甲木：从 Prompt 到 Agent Skills：AI 在业务场景应用有了新玩法！（附私董会Case）
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甲木：从 Prompt 到 Agent Skills：AI 在业务场景应用有了新玩法！（附私董会Case）
甲木：从 Prompt 到 Agent Skills：AI 在业务场景应用有了新玩法！（附私董会Case）
用户4242用户42421月20日修改
原创 甲木 甲木 甲木未来派2026年1月20日 22:22 北京
大家好啊， 久违了， 我是甲木。
这段时间确实停更了几天。
原因很简单，家里新增了一位小成员，新手奶爸上路。
这几天的生活节奏，一直都是左手照顾宝妈，右手照顾宝宝。
中间还夹着一些工作上躲不开的沟通。
睡眠变得很碎，注意力也变得更贵。 很多想写的内容，我在备忘录里打了标题。 然后就没有然后了..
之后尽量恢复正常的节奏！
今天来跟大家聊聊 「Agent Skills」 ，
最近两周 AI 圈内讨论的非常热闹，
前段时间AIGC开发者大会上，就跟几位好友就着skills的话题在台上唠了很久，从“为什么火”聊到“怎么落地”。
今天就以这篇文章的形式跟大家见面，聊聊
•
什么是Agent Skills？跟Prompt、Context之间的区别是什么？
•
为什么会火？解决了什么问题？
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如何写好一个Skills？有哪些坑需要避免
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实际案例Case以及国内应用
好了，接下来进入正文。
1、从 Prompt 到 Context，再到 Skills
大家其实会明显感觉到，圈子里的关键词换得越来越快。
前几年大家讲 Prompt。
后来大家讲 Context Engineering。
再后来，MCP、Tool Use、Workflow、Agent Framework 一起上桌。
到了最近，Skills 变成了高频词。
我观察到一个很有意思的变化：
大家讨论 Skills 时，表面在聊“怎么写一个 Skill”，底层其实在聊 “怎么把经验变成可复用的能力”。
Prompt 时代，你在写一段话，让模型配合你。
Context 时代，你在经营一个信息场，让模型更像你想要的那样工作。