skill-vs-mcp
分不清 Skill 和 MCP 该用哪个时阅读：两者的分工边界、判断口诀、以及在同一个方案里如何组合。读 Anthropic Agent Skills 工程博客后的消化笔记。
读 Anthropic《Equipping Agents for the Real World with Agent Skills》后的消化。
一句话分工
- MCP：解决"Agent ↔ 工具"的连接问题——让 Agent 能调到数据库、API、浏览器
- Skill：解决"程序性知识"的封装问题——让 Agent 知道怎么做好一类事（步骤、规范、领域 know-how）
判断口诀
- "要接上一个外部系统" → MCP Server
- "要教会一套做事方法" → SKILL.md
- 两者经常组合：MCP 提供手，Skill 提供脑——比如 MCP 连到客户数据库（手），Skill 写清"企业数据问答的评测流程"（脑）
为什么 Skill 用 markdown 而不是代码
因为大部分程序性知识是文本：检查清单、决策规则、步骤顺序。渐进式披露机制让 AI 先读元数据（省 context），需要时才读正文——这就是 SKILL.md 设计的核心。
对 FDE 的含义
攒 Skill 资产库 = 把自己的实施经验变成可复用、可交接、可展示的资产。面试时"我交付过 N 个 agent skills"对应的就是这个。
原文：https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills