AI Skills 是什麼？一次搞懂技能檔、和 MCP／CLAUDE.md 的差別

這一兩年多了一個新名詞：AI Skills（技能、技能包、Agent Skills）。它常常跟 MCP、prompt 範本、CLAUDE.md 被混在一起講，但它們解決的其實是完全不同的問題。

這篇用最短的路徑把它講清楚：AI Skills 是什麼、一個技能檔長什麼樣、它怎麼被叫出來、跟 MCP 差在哪、哪些工具支援、以及你要怎麼寫出自己的第一個技能。

AI Skills 是一份告訴 AI Agent「這件事該怎麼做才對」的 Markdown 檔案。它由兩個部分組成：檔頭的觸發條件（什麼情境該啟用我）與內文的執行紀律（啟用之後照什麼順序、什麼判準做）。

一般人裝 AI 工具的順序是：先找一個很厲害的模型，再期待它自己表現好。AI Skills 的順序剛好相反——先把「一件事該怎麼做才對」寫清楚，再交給模型去執行。

所以它不是外掛、不是框架、也不綁特定模型。它是你把自己的專業，變成 AI 可以重複執行的標準作業程序。

沒有神秘的東西。一個技能就是一個資料夾，裡面放一個 SKILL.md：

skills/
  grilling/
    SKILL.md          ← 本體
    EXAMPLES.md       ← 選用：需要時才被讀進來的附屬檔
    scripts/          ← 選用：可執行的腳本

SKILL.md 的內容長這樣（這是 Matt Pocock 那套裡的 /grilling，我留了最關鍵的幾行）：

---
name: grilling
description: Grill the user relentlessly about a plan, decision, or idea.
  Use when the user wants to stress-test their thinking.
---

Interview me relentlessly about every aspect of this until we reach a
shared understanding. Walk down each branch of the decision tree...

Ask the questions one at a time, waiting for feedback on each question
before continuing. Asking multiple questions at once is bewildering.

If a *fact* can be found by exploring the environment, look it up rather
than asking me. The *decisions*, though, are mine.

• name：技能的名字，也就是你在對話裡打的斜線指令（例如 /grilling）。
• description：整個技能最重要的一行。AI 平常只看得到這一行，靠它判斷「這次任務要不要啟用我」。寫得太籠統就永遠不會被叫到，寫得太窄則該用的時候不會出現。

底下的內文就是純粹的指示。厲害的地方從來不在格式，而在那幾段話有多懂這門專業——上面那段就同時處理了三件事：一次只問一題、事實自己查不要煩人、決策一定要問人。

技能資料夾裡可以再放別的檔案——範例、格式規範、可執行腳本。SKILL.md 只在需要時指路過去，例如「格式細節見 ADR-FORMAT.md」。這樣主檔維持精簡，細節不會平白吃掉 context。

這是 AI Skills 跟「把規則全部塞進一份大 CLAUDE.md」最根本的差別。技能平常只佔一行描述的空間，真的用到才展開全文。所以你可以同時裝幾十個技能，而不會把工作記憶塞爆。

另外還有一條權限軸線：有些技能只有你打指令才會啟動（負責指揮與編排），有些則是AI 判斷情境自己就會叫（負責可複用的紀律）。前者可以去叫後者，反過來不行——這樣指揮鏈只有一層，不會互相打架。

最好記的心智模型是：MCP 給 AI 手腳，Skills 給 AI 規矩。

你把資料庫的 MCP 接上去，AI 就能碰資料庫；但要它「改結構前先確認欄位、寫測試、留下遷移紀錄」，那是 Skill 的事。兩者疊在一起，才是一個能交付的 Agent。

至於 CLAUDE.md：它是每次都全文載入的，所以只適合放真的每次都要知道的少量背景。把二十條流程規範塞進去，代價是每一次對話都在付那個 token——這正是技能檔要解決的問題。

技能檔是純 Markdown，本身不綁模型也不綁廠商。目前的生態大致是：

• Claude Code：原生支援，可以放在專案的 .claude/skills/、家目錄的 ~/.claude/skills/，也可以整包當外掛安裝。
• Codex 等符合 Agent Skills 標準的工具：透過安裝器把同一份技能裝進去。
• skills.sh：跨工具的安裝器，一次選好要裝哪些技能、要裝到哪些 AI 工具。

npx skills@latest add <github-使用者>/<倉庫>

因為是純文字，它天生就能進 git：可版控、可 code review、可以隨團隊一起演進。這點對企業比什麼都重要——你的方法論不會被綁在某一家廠商的後台裡。

不用從大工程開始。挑一件你已經重複做過三次以上、而且每次都希望做法一致的事，把它寫下來就是了。

一個好技能通常有三個特徵：觸發條件寫得夠具體（不會亂啟動也不會該用時不出現）、內容只講判準（不是把模型已經會的事再講一遍）、可以被別的技能組合（做好一件事，不要包山包海）。

我是王永鉞（Elmers Wang），這幾年替企業把 AI 從概念做到上線。我的觀察是：真正拉開差距的從來不是誰的模型比較新，而是有沒有把「一件事該怎麼做才對」寫下來，讓 AI 每一次都照著做。AI Skills 目前是做這件事最輕、最好改、也最不綁廠商的載體。

這件事的難點從來不在寫 Markdown，在於把「你們公司到底怎麼判斷這件事做對了」逼成文字。這正是企業 AI 導入第一階段在做的事——盤點哪些判斷卡在少數人腦裡，再一條一條變成系統讀得懂的紀律。

想看一套真實世界的技能包長什麼樣，可以接著看：Matt Pocock 的 Skills 技能包實測。

本文用到的名詞定義

• AI 技能包 AI Skills｜模型上下文協定 MCP｜Claude Code