搞懂AI的三大金刚：Prompt、MCP和Skill（人话版）
写在前面
你有没有遇到过这种情况：跟AI聊天的时候，它一会儿聪明得像个博士，一会儿又像“走神的小伙伴”？恭喜你，你可能踩中了Prompt的坑。
或者，你让AI帮你写代码，它说"抱歉我不能访问你的文件系统"，你心里小剧场瞬间拉满：这不是AI吗，怎么这都做不了？别急，这时候你需要的是MCP。
还有，你每次都要重新教AI怎么审查代码、怎么写文档，感觉自己像个复读机？朋友，你缺的是Skill。
今天咱们就来聊聊AI世界的这三个关键概念。别担心，我保证用人话说，绝不整那些绕口的术语。泡杯茶，咱慢慢聊。
一、Prompt：你怎么说话，决定AI有多聪明
1.1 Prompt到底是个啥？
想象一下你去饭馆点菜。如果你说"给我来点吃的"，服务员估计会一脸懵逼。但如果你说"来份宫保鸡丁，不要辣椒，多加花生米"，那厨师就知道该怎么整了。
Prompt就是你对AI说的话，但不是随便说说那种，而是"点菜式"的指令。你说得越清楚，AI就越不容易给你整幺蛾子。
说白了，Prompt就像是：
- 🎯 给AI下命令 —— "给我写个Python函数"
- 🧠 给AI塞知识 —— "你是个资深工程师，擅长写高性能代码"
- 📝 给AI看例子 —— "就像这样写，懂？"
- 🎭 给AI演角色 —— "你现在是个毒舌的代码审查员"
别小看这玩意儿，Prompt写得好不好，直接决定AI是给你干活还是给你添堵。
1.2 Prompt的几种姿势
入门级：光脚大侠型
"帮我写个Python代码"
这就像你对厨师说"给我来点吃的"。能不能吃到东西？能。好不好吃？看运气。
AI大概率会给你写个 print("Hello World")，然后你俩大眼瞪小眼。
进阶级：穿鞋上路型（结构化Prompt）
你是个写了10年Python的老鸟。
任务：给我写个计算斐波那契数列的函数
要求：
- 用递归，我就喜欢递归那种优雅劲儿
- 注释给我写详细点，我智商有限
- 顺便告诉我时间复杂度，装逼用
这就舒服了。你把需求、角色、标准都说清楚了，AI基本不会跑偏。 这就像你点菜说"来份宫保鸡丁，不要太辣，多加花生米，按川菜标准做"。
专家级:喂饭式教学（Few-Shot）
我给你看几个例子，你照着学：
"今天天气真棒啊" → 开心得飞起
"我好烦啊" → 烦得要命
"这个产品还行吧" → 还凑合
现在你告诉我："这破玩意儿又卡了" 是啥情感？
这招叫"示范教学"，就像教小孩说话一样。给几个例子，AI立马get到你的套路。 特别适合那种“我也不知道怎么说，但我可以做给你看”的场景。
大师级：苏格拉底式逼问（思维链）
听着，咱们一步一步来：
一件衣服原价100块，先打8折，然后满减20块。
你现在要告诉我最后付多少钱，但是得把每一步都写出来：
第一步：先算打完折多少钱
第二步：再减去那20块
第三步：得出答案
第四步：检查一下是不是算错了
慢慢来，不着急，咱们有的是时间。
这叫"思维链"，让AI把思考过程展示出来。这样不容易出错，而且你能看到它是怎么想的。 特别适合复杂计算或者推理任务。你懂的，AI有时候会“走神”，看它怎么算的能帮你及时纠偏。
1.3 写好Prompt的五大心法
写Prompt就像沟通协作，你得让对方知道你想要啥：
-
别整那些模糊的废话
- ❌ "帮我写点代码"
- ✅ "帮我写个读取CSV文件并统计每列平均值的Python脚本"
-
给点背景，别让AI瞎猜
- ❌ "这个函数有bug"
- ✅ "这个函数是用来处理用户上传的图片的，现在会报内存溢出，文件大小在10MB左右"
-
说清楚你要啥格式
- 要JSON就说JSON，要Markdown就说Markdown
- 不然AI可能给你整个散文出来
-
让AI演个角色
- "你是个性能优化专家" 比 "帮我优化代码" 效果好10倍
- AI很吃这一套，它就喜欢“角色扮演”
-
给个例子，胜过千言万语
- 直接show一个理想的输出，AI立马懂
1.4 老司机的私藏技巧
说实话，这些是我踩了无数坑总结出来的：
技巧1：分隔符大法
用 ###、---、``` 把不同部分分开，AI读起来不累，你debug起来也方便。
技巧2：迭代大法 第一次输出不满意？别急着怀疑AI，先改改你的Prompt。90%的问题都是你没说清楚。
技巧3：模板大法 把常用的Prompt存起来，下次直接套用。就像快捷回复一样，省时省力还不容易出错。
技巧4：反向思维 告诉AI"不要做什么"有时候比"要做什么"更有效。 比如："不要使用全局变量，不要写超过50行的函数"。
技巧5：让AI自己检查 在Prompt最后加一句"检查一下有没有错误"，AI会更认真。 对，就像考试时说“检查一遍”一样，虽然不确定为啥，但确实有用。
二、MCP：给AI装上手脚的魔法
2.1 MCP是个啥玩意儿？
你有没有遇到过这种情况：
你："AI帮我把这个文件改个名" AI："对不起，我不能访问文件系统" 你："……那你能干嘛？" AI："我可以告诉你怎么改文件名🙂" 你："……"
是的，原生的AI就像一个只有大脑没有手脚的天才。能想但不能做，着急不？
MCP（Model Context Protocol）就是给AI装手脚的工具。
简单说，MCP就是一套“AI和外部世界沟通的标准协议”。有了它，AI不仅能想，还能干：
- 🗂️ 读写文件？小case
- 🌐 上网搜索？安排
- 🗄️ 查数据库？没问题
- 🎨 调API？轻轻松松
就像给钢铁侠装上盔甲，AI瞬间从“纸上谈兵”变成“实战高手”。
2.2 MCP的四个关键角色（搬运工队伍）
把MCP想象成一个外卖配送系统：
MCP Server（服务端）= 各种餐厅
你家附近有川菜馆、日料店、火锅店。每个店会做不同的菜（提供不同的服务）：
- 文件操作餐厅：专门处理文件读写、搜索
- 数据库餐厅：专门查询和修改数据
- 网络搜索餐厅：专门上网找信息
- API集成餐厅：专门对接其他服务
MCP Client（客户端）= 外卖平台
就是你用的那个APP（比如Cursor、Claude Desktop）。 它负责：
- 接收你的订单（需求）
- 找到合适的餐厅（MCP Server）
- 把订单发给餐厅
- 把外卖送到你手上
Tools（工具）= 菜单上的菜品
每个餐厅都有自己的菜单：
read_file= 清蒸鲈鱼search_web= 宫保鸡丁query_database= 水煮牛肉create_folder= 麻婆豆腐
想吃啥点啥，菜单上都明码标价。
Resources（资源）= 食材库
餐厅的冰箱里有各种食材：
- 你的文档 = 新鲜蔬菜
- 数据库记录 = 冻肉
- API端点 = 调味料
厨师（MCP Server）根据订单从食材库取料做菜。
2.3 MCP的工作流程（外卖怎么送的）
整个流程就像点外卖一样丝滑：
你喊饿了 → AI听懂了 → 挑餐厅选菜 → 下单做菜 → 外卖送达 → 你开吃
真实案例（配送全过程）：
你："哎AI，帮我看看项目里有哪些Python文件"
↓ AI心里想：
"嗯，这哥们儿要找文件，得用文件系统那个餐厅"
↓ AI下单：
打电话给MCP文件餐厅："老板，来个list_files套餐，要.py口味的"
↓ MCP干活：
餐厅厨师翻箱倒柜找Python文件
找到了：main.py, utils.py, test.py
↓ MCP返回：
"客官，您的Python三件套到了"
↓ AI包装呈现：
"老板，您的项目里有3个Python文件：
- main.py
- utils.py
- test.py
需要我打开看看吗？"
看懂了吧？整个过程你只负责说想吃啥，剩下的AI和MCP全帮你搞定。
2.4 MCP凭啥这么香？
用过MCP的人都说好，为啥？
1. 标准化 = 天下餐厅一个味儿 不管川菜馆还是日料店，点菜流程都一样。你不用每次换餐厅就学新的点菜方式。 开发者也不用每个工具都重新写一套对接代码，省了多少头发啊！
2. 可扩展性 = 想开啥店就开啥店 今天想吃韩国烤肉了？没问题，平台上加个韩餐馆。 想给AI加个新功能？搞个新的MCP Server就行，原来的不用动。
3. 安全性 = 后厨重地闲人免进 餐厅有严格的卫生标准，MCP也有权限控制。 该让AI动的文件能动，不该动的谁也别想碰。你也不用担心AI“手滑”。
4. 实时性 = 现炒现卖新鲜热辣 不是给你吃剩菜剩饭，而是现在的数据、实时的信息。 AI训练数据可能是去年的，但MCP能让它访问今天的信息。
5. 模块化 = 想吃啥点啥，还能一起点 想要川菜+火锅+烧烤？没问题，三家一起点。 AI可以同时用文件操作、数据库查询、网络搜索等多个MCP服务。
2.5 MCP能帮你干这些事儿
说人话就是：有了MCP，AI能干的活多了去了：
📁 文件管家
- 读文件、写文件、改文件、删文件
- 搜代码、找bug、批量重命名
- 再也不用手动一个个文件点开了
🌐 网络冲浪手
- 实时搜索最新信息
- "帮我查查2026年最火的AI框架是啥"
- 比AI自己的训练数据新多了
🗄️ 数据库老司机
- 查询、插入、更新、删除
- "给我导出上个月的用户数据"
- 告别SQL手写地狱
🔗 API对接专家
- 连GitHub、Figma、Slack、啥都能连
- "帮我在GitHub上创建个新仓库"
- 各种服务一条龙办理
🤖 浏览器自动化
- 自动填表单、点按钮、截图
- 测试网页、抓数据
- 解放双手，躺着看AI操作
📚 文档搜索引擎
- 访问最新的技术文档
- "React 19有啥新特性"
- 不用自己翻官网了
三、Skill：给AI报个培训班
3.1 Skill到底是啥？
你有没有每次都要教AI怎么审查代码、怎么写文档、怎么设计架构？ 就像每天都要给新来的实习生培训一样，烦不烦？
Skill就是给AI报的培训班。
想象一下：
- Prompt = 你跟AI聊天，临时说需求
- MCP = AI的手和脚，能干活
- Skill = AI的大脑升级包，专业知识和经验
有了Skill，AI就从“啥都能干但啥都不精”的万金油，变成了“术业有专攻”的专家。
比如装个“代码审查Skill”，AI立马变身“严格但靠谱”的代码审查员：
- 自动检查命名规范
- 揪出潜在bug
- 指出容易踩坑的逻辑
- 给出优化建议
而且一次装好，长期受用。不用每次都教一遍，省时省力。
3.2 Skill长啥样？（培训教材）
一个合格的Skill就像一本培训手册，得包含这几部分：
# Skill名称：比如"毒舌代码审查员"
## 什么时候用我？
- 看到代码就想吐槽的时候
- 关键词：代码审查、Code Review、看看代码
## 我懂这些专业知识：
- 各种编程规范（PEP 8、ESLint那些玩意儿）
- 常见的“踩坑”代码特征
- 性能优化套路
- 安全漏洞识别技巧
## 我是这么干活的：
1. 先读代码（废话，不读怎么审）
2. 检查命名和格式（变量叫a、b、c的会被温柔提醒）
3. 找逻辑bug（死循环、空指针之类的）
4. 看性能问题（O(n²)能优化成O(n)吗）
5. 挖安全漏洞（SQL注入、XSS啥的）
6. 写审查报告（一条条列出来，还得说人话）
## 我要用这些工具：
- 文件读取MCP：得先看到代码吧
- 代码分析工具：自动化检查
- Linter集成：借用现成的规则
## 最后给你这样的结果：
- Markdown格式的审查报告
- 分类清楚：严重/警告/建议
- 每条问题都有位置和改进方案
看到没，就是把专家的工作流程和经验全部写下来，AI照着做就行。
3.3 Skill的五大特色
1. 术业有专攻 不像万金油AI啥都会点啥都不精，装了Skill的AI就是专家。 代码审查的只管代码，架构设计的只管架构，各干各的活儿。
2. 一次投资终身受益 写一次Skill，用一辈子。不用每次都教AI怎么做，它全记着呢。 就像给电脑装软件，装一次想用就用。
3. 流程标准化 不管今天心情好不好，AI都按标准流程干活。 不会出现"昨天还行，今天就拉胯"的情况。
4. 可以组合使用 "代码审查Skill" + "重构建议Skill" + "文档生成Skill" = 全栈代码管家 就像乐高积木，想怎么拼怎么拼。
5. 持续升级迭代 发现Skill哪里不够好？改呗。 用着用着觉得应该加个新功能？加呗。 反正比重新训练AI简单多了。
3.4 给你看几个实战Skill
Skill #1：严格代码审查员
用户说啥会触发：
"帮我看看这代码"、"代码审查"、"Code Review"
它会干嘛：
1. 打开代码文件（心里默念：让我看看哪里需要优化）
2. 检查命名规范（变量叫a、b、c的会被提醒改名）
3. 揪出逻辑bug（if(a=b)这种常见错误也能抓出来）
4. 评估性能（三层for循环？也许还能优化）
5. 找安全漏洞（SQL注入、XSS，一个都别想跑）
6. 写审查报告（但建议是真的有用）
最后给你一份：
📝 《你的代码还可以更好》详细报告
- 🔴 严重问题：赶紧改不然上线爆炸
- 🟡 警告问题：最好改改
- 🟢 优化建议：有空可以搞搞
Skill #2：架构设计大师
用户说啥会触发：
"帮我设计架构"、"系统设计"、"技术选型"
它会干嘛：
1. 先问清楚需求（要做啥？有多少用户？预算够不够？）
2. 分析技术栈（React还是Vue？MySQL还是MongoDB？）
3. 画模块图（前端、后端、数据库、缓存...）
4. 规划接口（RESTful API怎么设计）
5. 考虑扩展性（将来用户多了怎么办）
6. 输出文档和图表
最后给你一套：
📋 《XXX系统架构设计方案》
- 技术栈选择及理由
- 系统模块划分图
- 数据库设计
- API接口规范
- 扩展性方案
- 大概需要多少成本
Skill #3：文档生成机器
用户说啥会触发：
"生成文档"、"写API文档"、"帮我写README"
它会干嘛：
1. 扫描你的代码（看看都有啥函数和类）
2. 提取注释和函数签名
3. 生成结构化文档（按模块分类）
4. 加使用示例（最好还能跑通）
5. 格式化输出（Markdown或HTML随你挑）
最后给你：
📖 完整的技术文档
- API接口说明
- 参数类型和说明
- 返回值格式
- 调用示例
- 常见问题FAQ
再也不用手写文档了，妈妈再也不用担心我不写注释了。
四、三个家伙到底有啥区别？
4.1 一张表说清楚
| 对比维度 | Prompt （你说话的方式） | MCP （AI的手脚） | Skill （AI的专业培训） |
|---|---|---|---|
| 本质是啥 | 你怎么跟AI说话 | AI怎么干活 | AI怎么专业地干活 |
| 用来干嘛 | 表达你想要啥 | 让AI能动手 | 让AI按套路出牌 |
| 能用多久 | 说完就忘 | 装上就一直能用 | 装上就一直能用 |
| 灵不灵活 | 超级灵活，想说啥说啥 | 固定接口，但够用 | 有套路但可以调整 |
| 谁整的 | 你自己想说啥说啥 | 程序员开发的 | 领域专家设计的 |
| 难不难搞 | 从简单到复杂都行 | 有点技术含量 | 需要专业知识 |
| 打个比方 | 点菜的方式 | 餐厅和厨具 | 厨师的拿手菜谱 |
4.2 用餐厅比喻理解三者关系
你肚子饿了，想吃饭
↓
┌─────────────────┐
│ Prompt │ ← 你对服务员说："我要一份宫保鸡丁，不要辣"
│ (What要啥) │ （你的需求和要求）
└────────┬────────┘
↓
┌─────────────────┐
│ Skill │ ← 大厨的拿手菜做法（专业流程和经验）
│ (How怎么做) │ "先爆香葱姜蒜，再下鸡丁滑炒..."
└────────┬────────┘
↓
┌─────────────────┐
│ MCP │ ← 厨房的灶台、锅铲、食材（实际工具）
│ (Action动手干) │ 有了工具才能真正做菜
└────────┬────────┘
↓
┌─────────────────┐
│ 一盘香喷喷的 │ ← 最终结果
│ 宫保鸡丁 │
└─────────────────┘
再换个角度：盖房子
- Prompt = 你跟包工头说："我要个三室两厅，要朝南，带阳台"
- Skill = 建筑师的设计图纸和施工规范
- MCP = 工人手里的工具（电钻、水泥、钢筋）
三个缺一不可：
- 只有Prompt：你说了想要啥，但没人知道怎么建
- 只有MCP：有工具但不知道要干啥
- 只有Skill：有图纸但没工具没法干活
必须三者配合才能搞定事情！
4.3 实战演练：三兄弟如何配合
场景：老板让你做个用户登录系统
【你的Prompt】
"哥们儿，帮我搞个用户认证系统，要用JWT那套，注册登录都得有。
对了，要安全，别让黑客随便就破了。"
↓ AI听懂了，开始调度资源
【Skill上场：Web开发专家Skill被激活】
AI心里想：
"嗯，这是Web开发，我得按专业套路来：
- 先设计数据库表（用户表得有啥字段？）
- 密码得加密存储（bcrypt走起）
- JWT token要设置过期时间
- 登录失败次数得限制（防止暴力破解）
- 接口要符合RESTful规范"
↓ Skill制定了计划，该干活了
【MCP工具箱开工】
1. 文件系统MCP：创建项目目录和文件
├── /src/models/User.js
├── /src/routes/auth.js
├── /src/middleware/auth.js
└── /src/utils/jwt.js
2. Web搜索MCP：查找2026年JWT最佳实践
"看看现在大家都怎么用JWT的，有啥新漏洞要注意"
3. 代码生成工具：写具体代码
生成注册、登录、验证接口
4. Linter工具：检查代码质量
"这代码写得对不对？有没有明显的坑？"
5. 数据库MCP：创建表结构
CREATE TABLE users (...)
↓ 所有工具干完活了
【交付给你的成果】
✅ 完整的代码（能直接跑的那种）
✅ README文档（教你怎么用）
✅ 安全性说明（哪些地方要注意）
✅ 测试用例（该测什么都列好了）
✅ 部署建议（环境变量该配啥）
你：“这么快就搞定了？”
看到没？
- Prompt 说出你的需求
- Skill 提供专业方案
- MCP 动手实现
三个一起上，才是完整的AI工作流程！
五、啥时候用啥？（避坑指南）
5.1 只用Prompt就够了的情况
适合场景：动动嘴就行的活儿
你就是想聊聊天、问问题、让AI帮你想想，不需要AI真的动手干活。
典型场景：
-
📧 写邮件/文章 "帮我写封请假邮件，理由要充分但不能太假"
-
📊 分析解释 "这段用户反馈是在夸我还是骂我？"
-
💡 头脑风暴 "给我的宠物店想5个有创意的名字，要萌萌的"
-
❓ 问答解惑 "用人话告诉我啥是区块链，别整那些装逼的词"
为啥只用Prompt？ 因为这些活儿AI只需要"想"不需要"做"。 就像你问朋友意见，他只需要说说想法，不用真帮你干活。
5.2 Prompt + MCP：让AI动起来
适合场景：需要AI真刀真枪干活的时候
光说不练假把式，这时候AI得真的去操作文件、访问网络、调用API。
典型场景：
场景1：GitHub小助手
你："帮我在GitHub上创建个新仓库，名字叫awesome-project"
Prompt：表达需求
MCP：调用GitHub API，真的去创建仓库
结果：仓库创建成功，链接发给你
场景2：代码质量检查
你："看看我项目里所有Python文件写得怎么样"
Prompt：告诉AI要干啥
MCP：
├─ 文件系统工具：找到所有.py文件
├─ 代码分析工具：检查每个文件
└─ 汇总给AI
结果：给你一份详细的质量报告
为啥需要MCP？ 因为AI本身只是个大脑，没有手脚。 MCP就是AI的假肢，让它能真的去操作东西。
5.3 Prompt + Skill：让AI更专业
适合场景：需要专业知识和套路的工作
不是随便干干就行，而是得按专业标准来。 你希望AI像个专家一样工作，而不是门外汉瞎搞。
典型场景：
场景1：代码审查
你："帮我审查一下这段代码"
Prompt：提出需求
Skill："代码审查专家Skill"上场
├─ 检查命名规范
├─ 找逻辑bug
├─ 评估性能
├─ 挖安全漏洞
└─ 生成专业报告
结果：一份像资深工程师写的审查报告
场景2：写技术文档
你："帮我写个API文档"
Prompt：表达意图
Skill："技术文档写作Skill"激活
├─ 扫描代码提取接口
├─ 按标准格式组织
├─ 添加示例代码
└─ 生成完整文档
结果：规范的、专业的API文档
为啥需要Skill？ 因为专业的活儿需要专业的套路。 Skill就是把专家的经验打包给AI，让它干活更靠谱。
5.4 三者齐上阵：打团战
适合场景：复杂的、端到端的大项目
需要AI既懂业务（Skill）、又能干活（MCP）、还得听你的指挥（Prompt）。
典型场景：重构项目
你（Prompt）：
"这个项目的数据库层写得太乱了，帮我重构一下"
↓
AI：好嘞，调用"代码重构专家Skill"
↓
Skill（专业流程）：
1. 先分析现有架构（得知道现在是个啥样）
2. 找出问题（为啥说它乱？）
3. 设计新方案（怎么改才合理？）
4. 制定迁移计划（一步步怎么改？）
↓
MCP工具（动手干活）：
- 文件系统MCP：读取所有相关代码
- 代码分析MCP：分析依赖关系
- 文件操作MCP：创建新文件、修改旧文件
- 测试MCP：跑测试看看改对了没
- 数据库MCP：执行数据迁移
↓
最终交付：
✅ 重构后的代码（干净整洁）
✅ 迁移脚本（数据不丢失）
✅ 测试报告（全通过）
✅ 更新的文档（让别人看懂）
✅ 改动日志（改了啥一目了然）
为啥三个都要？
- Prompt：你得告诉AI你想要啥
- Skill：AI得知道专业的重构套路
- MCP：AI得能真的去改代码、跑测试
少一个都干不成！就像打游戏，需要队友配合一样。
六、不翻车的实用攻略
6.1 Prompt的保命口诀
把Prompt写好，效果直接上一个档次，记住这几条：
-
说人话，别说梦话
- ❌ “给我一个很棒的方案”
- ✅ “给我一个适合20人团队、预算10万的营销方案”
-
给背景，就像讲八卦
- 你说“帮我优化代码”，AI会反问“哪段？”
- 你说“这段Python跑批处理，文件500MB，内存爆了”，AI立马懂你疼点在哪。
-
要求写清楚，别让它猜
- 输出要表格就说表格，要清单就说清单，要Markdown就说Markdown。
- 你不说，它可能给你写一篇散文。
-
角色设定像请外援
- “你是个资深DBA” > “帮我看数据库”
- AI特别吃“角色”这一套，像cosplay一样认真。
-
示例是最强外挂
- 给个例子，AI就知道怎么对齐格式。
- 没例子，它就自由发挥，发挥的方向可能很自由。
6.2 MCP的正确打开方式
MCP是AI的手脚，别乱用，不然自己吓自己：
-
权限别开太大
- 该读的文件让它读，不该删的文件别给权限。
- 不然你可能会体验到“代码蒸发术”。
-
先问清楚，再让它动手
- 让AI先列计划，确认无误再执行。
- 就像让司机先看导航再踩油门。
-
工具别堆一堆
- 只调用必要工具，别“全家桶”一起上。
- 能一把钥匙开门，就别拿全套扳手。
-
出错别慌，先重试
- 工具调用失败很正常，网络抽风、权限不足都有可能。
- 先重试、再换路，不要一上来就怀疑人生。
-
多用组合拳
- 文件 + 搜索 + 文档 = 一条龙
- 你需要的是“流程”，不是“单点爆破”。
6.3 Skill的养成秘籍
Skill就是AI的专业培训班，想让它靠谱，得这样做：
-
单一职责，别让它兼职
- 一个Skill干一件事，做深不做杂。
- “代码审查”就别顺便做“UI设计”。
-
流程写清楚
- 把“先干啥、再干啥、最后干啥”写得明明白白。
- 你怎么教新人，就怎么写Skill。
-
输出格式统一
- 报告、清单、表格都要统一格式。
- 不然每次结果长得都像不同人写的。
-
持续迭代
- 发现问题就改，Skill和人一样要成长。
- 不更新，它也会跟你一样“老化”。
-
多练多用
- Skill不是写出来就完事，得用起来才知道哪里不好。
- 用着用着，它就越来越像你的得力干将。
七、常见翻车现场（看完能少走弯路）
翻车1：Prompt太短，AI自由发挥
你：帮我写个方案
AI：给你写了个三年创业计划书
你：我只是想做个小活动……
翻车2：MCP权限乱开
你：帮我清理一下临时文件
AI：好嘞，项目文件夹已清空
你：？？？
翻车3：Skill没流程，结果像开盲盒
第一次：写得像教科书
第二次：变成聊天记录
第三次：变成段子
你：我到底该看哪个？
翻车4：三件套没配齐
有Prompt没MCP：想改文件但动不了
有MCP没Skill：能改但乱改
有Skill没Prompt：流程很专业，但不知道你想干嘛
八、未来趋势（不一定准，但挺好玩）
8.1 Prompt会越来越“傻瓜”
以后可能只要说一句话，系统就自动帮你补全背景和要求。 就像输入法智能联想，你刚打“帮我写”它就猜出你要写啥。
8.2 MCP会像“乐高积木”
想要新能力就加一个小模块，拼起来就是一个完整的“AI工具箱”。 用起来像搭积木，拆装方便，还不会弄坏主机。
8.3 Skill会越来越像“私人助理”
你习惯怎么做事，它就怎么做事。 久而久之，它会变得像你的小分身：知道你喜欢什么、不喜欢什么、讨厌什么。
九、最后的唠叨
记住一句话就够了：
Prompt是你说话的姿势，MCP是AI的手脚，Skill是AI的职业技能。
想让AI干活快、准、靠谱，就得三件套一起上。 你说清楚（Prompt）+ 它有工具（MCP）+ 它有套路（Skill）= 事儿成了。
就这么简单。
