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大模型Agent落地中，Skill（技能模块）与MCP（模型上下文协议）易混淆且核心互补。二者均为Anthropic Claude的能力扩展工具——Skill教大模型“怎么做好事”，MCP帮大模型“连外部事”。本文精简拆解核心、对比差异，搭配可落地的Skill示例，帮你快速吃透。
一、大模型中Skill（技能模块）是什么？
Skill是大模型的「可复用专业技能包」，由Anthropic率先落地，核心是让通用大模型无需微调，就能快速掌握特定场景的标准化执行逻辑，本质就是“教大模型如何思考、完成具体任务”。
1. 核心本质
非模型原生能力，是「自然语言驱动的模块化工作流」，封装了任务执行步骤、领域知识和输出规范，相当于给大模型配了一本可复用的“专业操作手册”。
2. 关键特点（简洁版）
低门槛：核心是Markdown文档（SKILL.md），非程序员也能编写；
模块化：独立封装、可插拔组合，支持团队复用；
轻量高效：仅匹配任务时动态加载，节省token；
无副作用：仅封装内部执行逻辑，不直接访问外部资源。
3. 详细Skill使用示例（可落地，一看就懂）
以「Python代码审查Skill」为例，适配开发场景，无需人工逐行核对，实现代码标准化审查。
示例核心信息
场景：开发人员提交Python代码后，大模型自动完成规范、bug、可读性、性能4个维度审查，输出标准化报告；
Skill完整结构（核心为SKILL.md，搭配简单辅助文件）：
- SKILL.md（必选，Markdown格式）：
- 前置YAML元数据（方便模型识别）：
name: Python代码审查Skill
description: 自动审查Python 3.7+代码，输出标准化审查报告
triggers: 含“审查Python代码”关键词或上传.py文件
scope: 覆盖后端接口、工具脚本、简单算法代码
- 执行流程（5步落地）：
① 读取代码，解析函数、类、变量结构；
② 规范审查（缩进、命名、注释完整性）；
③ bug排查（语法、变量未定义等基础问题）；
④ 优化建议（冗余、效率、命名优化）；
⑤ 输出标准化报告（结论→问题明细→修改建议）。
辅助文件（可选）：Python PEP 8规范精简版、审查报告Markdown模板；
模型执行过程：开发人员上传代码并触发指令→模型加载Skill按流程执行→输出报告（例：「轻微问题：行15变量temp1建议改为user_id，修改后可提交」）。
- 优势：开发一次可无限复用，降低团队沟通和审查成本，非技术人员也能完成基础审查。
二、快速回顾：MCP（模型上下文协议）核心
MCP是大模型与外部世界的「标准化通信协议」，基于JSON-RPC 2.0开发，核心是给大模型提供统一“外部接口”，解决大模型访问外部工具、数据、系统的适配难题。
关键特点（简洁版）
本质：通信规则（而非能力包），是大模型连接外部的“桥梁”；
标准化：统一接口，一次开发多端通用；
门槛：中高，需编程将外部工具/系统接入协议；
核心能力：让大模型安全访问外部数据库、API、办公系统等。
三、Skill与MCP：核心差异对比（表格清晰看）
| 对比维度 | Skill（技能模块） | MCP（模型上下文协议） |
|---|---|---|
| 核心定位 | 教大模型「如何做」特定任务 | 帮大模型「连接」外部资源/工具 |
| 本质属性 | 模块化任务执行包（工作流） | 标准化通信协议（接口层） |
| 开发门槛 | 极低（会写Markdown即可） | 中高（需编程对接协议） |
| 核心作用 | 提升内部任务精度、标准化 | 打通外部连接，复用外部资源 |
| 运行依赖 | 仅依赖大模型上下文，无外部服务 | 需部署服务端，依赖网络通信 |
| 典型场景 | 内部标准化任务（如代码审查） | 外部资源访问（如API、数据库） |
四、Skill与MCP的协同关系
二者是搭建高效AI Agent的“黄金搭档”：Skill定义「任务执行流程」，MCP提供「外部资源访问能力」，协同实现“内部有方法、外部有支撑”。
示例：财务报表生成Skill（定义“获取数据→生成报表→提交”步骤），通过MCP调用ERP系统（取数）、OA系统（提交），无需人工干预完成全流程。
总结
Skill聚焦“内部能力封装”，让大模型做特定任务更专业标准（如代码审查）；MCP聚焦“外部连接标准化”，让大模型打破自身局限。吃透二者差异与协同，能更高效搭建大模型Agent，降低落地成本。
