最近和几个AI开发者聊天，发现一个奇怪的现象：

问他们"怎么用AI快速开发应用"，有人能侃侃而谈，组合各种技能快速上线产品；有人却还在手动写提示词、调API，效率差了10倍。

差别在哪里？

关键在于对两个概念的理解：Agent Skills和MCP。

90%的人都以为它们是"差不多"的东西，其实根本不是。

先说结论：Skills是"做什么"，MCP是"怎么连接"

用个最简单的类比：

  • Skills就像手机里的 App（微信、抖音、淘宝）
  • MCP就像操作系统的底层接口（文件系统、网络协议）

你用微信发消息，不需要知道它底层怎么调用网络；同样，用 Skills 生成文章，也不需要关心它怎么读取文件、连接数据库。

它们解决的是不同层面的问题。

第一个区别：一个封装专业能力，一个定义连接标准

Skills 是"领域专业能力包"。

比如我刚才加载的"文章生成器"技能，它包含了：

  • 30+爆款标题模板
  • 标准化的写作结构
  • 平台禁忌清单
  • 5篇领域示例

这些都是专业内容创作者的"隐秘知识"，被完整封装在技能里。

你不需要从零学习如何写爆款标题，直接调用技能就行。

而 MCP 是"通用连接器标准"。

它定义了 AI 模型如何与外部世界交互：

  • 读取/写入文件
  • 执行数据库查询
  • 调用 HTTP API
  • 获取系统信息

MCP 不关心你做什么，只关心怎么稳定地连接。

第二个区别：一个是业务逻辑层，一个是基础设施层

想象一下，你要开发一个"AI职场助手"应用：

没有 Skills 的时候：你需要手动设计：

  • 怎么生成爆款标题
  • 怎么组织文章结构
  • 怎么优化阅读节奏
  • 怎么规避敏感词

每一步都要自己摸索，可能需要几周甚至几个月。

有了 Skills 之后：直接调用"职场类文章生成"技能：

  • 自动生成5个候选标题
  • 按标准结构撰写正文
  • 内置质量检查机制

你只需要关注"用户需求是什么"，剩下的交给技能。

这就是分层架构的价值：上层做业务，下层做连接。

第三个区别：一个需要领域知识，一个需要系统编程

想做好一个 Skill，你需要：

  • 深入理解某个领域（如内容创作、数据分析、PPT设计）
  • 提炼专家经验，固化为标准化流程
  • 设计可复用的模板和规范

本质是：将隐性知识显性化。

想开发一个 MCP Server，你需要：

  • 掌握系统编程（网络协议、文件系统、数据库）
  • 设计稳定、高效的通信机制
  • 处理并发、错误、安全问题

本质是：构建基础设施。

所以你会发现：

  • Skills 创作者通常是领域专家（内容创作者、数据分析师、产品经理）
  • MCP 开发者通常是系统工程师（后端开发、平台架构师）

术业有专攻，各有各的价值。

第四个区别：一个快速交付，一个长期可扩展

假设你的需求是"生成一篇头条文章"：

用 Skills 的路径：

  1. 调用"头条文章生成器"技能
  2. 输入主题和领域
  3. 得到3-5个标题 + 完整正文

时间成本：几分钟。

用 MCP 的路径：

  1. 用 MCP 读取参考资料
  2. 用 MCP 查询历史数据
  3. 手动设计提示词
  4. 调用 AI 模型生成
  5. 手动优化格式和质量

时间成本：几小时甚至几天。

短期看，Skills 更快；长期看，MCP 更通用。

聪明的做法是：

  • 快速开发阶段：优先用 Skills，快速交付
  • 迭代优化阶段：深入 MCP，精细化控制
  • 成熟阶段：Skills + MCP 组合，既快又稳

第五个区别：一个可以组合创新，一个统一生态

Skills 的强大在于组合：

你可以把"文章生成技能"+"图片生成技能"+"SVG制作技能"组合起来，构建一个完整的"内容生产流水线"：

  • 输入主题
  • 生成文章
  • 制作封面图
  • 设计排版
  • 一键发布

每个技能都是乐高积木，你可以自由组合出无限可能。

MCP 的强大在于统一：

所有 AI 应用都能通过 MCP 访问相同的外部能力：

  • 同一个文件读取 MCP，可以被100个不同的应用调用
  • 同一个数据库 MCP，可以支撑各种数据分析场景

一次接入，处处复用。

真正的机会，在两者的协同

Skills 和 MCP 不是竞争关系，而是互补关系：

应用层├── Skills（业务能力）│     ├── 文章生成器│     ├── 图表绘制器│     └── PPT生成器基础设施层└── MCP（连接器）├── 文件读取├── 数据库访问└── API调用

Skills 建立在 MCP 之上，MCP 支撑 Skills 的运行。

一个"文章生成器"技能，内部可能：

  • 用 MCP 读取用户上传的参考资料
  • 用 MCP 查询历史数据
  • 用 MCP 调用图片生成 API

但对用户来说，这一切都是透明的。你只需要说"生成文章"，剩下的交给技能和 MCP 去协作。

未来已来，只是分布不均

现在 AI 开发者圈子里，已经出现了明显的分层：

  • 第一层：手动写提示词，效率低，质量不稳定
  • 第二层：会用 Skills，快速交付，但不懂底层
  • 第三层：精通 Skills + MCP，既能快速开发，又能深度优化
  • 第四层：Skills 创作者 + MCP 开发者，构建生态，制定标准

你站在哪一层？

从今天开始，花点时间理解 Skills 和 MCP 的区别。不是为了炫耀，而是为了在 AI 时代不落后。

真正的机会，永远属于那些既能快速行动，又能深度思考的人。

告诉我你的需求，我可以给你更精准的指导。