经常有人向我提出同一个问题：
"Agent Skills、Rules、Prompt、MCP 到底有什么区别？我也想用 AI，但每次看到这些术语就头疼。"
说实话，我非常理解这种困惑。
这就好比你去一家餐厅，菜单上写着“前菜”、“主菜”、“配菜”、“佐料”，却没人告诉你它们之间到底是什么关系。
今天，我们就来把这些概念彻底拆解清楚，讲个明明白白。
一个真实的 AI 困惑
上周，一位程序员朋友告诉我：
“我写了一段 Prompt，想让 AI 帮我写代码，但它总是理解错我的需求。后来听说要加 Rules，又有人建议用 Skills，现在又冒出个 MCP……我到底该用哪个？”
这并非个别人的困惑，而是许多 AI 使用者的普遍困境。
因为 AI 生态发展迅猛，新概念层出不穷，而这些概念之间往往存在重叠，边界模糊。
更让人头疼的是，不同的平台、不同的文档，对同一个术语的称呼还不尽相同。
但这四个概念，确实存在着本质的区别。
02Prompt：你与 AI 对话的基础
先来说说最基础的：Prompt。
Prompt 就是你给 AI 的输入，是你与 AI 进行对话的起点。
它可以是一句话、一段文字、一个问题，或是一个任务描述。
Prompt = 你对 AI 发出的指令
例如：
- “帮我写一首关于春天的诗”
- “这段代码存在什么错误？”
- “请解释一下量子纠缠”
Prompt 的特点：
- 简单直接，如同与人交谈
- 每次对话都可以灵活变化
- 适用于一次性任务
Prompt 的局限：
- 若需频繁处理类似任务，每次都要重新输入 Prompt
- AI 可能会“忘记”你之前的设定
- 难以复用和共享
Rules：为 AI 设定的“行为准则”
当你发现需要反复向 AI 强调同一件事时，就需要引入 Rules 了。
Rules 就是你为 AI 设定的长期规则，好比给助理制定的“工作手册”。
Rules = AI 的行为准则
例如：
- “你是一名专业程序员，编写代码需遵循 PEP8 规范”
- “回复内容应简洁明了，不超过 100 字”
- “遇到不确定的信息，需明确告知用户”
Rules 的特点：
- 一次设定，长期有效
- 定义了 AI 的“角色定位”与“行为模式”
- 适用于长期、稳定的需求
Rules 的局限：
- 仅能规定“做什么”和“不做什么”，无法定义“如何做”
- 难以包含复杂的操作流程
- 仍然相对抽象
Skills：AI 的“超能力模板”
接下来我们聚焦于 Skills。
Skills 是 AI 的“超能力模板”，它是一套结构完整、可重复使用、专门解决特定问题的系统性方案。
Skills = AI 的超能力模板
一个 Skill 通常包含以下要素：
- Prompt 模板：明确任务目标
- Rules：设定行为规范
- 操作步骤：具体的执行流程
- 工具调用：所需使用的外部工具或 API
- 输出格式：标准化的结果呈现方式
举例说明：
假设你经常需要从网页抓取数据并生成分析报告。
- 仅用 Prompt：每次都需要输入“请访问这个网页，提取 XX 数据，并生成报告”
- 仅用 Rules：可以设定“你是一名数据分析师，生成的报告需包含 XX 部分”
- 使用 Skill：直接调用“网页数据抓取 Skill”，它将自动执行访问网页 → 提取数据 → 分析信息 → 生成报告的全套流程
Skills 的特点：
- 完整性：提供从输入到输出的端到端解决方案
- 可复用性：一次创建，可无限次重复使用
- 可共享性：能够被其他用户或智能体（Agent）调用
- 可组合性：多个 Skill 可以协同组合，以完成更复杂的任务
Skills 的价值：
- 无需每次都重新描述复杂需求
- 确保输出结果的质量和一致性
- 便于在社区中共享与交换能力
- 让 AI 真正成为你得力的“数字员工”
MCP：连接 AI 与外部世界的“桥梁”
最后我们来介绍 MCP。
MCP（Model Context Protocol）是一项技术协议，其核心作用是让 AI 能够安全、规范地访问外部的数据和服务。
MCP = AI 与外部世界连接的协议
你可以将 MCP 类比为一套“插座标准”。
- AI 好比是电器设备
- 外部系统（如数据库、API、文件系统）如同电源
- MCP 就是统一的插座标准
有了统一的插座标准，电器就能方便地接入各种电源，而无需担心接口不兼容的问题。
MCP 解决的问题：
- 安全问题：确保 AI 能够安全地访问敏感数据
- 标准化问题：为不同的外部系统提供统一的连接方式
- 权限管理：明确界定 AI 可以执行和禁止执行的操作
- 数据隔离：防止 AI 越权访问不应触及的数据内容
MCP 与 Skills 的关系：
Skills 定义了“做什么”，而 MCP 则规定了“如何安全地执行”。
当一个 Skill 在执行过程中需要访问外部系统时，就会通过 MCP 协议来建立安全、规范的连接。
06一张图看懂它们的关系
- Prompt：作为与AI对话的起点
- Rules：定义AI的基本行为准则
- Skills：封装了完整的任务解决方案
- MCP：使AI能够安全地连接外部系统
实际场景中该如何选择？
场景1：偶尔需要AI协助完成简单任务 → 使用 Prompt 即可
例如：“帮我写一段生日祝福语”
场景2：希望AI长期扮演特定角色 → 使用 Rules
例如：设定AI为“你的私人英语老师”，要求回复使用简单英语，且不超过50个单词
场景3：经常执行一项复杂任务 → 使用 Skills
例如：每周都需要分析行业新闻并生成报告，此时可以创建一个“行业报告生成Skill”
场景4：需要AI访问私有数据或调用API → 需要配置 MCP
例如：让AI能够查询你的数据库或调用业务API
08为什么Skills如此重要？
你可能已经注意到，在这四个概念中，Skills是最具“分量”的。
它需要投入时间进行设计、调试和优化。
那么，为什么还要使用Skills？
因为当你不再将AI视为“偶尔尝试”的工具，而是真正用于提升工作效率、解决实际问题时，你会发现：
- 时间成本：一次创建，长期受益
- 质量保证：每次输出都保持稳定可靠
- 团队协作：可以轻松分享给同事使用
- 持续优化：能够不断改进和完善
更重要的是，Skills使AI从“聊天工具”转变为“生产力工具”。
09最后几点建议
如果你是AI的初学者：
- 从Prompt开始：先学会与AI对话，了解其能力边界
- 积累常用Prompt：将经常使用的Prompt保存下来，形成“个人Prompt库”
- 尝试Rules：当发现需要反复设定相同规则时，开始使用Rules
- 创建Skills：当有明确且重复的复杂任务时，尝试创建第一个Skill
- 了解MCP：如果需要让AI访问你的系统，再深入学习MCP
不必被这些概念吓到。
它们本质上都是为了帮助你更好地使用AI，从“偶尔提问”逐步进阶到“将其视为真正的数字助手”。
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