Prompt是你每次都要教的“口头禅”，是给LLM的“一句话指令”，它是一次性的、临时的、需要每次重复的指令。
Skills是AI自己学会的“职业技能”,是给AI Agent的“一套作战方案”。它是永久的、可重复的、被AI记住的专业工作流。
前者像“你今天帮我做一下这个”，后者像“你以后就知道怎么做了”。
一、一个更形象的类比
Prompt =给实习生的口头指导
你每天对实习生说：“小张，帮我把这份文件整理一下，先分类，再排序，然后标出重点，最后存到桌面，文件名用今天的日期……”
第二天，你又要说一遍：“小张，帮我把这份文件整理一下，先分类，再排序……”
第三天……
问题：每次都要教，实习生每次都按当天的理解执行，结果可能有偏差。
Skill =给正式员工的SOP（标准作业程序）
你把工作流程写成文档：
岗位：会议纪要整理员
职责：
1.接收会议录音转文字
2.提取参会人员
3.提取昨日完成
4.提取今日计划
5.提取阻塞项
6.生成Markdown格式的纪要
7.保存到桌面，文件名格式：站会纪要_YYYY-MM-DD.md
8.发送邮件通知相关人
员工入职时学习一次，以后每天你只需要说：“做一下站会纪要。”
优势：员工学会了流程，你不需要每天重复教。
二、Prompt和Skill不是替代，是包含
Skill里包含了Prompt，但Prompt不是Skill。
- 一个Skill可以有多个Prompt（不同的LLM调用步骤）
- 一个Skill还可以有Agent动作（读文件、执行命令、调用API）
- 一个Skill还可以有约束规则（禁止做什么、需要审批什么）
- 一个Skill还可以有错误处理（重试、降级、报警）
用公式表示：
Skill = Prompt₁+ Prompt₂+ ... + Agent动作+约束规则+错误处理+资源文件
Prompt是Skill的原料之一，但不是全部。
三、什么时候用Prompt，什么时候用Skill？
适合用Prompt的场景
场景 | 例子 |
一次性任务 | “帮我把这段文字翻译成英文” |
探索性任务 | “我们聊聊关于AI未来的可能性” |
简单任务 | “解释一下什么是递归” |
创意任务 | “写一首关于月亮的诗” |
判断标准：任务简单、不重复、不需要外部工具、不需要多次LLM调用。
适合用Skill的场景
场景 | 例子 |
重复性任务 | 每周周报、每日站会纪要 |
多步骤任务 | 提取信息→处理→格式化→保存→通知 |
需要外部交互的任务 | 读文件、调API、执行命令 |
需要团队共享的任务 | 统一格式、统一流程 |
判断标准（RISD框架）：重复性 + 信息充分性 + 稳定性 + 可拆分性，四个维度都满足。
四、何时升级到skills？
当你发现自己：
- 同一个Prompt粘贴了第3次
- 每次都要微调格式
- 团队其他人也在做同样的事
- 想把这个流程自动化
—— 就该写Skill了。
Skill的本质不是“更复杂的Prompt”，而是“让AI记住怎么做事”。
从Prompt到Skill，是从“临时工”到“正式员工”的转变。
五、一张表看懂所有区别
维度 | Prompt | Skill |
本质 | 一次性文本指令 | 可复用的能力包 |
使用方式 | 每次复制粘贴或重新输入 | 一句话触发 |
生命周期 | 临时，用完即弃 | 持久，长期有效 |
包含内容 | 仅文本指令 | 指令+工作流+约束+脚本+资源 |
执行者 | 仅LLM | Agent + LLM协作 |
控制流 | 无（线性一次生成） | 有（条件、循环、分支、重试） |
状态管理 | 无状态 | 有状态（步骤间传递变量） |
外部交互 | 弱（LLM可描述调用工具，但需外部框架） | 强（Agent直接执行shell、API、文件操作） |
错误处理 | 无（LLM出错只能重问） | 有（on_error、重试、降级） |
可复用性 | 低（复制粘贴或模板变量） | 高（YAML文件，可安装、卸载、更新） |
调试难度 | 低（但问题难复现） | 中（步骤确定，可单步调试） |
版本管理 | ❌ 不可能 | ✅ Git友好 |
团队共享 | ❌ 需要口头或文档传递 | ✅ 直接分享文件 |