AI 领域新概念 Skill 的核心原理与工作机制

概念演进背景：近年来 AI 新名词层出不穷（提示词工程 → 智能体 → MCP → A2A → A2UI → Skill）。
传统提示词的痛点：
- Token 浪费：当积累了大量不同用途的复杂提示词（如写菜谱、读论文、写代码）时，如果一股脑全发给 AI，会消耗大量 Token。
- AI 易迷茫（幻觉/失焦）：一次性输入过多与当前问题无关的提示词信息，容易干扰 AI 的理解，导致回答不准确。
核心解决思路：需要一种机制，能够根据用户的问题，自动筛选并调出合适的提示词，这就是'Skill'诞生的初衷。

核心定义：一个不同用途的提示词就是一个 Skill。在物理层面上，Skill 本身就是一个文件夹。
核心文件（SKILL.md）：文件夹内包含一个名为 SKILL.md 的文件，存放着提示词的主体内容（如写菜谱的具体要求、克数精确度等）。
关键组件（Metadata）：
- 概念解析：在 SKILL.md 文件的最开头，包含一段简短的介绍，称为Metadata（元数据）。
- 核心作用：内容极简，仅用于概括当前 Skill 的作用（如'关于如何写菜谱'）。系统会收集所有 Skill 的 Metadata，随用户问题一并发送给 AI，占用 Token 极少。

（本部分以 Claude 模型的处理流程为例，是理解 Skill 工作原理的绝对核心）

步骤一：Discovery（发现）
- 运行逻辑：AI 收到用户问题（如'如何做豆浆？'）和所有 Skill 的短小Metadata后，通过语义理解，匹配出与当前问题最相关的 Skill（如发现'关于如何写菜谱'的 Skill 匹配度极高）。
- 核心结论：这一步 AI并不直接回答问题，而是先定位用哪个 Skill。
步骤二：Activation（激活）
- 运行逻辑：AI 生成一个特殊回复，指令客户端去读取刚才匹配到的对应 Skill 的完整内容。客户端收到指令后，将完整的 SKILL.md 发送给 AI。
- 核心价值：实现了按需读取（动态读取）。仅在需要时才加载冗长的完整提示词，完美解决了 Token 浪费和信息干扰的问题。
步骤三：Execution（执行）
- 运行逻辑：AI 不仅可以读取文件命令，还可以执行其他系统级命令（本质上是 AI 让客户端通过执行命令的方式来完成读取或操作）。
- 运行环境差异（易混淆点）：
  - 本地运行（如 Claude Code/桌面端）：命令直接在本地电脑执行，可直接访问本地存取的 Skill 文件。
  - 云端网页版：命令在官方提供的虚拟沙盒中运行，才能被访问和执行。

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