Skills 即个人资产

文：王智远| ID:Z201440

有个词在AI圈火得不行，就是技能（Skills）。

不少人可能会纳闷：技能？这词儿有啥新鲜的？咱们从小练书法、学钢琴、考级考证，哪一样不算技能啊？

但在2026年的AI语境里，这个词的意思早就变了个天。简单说，技能，是你发给AI的「岗位操作手册」和「能力插件」。

我给大家举个身边最真实的例子。

有个朋友在媒体公司做快讯相关的工作，听着挺洋气，其实每天都在当「复读机」，把几百篇投融资通稿、和 AI 抓取的碎片信息，重新组织、精简成五六百字的短文发出去。

这活儿干久了特别耗人，感觉在给 AI 当「高级搬运工」。

后来他悟了，把自己多年的「新闻敏感度」和「缩写习惯」写成了一套专属指令，装到腾讯元宝里；每次，把素材扔进去，AI 立马就按他定好的「模具」出稿。

这个「模具」就是技能，独一无二符合自己需求的工具。

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不光朋友这么干，我自己也在践行这套逻辑。就说写PPT吧，最头疼搭框架。

就算对逻辑门儿清，以前每次都得在对话框里跟 AI 掰扯半天，反复叮嘱它：按黄金圈法则来，先讲 Why，再讲 How，最后说 What，特费劲儿。

后来我就想了个招，把这套逻辑直接「原点化」，把黄金圈的标准、输入规范全打包，做成专属技能包（Skill），现在只要扔个主题过去，AI 立马按我的模具自动搭好架子，省了不少口舌。

还没get到「原点化」？我再举个例子：

我手里有篇几万字的复杂文档，想提炼成对比图表或可视化报告；过去总得先让 AI 出总结，接着自己手动调格式，甚者还得学 Python 画图，步骤繁琐到让人头大。

这会儿，不一样了，把「解析-提取-绘图」这套流程封装成Skill，下次丢内容过去，@一下这个技能，它能跨软件直接把做好的图表递过来，一步到位。

再比如：

之前处理一堆照片，放进 PPT 里体积太大、加载慢，得批量转成轻量 GIF。按原先笨办法，只能一个个文件慢慢折腾。

后来我让 AI 写了个专门的处理程序，封装成 Skill 并对接豆包 API，现在不管电脑端、手机端，通过豆包唤起这个技能就能完成处理。

我有好多突发奇想的点子，都是平时随口冒出来的。

以前，总得点开备忘录一个字一个字敲下来，麻烦得很；后来，我弄了个提示词，封装成智能体，每次有想法，直接跟它说，它立马就给我整理优化好了。

你看，这就是处理零散想法的本事；说白了，高手能把重复操作提炼出来，压缩成可复用的技能包，下次用时直接调用，省出大量时间。

所以，当能把自己的核心技能，原子化后，封装进AI技能库，让它替你做重复工作，才算真正获得了效率自由。

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既然「封装」这么关键，那到底该怎么操作呢？2026 年你要是想组建一支自己的「数字正规军」，有三个词必须摸透：MCP、Skills、Subagent。

先跟大伙儿说清楚，我可不是搞技术的，就凭着自己实操的一点经验和理解，尽量给大家讲明白。

想让 AI 帮你干活，首先得弄明白一个问题：它能看到你的数据吗？以前的 AI 就像被关在小黑屋的学霸，就算学富五车，也碰不到你电脑里的私人财报、专属文档。

而 MCP，本质上给 AI 发张「入场券」，让它能合法访问你的本地数据、实时财务信息这些私密内容。

但有个关键点一定要记牢：

MCP 只负责帮 AI “看数据”，压根不管怎么用数据。你要是只有 MCP，还得一遍遍教它怎么处理这些数据，这不就跟给新员工办了门禁卡，他进了门却两眼一抹黑，连第一步该干啥都不知道一个样？

它只是最基础的底层工具，仅此而已。

再说说 Skills，AI 的岗位操作手册。MCP 解决权限问题，那 Skills 解决的不就是「专业度」这块吗？它分明是一套模块化的「能力包」，里面打包了对应任务的指令、脚本和资源，需要的时候直接加载就行。

它最妙的设计是渐进式披露」。啥意思呢？

平时就安安静静待在目录里，不占AI的注意力（Token），只有触发具体任务时，才会精准调出详细说明或者运行脚本。

这就像个老练的特工，以前的提示词就跟你一直凑在他耳边叨叨「要专业、要严谨」，他听多了烦，还容易忘。

而Skills是他兜里揣着的专属SOP，比零散提示词系统，又比复杂智能体轻便，本质把老师傅藏在心里的经验，变成了能直接用的插件。

最后是子智能体（Subagent），这玩意儿能帮 AI 搞「分身术」，相当于给 AI 配了个专属项目小组。

等你攒了一堆Skills，比如数据「搜集、清洗、校验这些，怎么让它们配合着干活？这就轮到Subagent（子智能体）上场了。

理复杂任务时，AI 会把整体任务拆成一个个独立子任务，分配给不同的子智能体（Subagent）专岗专做，同时通过独立的上下文窗口管理，能有效避免长对话越聊越乱、上下文串味的问题。

比如：

我要分析一篇万字财报，就可以派一个分身手去抓源头数据，再派一个去做多模型交叉验证；这种任务分发的机制，能让你从盯着对话框不停指挥的「监工」，变成坐在指挥部统筹全局的「指挥官」。

弄明白了 MCP、技能包（Skill）和子智能体（Subagent）这三者的关系，你就已经摸到了 2026 年高效工作的「底层代码」。

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很多人说，作为一个不敲代码的投资者和写作者，我怎么实操 Skills？

别着急，根据对 AI 的理解深度和应用场景，Skills 的玩法完全可以拆解成三类人的「数字化生存指南」。

第一类，用「对话」封装直觉，把自己的经验变成数字分身。这类人可能一行代码都不懂，但手里攥着超丰富的业务直觉，这就够了。

就拿我自己来说，平时写基金、财报分析，最头疼查数据（数据搜集），这活儿又碎又不能出半点错；之前我总想着问问豆包、文心、千问这些，指望它们能给个交叉验证后的准答案。

可后来发现，国内这些模型做交叉验证，偶尔会有偏差，压根不靠谱。我就自己捣鼓了一个 Agent，国内国内三个模型跑一遍捞数据，再用 GPT 过一遍洗数据。

对普通用户来说，你压根不用懂啥架构，难吗？一点都不。在腾讯元宝、豆包这种平台上建个分组，把你的指令、写作风格啥的装进一个智能体里就行。

现在大模型的聊天能力已经够强了，你随口说的模糊想法，它都能直接给你「塑形」成能直接调用的功能包，这是「经验 SaaS 化」的雏形。

再说说第二种，进阶玩家的玩法。

如果觉得光靠对话操作还不够快，或者要处理我之前说的「批量图片转 GIF」这种麻烦的脏活儿，那就得往上走一层了， 让 AI 帮你写软件。

现在，哪还用自己啃代码？只要会把逻辑说清楚、描述明白，就能让 AI 帮你写个 Python 脚本，然后直接封装成 Skill 就行；一旦做好了，不光自己用着方便，还能把它上架到 GitHub 上分享。

2026 年的 GitHub，早已跳出程序员专属标签，更像一个「全球技能共享库」。

最高级玩家，构建一套完全自动化的数字生产线；靠 MCP 打开数据大门，用 Skills 定好专业的标准，再让 Subagent 去调度各方的资源，一套流程跑到底。

给大家举个真实例子：

前阵子周五我去惠普的一个活动，有个协办方是专门做企业数据情报挖掘的，你猜他们咋玩的？不光搜数据、做报告这么简单，直接把这些全封装成了一个 Agent，等于把 MCP、数据调用还有各类技能全揉一块儿了。

这个 Agent 跑出来的情报，他们还弄了个 AI 相关的账号，天天往外发，这一下就形成一套完整的工作流了，效率直接拉满。

另外，我还要补充一点，我看国内这些 AI，不管文心、豆包还是千问，现在卷的方向都在变；一开始大家都在拼参数、拼装模作样的 Agent 编排，无非是想处理报告、点单这些活儿能快点。

但往后走，肯定不止于此。当AI 有了深度记忆，它们下一步要学的，就是「技能」。

很多人觉得封装技能是写句话、设个提示词，没那么简单。当你真遇到那种说话（Prompt）解决不了的复杂问题时，最终还是得靠写代码。

把逻辑硬核的代码，弄成灵活的 Agent 技能包，精准匹配自己的需求，这才是未来的终极趋势。

04

聊到这儿，你可能会想：这可不就是咱们发烧友的小圈子游戏吗？并不是。

你抬头看看全球顶尖的科技巨头，就知道这帮人早就闻着味儿冲过来了。

我看了一下 Anthropic 去年底发布公告，联合 Atlassian 等应用生态巨头推出了 Agent Skills 开放标准（agentskills.io），微软、OpenAI 也同步在各自生态中推进类似的技能通用标准落地。

这事儿为什么大？因为它暴露了一个特残酷的商业现实：大模型正在往「水电化」走，而Skills正是AI时代的「App Store」的一环。

大家发现没？

现在大模型的价格打得比白菜还便宜，各家的能力也越来越像，没啥本质区别；对巨头来说，靠卖Token赚辛苦钱的日子，早就快到头了，他们真正在抢「定义工作流的权力」。

以前，你的 Skill 在 Claude 能用，换到 GPT 就废了，这叫「数据孤岛」；现在有了统一标准，就像当年的 USB 接口一样，技能成了通用的插件。

换句话说，谁能拿下这套标准，谁就能躺着收全世界AI流量的「过路费」，这才是巨头们的核心算盘。

我帮大家拆成三层逻辑，一看就懂。第一层，「生态卡位」。像Atlassian（就是做Jira的那家）和Canva这种应用巨头，为啥抢着接入？

说白了，他们要把自己几十年攒下的业务逻辑，全封装成没法替代的Skills；对他们来讲，这就是把大门焊死，让你根本离不开他的生态。

第二，是「垂直溢价」。

据 CB Insights 预测，到 2030 年全球 AI Agent 市场规模能到 47.1 亿美元，年复合增长率高达 44.8%，而 AI 技能包作为核心板块，能占其中 15% 到 20% 的份额，还是整个市场里增长最快的细分领域。

这钱从哪儿来？是靠垂直领域的真本事、硬手艺。

比如：医疗领域的FHIR数据校验、金融领域的深度审计插件，这些活儿大模型自己根本干不明白，非得靠专家把经验封装进去才行。

这就意味着，大模型越便宜，能搞定「最后一公里」问题的Skills，反而越值钱。

第三层，也是最科幻又最现实的一点，迈向「意图结算」的终局。未来的AI工具，都会往「意图驱动」的方向走，这话啥意思呢？

什么意思？

比如「帮我分析下特斯拉财报，整理成投资参考依据」。只需要说个模糊想法，后台会通过一套「意图协议」，自动调用最专业的Skills组合，甚至能像Visa结算那样，按任务完成度自动给技能开发者打钱。

所以你看，这场Skills革命的终局，本质上是一场「隐性资产」的抢滩登陆战。以前咱们学「怎么用软件」，现在，巨头们在教 AI「怎么用你的经验」。

当从这个维度去思考，你就会发现：

2026 年，最成功的创业者，是把「行业手感」变成「通用插座」的人。这种封装能力，才是未来十年职场里最硬的通货。