- @tongbowen_123
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Claude。
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自然语言编写的工作流、业务流程、最佳实践、任务指令，一般是SKILL.md纯文本文件，不需要写 API 服务。告诉 Agent：遇到这类任务，按哪些步骤、什么顺序调用工具、遵守什么规范、输出什么格式。只描述逻辑流程，本身不对外连接外部接口，依赖 Tool/MCP/Plugin 提供的底层能力去干活。粒度细，原子化；模型识别意图后按需加载，节省 token；跨平台可移植，复制 md 文件即可使用。
一套开放通信协议，用来标准化打通大模型和外部工具、数据源。独立部署 MCP Server，把数据库、本地文件、API 封装成可调用工具；任何兼容 MCP 的 Agent 都可以复用这套工具，解决「AI 如何安全、统一调用外部能力」的问题。，以文件夹 + SKILL.md 为主。Agent 不会一次性全加载所有技能，任务匹配成功后，才载入对应技能文档，引导模型按照既定流程完成业务，由 Anthrop
语义记忆（Semantic Memory）存储脱离个人经历的客观知识、概念、事实、规则。例子：罗马是意大利首都；水沸点 100℃；Python 语法规则。陈述性知识，知道 “是什么”，不绑定个人体验，可以被复述出来，但不等于会做。情景记忆（Episodic Memory）存储带时间、上下文、自我视角的个人经历片段。例子：去年夏天我去罗马旅行；刚刚和别人的一段对话。特点：带时间戳、上下文、主体视角，
AI 智能体的推理能力相当不错，大语言模型本身已经储备海量事实知识。但它缺少一类东西：过程性知识。也就是现实工作具体该怎么落地执行的知识。所以需要Skills。