写在前面
Agent Skills 是一种工程化的上下文管理手段，目的是减少上下文的管理长度。通过渐进式信息披露 机制（claude按需分阶段加载信息，而非事先消耗上下文），让我们能够在理论上实现无限的上下文扩展。（之前MCP的system tools）

一、Agent Skills 认识

1、Agent Skills 定义

Skills 从一开始就采用了不同的设计哲学：渐进式披露（Progressive Disclosure）。

技术上，Skills 是这样实现的：

第一层：元数据（启动时加载）

• 只有名称和简短描述
• 每个 Skill 约 100 tokens
• 装 100 个 Skill 也只占 10,000 tokens

第二层：完整指令（相关时加载）

• 当 AI 判断某个 Skill 与任务相关时，才读取完整的 SKILL.md
• 建议控制在 5,000 tokens 以内

第三层：参考资料（需要时加载）

• 详细的技术文档、API 说明、示例代码
• 按需读取，用多少加载多少
• 理论上可以包含无限内容

这意味着：一个skill可以打包整套API文档、完整的数据字典、几百页的参考手册，但只要任务不需要，这些内容就永远不会占用上下文。
注意：参考资料中 scripts中的代码不会占用上下文tokens，只是执行脚本；而references会占用上下文tokens。

2、Agent Skills 的结构

一个典型的 Skill 文件夹结构是这样的：

my-skill/
├── SKILL.md          # 核心指令
├── scripts/          # 可执行脚本
│   ├── validate.py
│   ├── generate.sh
│   └── process.js
├── references/       # 参考文档
└── assets/           # 模板、配置文件

当 AI 运行 scripts/validate.py 时，脚本代码本身不会加载到上下文，只有执行结果会返回。
假设你有一个 500 行的 Python 脚本，用来处理 PDF 表单。用传统方式，AI 要么自己写代码（消耗大量 tokens 生成），要么读取你的脚本再执行（脚本内容占用上下文）。而用 Skills，AI 直接运行预写好的脚本，整个过程可能只消耗 50 tokens 的输出结果。

问题：为什么 Skills 可以“触发执行脚本”，却不需要把脚本内容放进上下文？这是模型能力，还是系统机制？
回答：不是大模型“会执行脚本”，而是 Agent 框架（如 Claude Code / OpenCode）在背后做了“工具化封装 + 调度拦截”。
原因： Skills 本身不仅是文件结构，而是一种由 Agent Runtime 支持的能力调度机制。模型并不会执行脚本，而是通过 Tool Calling 的方式触发技能调用，具体的 script 执行在模型外部完成。因此 script 不需要进入上下文，这种设计本质上是将“认知”和“执行”解耦，既优化了上下文使用，又保证了系统的安全性与可控性。

脚本执行 = 零上下文成本 + 确定性结果

二、Skills 与 MCP之间区别

1、本质区别

Skills 解决“把事情做对”的问题，MCP 解决“把事情做成”的问题。
两者分别对应：

• Skills：流程与经验（怎么做）
• MCP：工具与连接（用什么做）

用一个例子讲清楚（行业报告）

以“生成行业报告”为例：

Skills 做什么？

定义报告的结构、步骤、分析逻辑和规范（本质是 SOP / Prompt 模板）
👉 让模型“按正确方式做事”

MCP 做什么？

连接外部数据源和工具（如数据库、API）
👉 让模型“有能力把事做完”

产品视角的关键认知：

Skills 和 MCP 不是二选一，而是必须组合使用。
Skills（流程能力） + MCP（工具能力） = 完整Agent系统

Skills vs MCP 本质区别

2、tokens消耗
MCP（模型上下文协议）和Skill是当前让AI Agent 调用外部能力的两种主流方式，但它们在Token消耗上可谓“天差地别”。

1、启动MCP时，所有工具的定义文档会被一次性完整加载到AI上下文中。这包括工具名称、描述、参数列表（JSON Schema）、返回值格式等。
2、Skill是Anthropic推出的新特性，可以看作一种按需加载的轻量级能力包。

Skill 它在Token节省上优势明显：

• 启动时：只加载非常简短的描述（约12个Token）。
• 使用时：才加载完整的指令和执行代码（约300个Token）。
• 节省率：相比MCP方式，可节省高达99.6% 的Token。

1、MCP vs Skill：深入解析Token成本，AI Agent工具协议的效率之争
2、MCP 和 Skills 到底什么区别？一篇文章说清楚

参考Agent Skill 从使用到原理

参考文件：
【1】一文读懂 Skills｜从概念到实操的完整指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1999165163396436843
【2】一文搞懂MCP、Agent、Skills：https://segmentfault.com/a/1190000047639315