AI 工具核心概念解析：Slash Command、Skill 与 Agent 的关系

答案是'渐进式披露'（Progressive Disclosure）——平时只加载 Skill 的标题描述（几十个字），只有当任务匹配时，才把完整内容注入上下文。这就像一个图书馆：书一直在那里，但只有你需要的时候才从书架上取下来阅读。

# 一个 Skill 的基本结构 (SKILL.md)
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name: ui-change
description: 当你修改 UI 组件、样式或交互行为时，使用这个技能
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# 本技能指导你使用团队设计系统进行 UI 变更：
# 1. 确保使用 Tailwind 工具类，不手写 CSS
# 2. 组件变更需更新对应的 Storybook 用例
# 3. 颜色和间距必须引用设计 Token...

📖 类比理解：

把 Skill 想象成新员工入职手册：公司的各种规范、流程、常见问题都写在里面。老员工（AI）会在遇到相关问题时自动'翻出'对应章节，而不是每天都把整本手册背一遍。

"Skills 解决的核心问题是：如何让 AI 不仅有能力执行动作，还有能力以正确的方式执行动作。工具（Tools）解决的是'能不能做'，Skill 解决的是'会不会做'。"

Skill 与 Slash Command 的关键区别：

值得一提的是，同一个 Skill 文件，既可以让 AI 自动调用，也可以手动当 Slash Command 使用——这两种方式并不对立。

4. Agent：真正意义上的'AI 员工'

Agent 是这三者中抽象层级最高的。如果说 Slash Command 是'快捷键'、Skill 是'知识库'，那 Agent 就是'一个完整的工作岗位'——有自己的系统提示（System Prompt）、有特定的工具访问权限、有独立的执行上下文。

一个典型的 Agent 工作过程是这样的：

1. 接收目标：'帮我找出代码库中所有性能超过 200ms 的 API 接口，并给出优化建议'
2. 规划拆解：自动分解为：搜索文件 → 分析日志 → 定位慢接口 → 读取代码 → 生成建议
3. 按需加载 Skill：识别到需要性能分析知识，自动加载 performance-analysis Skill
4. 持续执行：调用文件搜索、代码读取等工具，逐步完成每个步骤
5. 输出结果：汇总发现的 5 个性能瓶颈，附带具体代码行和修改建议

📖 类比理解：

如果 Slash Command 是'外卖 App 上的下单按钮'，Skill 是'厨师的食谱手册'，那 Agent 就是'整个外卖运营团队'：接单、烹饪、配送、售后，自己协调完成整个流程。

5. 三者关系：不是竞争，是分工

很多人以为这三者是'进化关系'，越新越好。但实际上，它们是互相配合的分工体系：

三者协同的典型模式：

用户输入 Slash Command（手动触发）→ 命令启动一个 Agent（负责规划和执行）→ Agent 在执行过程中自动加载相关 Skill（获取专业知识）→ 完成任务后汇报结果。

6. 如何选择：一个决策指南

面对一个实际任务，该用哪个？以下是简单的判断框架：

7. 真实案例：一个完整的 AI 工作流

让我们看一个完整的实战案例：团队的代码发布流程自动化。

8. 写在最后：工具背后的哲学

Slash Command、Skill 和 Agent，看似是三个技术概念，背后其实是一场关于人机协作边界的重新定义。

当我们把'快捷键'（Command）、'知识'（Skill）和'自主性'（Agent）分别封装清楚，AI 就不再是一个对话框，而是一个真正可以配置、可以扩展、可以信任的工作伙伴。

"工具（Tools）解决的是 AI 能不能做某件事；Skill 解决的是 AI 会不会正确地做；Agent 解决的是谁来决定做什么、何时做。当三者协同，AI 才算真正有了'专业性'。"

这场 AI 工具架构的进化才刚刚开始。掌握这三个核心抽象，你就掌握了驾驭下一代 AI 工具的底层思维框架。