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AI概念太多分不清？Prompt是对话起点，Rules是行为准则，Skills是封装好的超能力模板，MCP则是安全连接世界的桥梁。本文用通俗易懂的比喻，一张图讲清它们的关系和应用场景，助你从AI小白进

Skills，Rules，Commands，MCP Servers，Subagents，Modes，Hook，Tools。 看着这一长串英文术语，你是不是感觉脑瓜子嗡嗡的？

本文除了这段是我写的，其余全是AI生成的（当然是根据我的一些资料来生成的）。如果不喜AI生成的文章，请无视。 说几句我的个人感受，当下学习AI已经成为必然，是优秀程序员必须做的事情！刻不容缓！

一、 为什么需要 Skills 在传统 LLM 使用场景中，我们通常依赖 Prompt 来让模型完成任务，例如： 这种方式存在三个核心问题： 不稳定：模型对同一个 Prompt 的理解可能不同，输出结

程序员用业余时间接些项目，赚点外快，这件事越来越常见。但程序员兼职这事能不能做成一项靠谱的副业，选对软件外包平台、避开一些坑，挺重要的。盲目去试不但很容易浪费精力，还可能影响主业，得不偿失。 结合一些

大家好，我是码歌，一个被Skills掏空了的码哥。 最近skills.sh（https://skills.sh/） 上最火的10个Skills，安装量加起来已经超过10万了。我花了几天时间，把这Top

原生开发、跨平台开发在AI时代的客户端开发领域的生态位，以及作为开发者，我们该如何优化我们的技能树，以适应这个快速变化的行业。

本文主要分享过去一年自己入职 uniapp 的经历，2025 年过完年之后，因为各种原因，我打定了离职的想法

最近在 AI 圈，尤其是 Claude 社区，Skill 这个词刷屏刷得特别狠。有人说它是“下一个 Prompt Engineering”，有人直接喊“Prompt 已死，Skill 当立”。 我自己