浮云翩迁之间
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AI入门系列 一种实用的Prompt工程： Agent Skill
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。
关键要点
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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。
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Prompt的演化历程包括从zero-shot/few-shot到Chain-of-Thought（CoT）和ReAct等技术。
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Agent Skill与MCP的区别在于，前者是流程层，后者是连接层。
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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。
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技能的最小可用形态包括SKILL.md、config.yaml、scripts和references。
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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。
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有效的Skill应包括验收标准、警惕Prompt Injection和持续瘦身的原则。
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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。
延伸解读
Agent Skill的实用性
Agent Skill将Prompt工程化，形成可复用的工作流，特别适合高频迭代场景。这种转变不仅提高了工作效率，还减少了上下文遗忘和输出漂移的问题，使得团队在项目中能够更稳定地执行任务。
MCP与Agent Skill的区别
MCP（Model Context Protocol）主要负责连接外部工具，而Agent Skill则专注于如何有效地执行任务。理解这两者的区别，有助于更好地利用AI工具，确保在使用过程中既能获取数据，又能稳定地完成工作。
科研写作中的技能化
在科研写作中，ChineseResearchLaTeX项目通过技能化的方式，强调了模板和结构的保护。这种方法不仅提高了写作效率，还确保了文档的格式和内容符合严格的学术标准，适合长流程交付。
延伸问答
什么是Agent Skill，它的主要功能是什么？
Agent Skill是将Prompt、规则、脚本和模板打包成可复用的工程资产，旨在提供稳定的工作流，适用于高频迭代场景。
Prompt工程的演变历程是怎样的？
Prompt工程从简单的zero-shot/few-shot输入演变为复杂的Chain-of-Thought和ReAct等技术，最终形成可复用的工作流。
Agent Skill与MCP有什么区别？
Agent Skill是流程层，关注如何按标准执行任务；而MCP是连接层，解决模型如何安全访问外部工具与资源。
如何构建一个有效的Agent Skill？
一个有效的Agent Skill应包括SKILL.md、config.yaml、脚本和参考资料，并设定验收标准和警惕Prompt Injection。
在科研写作中，Agent Skill如何应用？
在科研写作中，Agent Skill通过提供模板和结构保护，帮助用户高效完成系统综述和标书等长流程交付任务。
为什么Agent Skill在高频迭代场景中重要？
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，帮助用户保持高效的工作状态。
