Prompt 与 Skill 的核心区别

在 AI 智能体（Agent）和大模型应用的语境下，Prompt（提示词） 和 Skill（技能） 是两个核心但层级不同的概念。简单来说，Prompt 是'指令'，而 Skill 是'封装好的能力包'。

以下是两者的详细区别对比：

1. 核心定义不同

• Prompt (提示词)：
  • 本质：是你发给 AI 的一次性输入指令。
  • 作用：告诉 AI 当前具体要做什么、怎么做以及以什么风格回答。
  • 类比：就像你对实习生说：'今天帮我写一份关于上海天气的周报，语气要活泼一点。'
  • 特点：临时性、即时性、依赖上下文窗口。每次对话都需要重新输入或引用。
• Skill (技能)：
  • 本质：是持久化、模块化封装的能力集合。它通常包含了一组预设的 Prompt、规则（Rules）、工具调用逻辑（Tools/MCP）甚至知识库。
  • 作用：让 AI 具备某种特定的专业能力（如'代码审计'、'学术润色'、'旅行规划'），AI 可以根据用户意图自动判断并加载该技能。
  • 类比：就像公司里的一本《员工手册》或者一个专门的'部门 SOP（标准作业程序）'。你不需要每次都告诉实习生怎么写代码规范，因为他已经具备了'程序员'这个技能包，里面包含了所有规范。
  • 特点：可复用、工程化、按需加载、标准化。

2. 关键区别维度

维度	Prompt (提示词)	Skill (技能)
生命周期	单次对话有效，说完即焚（除非放入长期记忆）。	持久存在，配置一次后可反复被不同对话调用。
触发方式	用户直接输入，或作为系统预设的固定上下文。	AI 自主判断场景后自动加载，或通过特定命令激活。
内容构成	主要是自然语言指令、Few-shot 示例。	是一个文件夹/模块，内含 System Prompt、Rules、工具定义、知识库索引等。
稳定性	容易受上下文长度限制，长对话中可能'遗忘'指令。	通过按需加载机制，确保在执行特定任务时指令始终完整、稳定。
工程化程度	低，适合快速测试和简单任务。	高，适合构建复杂 Agent、企业级应用和标准化工作流。
解决痛点	解决'怎么让 AI 听懂这句话'。	解决'怎么让 AI 稳定、专业地执行某类复杂任务'。

3. 实际工作流中的关系

它们不是对立的，而是协同工作的：

1. 用户输入：'帮我分析一下这家公司的财报。'
2. Agent 决策：识别到这是'财务分析'场景，决定调用 。