Agent Skills 全面解析：从 Prompt 工程到 Skill 工程，AI 真正开始“上岗” скачать в хорошем качестве

Agent Skills 全面解析：从 Prompt 工程到 Skill 工程，AI 真正开始“上岗”

2026年，注定成为Agent Skills元年！如果你想让AI效率从1.0跳跃到10.0，把AI从"只会聊天"变成"深谙业务"，这期视频你一定要看完。 🎯 本期核心内容： 【开场：Agent Skills是什么】 核心定义：给AI下"岗位说明书"和"专家工具箱" 不再是猜你想要什么 按照你定义的"技能标准"执行任务 像安装APP一样给AI加载能力 【背景：为什么现在爆发】00:28 ✅ Anthropic 2025年10月推出 ✅ 12月开放为通用标准 ✅ 9大主流平台支持（Antigravity/Cursor/OpenAI Codex...） ✅ 和MCP一样，朝跨平台方向发展 关键洞察： 单纯"Prompt工程"时代终结 "Skill工程"浪潮加速到来 从写对话到写能力的跨代升级 【第一部分：什么是Agent Skills】 物理形态：一个文件夹 SKILL.md（核心指令） Scripts（可执行脚本） Resources（资源文件） 核心特征： ✓ 可移植：一次编写，多平台复用 ✓ 可复用：封装后反复调用 ✓ 模块化：像插件一样加载 9大平台部署全景图： Google Antigravity Cursor OpenAI Codex Claude Desktop ...完整路径对比 【第二部分：编写有效Skills的最佳实践】 核心原理：三级加载机制 🔹 第一级：YAML元数据 • name + description • AI判断"该不该用" • 几乎不消耗Token 🔹 第二级：Markdown正文 • 核心工作流、最佳实践 • 只在触发时加载（＜5k Tokens） • 程序性知识层 🔹 第三级：工具资源层 • 可执行代码（.py脚本） • 专业文档补充 • 不占上下文，只返回结果 高质量Skill的六大特征： ✓ 只解决明确且可重复的问题 ✓ 提供清晰可执行的指令 ✓ 关键位置提供示例 ✓ 明确声明使用场景 ✓ 聚焦单一工作流程 ✓ 规则驱动不依赖模型状态 【第三部分：Antigravity实战操作】08:49 方式1：完全自定义Skill 创建.agent/skills目录 编写skill.md文件 定义六层规则结构 实战案例：CanvasGenerator 📋 功能：根据描述生成Obsidian .canvas文件 📋 六层规则结构拆解： 1. YAML元数据 - 判断该不该用 2. 角色定义 - 锁死专家身份 3. 执行步骤 - 结构化思考过程 4. 示例 - 校准输出预期 5. 输出规则 - 封死逃逸路径 6. 禁止项 - 明确红线 方式2：让Antigravity自动创建 直接描述需求 AI自动生成Skill结构 确认后直接使用 实战案例：AI教学脚本撰写Skill 输入对标视频URL 自动分析结构节奏 输出适合中文平台的解说词 【第四部分：MCP vs Skill深度对比】 核心结论： Skill = 行为封装 MCP = 能力扩展 Skill适用场景： ✓ 脑力流程复用（创意写作/知识整理） ✓ 极简主义开发（不想维护服务器） ✓ 驯化Agent行为（从随性到规矩） MCP适用场景： ✓ 企业级Agent（处理真实业务数据） ✓ 多系统协作（跨软件调兵遣将） ✓ 深层访问（数据库/API/工具链） 选择建议： 内容创作者/独立开发者 → 先把Skill用到极致 企业开发/系统集成 → MCP扩展能力边界 70%需求不需要复杂MCP 【彩蛋：技能武器库】 🎁 两大资源： 1. Skills Marketplace (skillsmp.com) • 77,000+开箱即用的Skills • 财务分析/代码重构/行业工具 2. GitHub awesome-agent-skills • 社区硬核实战验证 • 搜索"关键词+skills" 实战建议： 先下载接近需求的Skill 看它怎么定义的 根据场景微调 不要从零开始 ⏱️ 详细时间轴： 00:00 开场：Agent Skills元年到来 00:28 背景：为什么现在爆发 01:38 第一部分：Agent Skills是什么 03:48 第二部分：编写最佳实践+三级加载 08:49 第三部分：Antigravity实战（含两个案例） 16:28 第四部分：MCP vs Skill深度对比 20:00 彩蛋：77000+技能市场 21:00 总结：你的数字员工准备好了吗 🎓 你将学到： Agent Skills的本质和三级加载机制 9大平台部署路径对比 六层规则结构的设计逻辑 CanvasGenerator完整实战 手动创建 vs 自动生成两种方式 MCP协议与Skill的本质差异 77000+技能市场使用技巧 💡 核心认知： "单纯的Prompt工程时代正在终结 Skill工程的浪潮正加速到来 未来的高价值开发者 不是炼金术士（微调提示词） 而是架构师（封装可复用能力） 从写对话到写能力 这才是真正的跨代升级" 🎁 资源获取： 评论区回复「Agent Skills」免费获取： 9大平台部署全景图 CanvasGenerator完整代码 六层规则结构模板 MCP vs Skill选择决策树 💬 互动话题： 1. 你最想用Agent Skills解决什么工作场景？ 2. 你觉得Skill和MCP哪个对你更有用？ 3. 如果让你设计一个Skill，你会做什么功能？ ⚠️ 适用人群： ✓ 有AI使用经验的进阶用户 ✓ 独立开发者/内容创作者 ✓ 想要提升AI工作效率的专业人士 ✓ 对AI Agent架构感兴趣的技术人员 不适合： ✗ 完全零基础的小白（建议先学基础AI使用） ✗ 只想要简单对话的普通用户 如果这个视频帮你理解了Agent Skills的革命性价值： 点赞👍 让更多人看到AI的正确进化方向 订阅频道 持续更新AI硬核玩法 转发分享 帮助还在用传统方式的朋友 2026年，让AI真正为你所用！ #AgentSkills #AI智能体 #Anthropic #Claude #Antigravity #Cursor #MCP #AI开发 #技能工程 #生产力工具 #嗯哌 #嗯哌AI #嗯哌Npie