Skill 现在是 AI 系统中最热门的一个术语，在AI系统中，Skil 并不是指工程师的技能，而是指供给 Agent 调用的技能，Agent 加载一个 Skill 就知道怎么干某件具体的事。
AI 中的 Skill 是什么？
在当前的 AI 系统中，Skill 的定义为：一个被标准化封装、可以被 AI Agent 主动调用，用于完成特定任务的能力单元。
AI 为什么需要 Skill？
AI 系统发展的必然，面对越来越复杂的任务，普通的 Agent 常常手忙脚乱，浪费了很多 Token ，最后产出的效果也不理想，Skill 的出现就是为 Agent 指明做事的方向。Skill 的存在，让 AI 实现从”回复消息”到“完成任务”的升级。
SKill 和 Tool 的区别？
Tool 是指 Agent 一次操作的能力，而 Skill 则是 Agent 完成一个任务的能力。基于这个前提，SKill 往往是基于 Tool 来实现的。Skill 中通常包含了多个 Tool。
Skill 是什么样子的？
一个标准的 Skill 文件夹通常长下面这样，由一个 SKILL.md 文件和几个文件夹组成，文件夹中通常是 Skill 定义中所需要的组件（可是是文档，代码，甚至是一个应用程序）。
my-skill/
├── SKILL.md # 使用说明书（核心！告诉 Agent 怎么做）
├── references/ # 参考资料库
├── scripts/ # 可执行代码（可选）
└── assets/ # 资源素材（可选）
核心内容是 SKILL.md 文件，它负责告诉 Agent ：这个 Skill 能干什么，具体怎么干，需要哪些工具或者软件来配合。
举个例子
下面写一个简单的 Skill，用来查询天气数据。
# 天气 Skill
## Description
查询制定城市的天气数据
## Trigger
当用户问到天气时触发
## Steps
1.从用户输入中提取城市名
2.调用公共API查询天气数据
3.使用自然语言输出结果
## Tools
- exec(curl)
怎么使用 Skill？
通常，Agent 中都会有特定的目录用来存放 Skill，只需要把我们的 SKill 放到对应的目录下即可，在之后和 Agent 对话中，触发了 Skill 中关键字时，Agent 就会自动调用 Skill 执行任务。