AI入门系列 一种实用的Prompt工程： Agent Skill
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原文中文，约7500字，阅读约需18分钟。
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内容提要
本文探讨了Prompt工程的演变，强调Agent Skill的实用性。Prompt从简单输入发展为复杂工作流程，Agent Skill将其转化为可复用的工程资产，适用于高频迭代场景。作者的skills仓库和ChineseResearchLaTeX项目展示了如何优化开发和科研写作流程，提高效率。
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关键要点
- Prompt工程从简单输入演变为复杂工作流程，Agent Skill将其转化为可复用的工程资产。
- Prompt的演化历程包括从zero-shot/few-shot到Chain-of-Thought（CoT）和ReAct等技术。
- Agent Skill与MCP的区别在于，前者是流程层，后者是连接层。
- Agent Skill在高频迭代场景中提供稳定的工作流，减少上下文遗忘与输出漂移。
- 技能的最小可用形态包括SKILL.md、config.yaml、scripts和references。
- 在科研写作中，ChineseResearchLaTeX项目强调模板和结构保护，适合长流程交付。
- 有效的Skill应包括验收标准、警惕Prompt Injection和持续瘦身的原则。
- Prompt工程的演化是人机协作的演变，未来积累的将是可复用的协作方式。
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