摘要：Level 1：元数据（永远加载）
name / description 类似技能名片 Agent 用它判断：要不要用这个 Skill
👉 实战结论： Description 写不好 = Skill 白写
Level四、Skills vs Prompt / Command / MCP（别再搞混了） 用开发者能秒懂的方式对比一下：
能力适合做什么Prompt / Rules一次性指导Command快捷固定操作MCP Tool原子工具能力Skill完整任务闭环 👉 Skill 的本质：流程 + 规则 + 工具的组合体
五、什么样的 Skill 才是「好 Skill」？ ：
接口命名 请求封装 Mock 数据 错误处理
👉 非常适合多人协作项目 👉 新人直接跟 Skill 走
场景三：Spec Coding（强烈推荐） 把复杂需求拆成多个 Skill
你不是不会用 AI， 你只是一直在用 Prompt 的方式，解决 Skill 才能解决的问题。
如果你用 Agent 时，经历过下面这些瞬间—— 那这篇文章，基本就是为你写的。
问题不在你，也不在模型。 而在于：你还没用上 Skills。
先说一个扎心的事实：
Rules 和 Prompt，本质都是“一次性说明书”。
它们有三个致命问题：
于是就会出现经典现象：
这不是调参问题，而是架构问题。
Skills = 给 Agent 装的「可复用技能包」
如果把 Agent 比作一个很聪明、但没受过专业训练的人：
一个 Skill 通常是一个文件夹，里面装着：
SKILL.md
scripts/
reference/
它不是告诉 AI「你要想什么」， 而是约束 AI「你要怎么做」。
这是 Skills 能“稳”的根本原因。
👉 好处只有一个： 相关的才进上下文
👉 这一步，让 Skill 可以“很重”，但 Agent 依然“很轻”。
Prompt 是“说一次”， Skill 是“随时用”。
用开发者能秒懂的方式对比一下：
👉 Skill 的本质：流程 + 规则 + 工具的组合体
一句话总结原文精髓：
好 Skill = 小、稳、可复用、能演进
Agent 学得最快的不是解释， 而是 输入 → 输出示例。
重点来了，下面全是能直接提效的用法。
问题：
解法：React Component Skill
Skill 里约定好：
在 Cursor 里一句话：
“生成一个支持分页和筛选的 Table 组件”
得到的是： 按你项目规范生成的完整组件 而不是“能跑但不可维护的 AI 代码”。
Skill：API Spec → Code Skill
可以统一：
把复杂需求拆成多个 Skill：
先写清楚，再写代码 AI 才不会乱来。
这些都非常适合做成 Skill：
👉 AI 负责守规矩，人负责做决策
Prompt 是技巧， Skill 是资产。
当你开始把自己的经验、规范、流程 封装成 Skill：
👉 下一步，不是换模型 👉 而是：写下你的第一个 Skill
name / description 类似技能名片 Agent 用它判断：要不要用这个 Skill
👉 实战结论： Description 写不好 = Skill 白写
Level四、Skills vs Prompt / Command / MCP（别再搞混了） 用开发者能秒懂的方式对比一下：
能力适合做什么Prompt / Rules一次性指导Command快捷固定操作MCP Tool原子工具能力Skill完整任务闭环 👉 Skill 的本质：流程 + 规则 + 工具的组合体
五、什么样的 Skill 才是「好 Skill」？ ：
接口命名 请求封装 Mock 数据 错误处理
👉 非常适合多人协作项目 👉 新人直接跟 Skill 走
场景三：Spec Coding（强烈推荐） 把复杂需求拆成多个 Skill
你不是不会用 AI，
你只是一直在用 Prompt 的方式，解决 Skill 才能解决的问题。
如果你用 Agent 时，经历过下面这些瞬间——
那这篇文章，基本就是为你写的。
问题不在你，也不在模型。
而在于：你还没用上 Skills。
一、为什么 Agent 总是「不听话」？
先说一个扎心的事实：
Rules 和 Prompt，本质都是“一次性说明书”。
它们有三个致命问题：
于是就会出现经典现象：
这不是调参问题，而是架构问题。
二、Skills 是什么？一句话讲清楚
Skills = 给 Agent 装的「可复用技能包」
如果把 Agent 比作一个很聪明、但没受过专业训练的人：
一个 Skill 通常是一个文件夹，里面装着：
SKILL.md：操作手册（流程 + 约束）scripts/：可执行脚本（不进上下文）reference/：规范、模板、外部资料它不是告诉 AI「你要想什么」，
而是约束 AI「你要怎么做」。
三、Skills 真正厉害的地方：渐进式加载
这是 Skills 能“稳”的根本原因。
Level 1：元数据（永远加载）
👉 实战结论：
Description 写不好 = Skill 白写
Level 2：说明文档（命中才加载）
SKILL.md👉 好处只有一个：
相关的才进上下文
Level 3：资源 & 脚本（按需使用）
👉 这一步，让 Skill 可以“很重”，但 Agent 依然“很轻”。
一句话总结
Prompt 是“说一次”，
Skill 是“随时用”。
四、Skills vs Prompt / Command / MCP（别再搞混了）
用开发者能秒懂的方式对比一下：
👉 Skill 的本质：流程 + 规则 + 工具的组合体
五、什么样的 Skill 才是「好 Skill」？
一句话总结原文精髓：
好 Skill = 小、稳、可复用、能演进
1️⃣ 原子性（非常重要）
2️⃣ 多给例子，少讲道理
Agent 学得最快的不是解释，
而是 输入 → 输出示例。
3️⃣ 结构化指令，而不是聊天废话
4️⃣ 把 Skill 当产品来迭代
六、落到前端：Skills × Cursor / CodeBuddy 怎么用？
重点来了，下面全是能直接提效的用法。
场景一：组件开发（Cursor 特别爽）
问题：
解法：React Component Skill
Skill 里约定好：
在 Cursor 里一句话：
“生成一个支持分页和筛选的 Table 组件”
得到的是：
按你项目规范生成的完整组件
而不是“能跑但不可维护的 AI 代码”。
场景二：接口 & 数据层（CodeBuddy 更适合）
Skill：API Spec → Code Skill
可以统一：
👉 非常适合多人协作项目
👉 新人直接跟 Skill 走
场景三：Spec Coding（强烈推荐）
把复杂需求拆成多个 Skill：
先写清楚，再写代码
AI 才不会乱来。
场景四：团队规范自动化
这些都非常适合做成 Skill：
👉 AI 负责守规矩，人负责做决策
七、给前端开发者的 5 条落地建议
八、结语：Skill 才是 AI 真正的生产力接口
Prompt 是技巧，
Skill 是资产。
当你开始把自己的经验、规范、流程
封装成 Skill：
👉 下一步，不是换模型
👉 而是：写下你的第一个 Skill