文章讨论了MCP（工具调用协议）与Agent Skill的对比，认为MCP是过渡方案，缺乏上下文信息，导致AI决策困难。相比之下，Agent Skill通过Markdown文档提供更丰富的语义和上下文，简化用户操作。尽管MCP在云端部署上有优势，但Agent Skill以更低成本实现相同功能。未来，Skill可能演进为更动态的能力注册机制，但需关注动态性和依赖关系问题。

本文介绍了Agent Skill的基本概念及其在MAF中的应用。Agent Skill是包含指令和元数据的文档，旨在提升智能体的工作效率。通过渐进式披露，系统按需加载信息，减少Token消耗。文章还展示了如何创建和调用技能，以增强智能体的响应能力。

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。

本文探讨了Prompt工程的演变，强调Agent Skill在将Prompt与规则、脚本结合方面的作用，从而形成可维护的工程资产，提升人机协作效率。作者分享了技能仓库，展示了开发和科研写作的流程化，以实现高频迭代和稳定交付。

作者开发了一种Agent Skill，自动分析文章并生成插图，提升阅读体验。该Skill通过分析结构、匹配风格和生成提示词等步骤，快速完成配图。Agent Skills是将知识整理成可供Agent调用的“培训手册”，以提高工作效率。