上一篇文章，已经介绍了Skill的基本逻辑：
Cloud Agent Skill 这个框架，带来的根本不是什么"能力延伸"——它改变的是产品形态本身。
一个 Skill，可以被打造成垂直领域的专家。这意味着什么？
Agent 能干的活，正在从"打杂"向"专业交付"跃迁。说白了，它正在逼近一个高级员工的产出能力。
想明白这一点，你就会意识到：未来所谓的"场景"，就是 Skill 的搭建。
什么场景？需要什么上下文？为了达成业务目标，给 Agent 配什么层级的 Skill 文档、挂什么工具？把这些能力像乐高一样拼起来，你得到的就是一个高级员工的能力复刻。
再往前想一步：下一代 Agent 产品的主流形态，大概率就是 Skill 模式。
最后说一句。观点当然还需要更多案例去验证。
但做 AI 产品，思考必须跑在大模型前面，而不是蹲在已有案例后面抄作业。
从 MCP 到 Skill，这条线其实可以看作 Anthropic 把 AI 能力落地到商业场景的演进路线图。
年初的时候，最火的概念是 MCP。本质上就是给传统软件的 API 包一层语义外衣，让大模型能"读懂"接口该怎么调、参数怎么传，从而打通 AI 和现有系统的连接。
AI 圈的朋友应该已经发现了：MCP 这个概念，正在遇冷。
从发明它的 Anthropic，到整个行业，讨论声量明显在下降。为什么？因为大家逐渐意识到，单纯一个MCP语义层，根本撑不起从"AI 能推理"到"业务能落地"之间的鸿沟。
说直白点，MCP 工具调用是什么？实习生模式。
给你手，给你脚，给你工具，好，去干点简单活吧。
能跑腿，能打杂，但要让它扛起真实商业场景里的复杂任务？远远不够。
到了 Skill 框架，工具调用这件事被拉到了一个全新的层次。
这里有一个颠覆性的范式转换：动态代码生成驱动Agent。
大白话：不是调用工具，而是现场造工具。
什么意思？不再是让 Agent 在一堆预设工具之间来回跳、反复调。而是——当我知道有哪些 API 可用时，直接为这个特定任务现场生成一段可执行脚本，Python 也好，JS 也罢，扔进沙箱环境里直接运行。
听起来像是"临时写个脚本"？
不，这是一次跨越式跃迁。
它把 Agent 的能力边界，从"调度已有工具"直接拉升到了"为目标创造专属工具"。
想想中学课本里那句话：人和动物最大的区别是什么？
人会制造工具。
而现在，Agent 也正在完成同样的进化——从"有什么用什么"，到"需要什么造什么"。
从 MCP 到 Skill，你会发现一件有意思的事：Anthropic 正在革自己的命。
这背后是一个非常战略性的问题。
MCP 刚出来的时候，IT 圈、AI 圈都在喊它是"AI界的秦始皇"——车同轨、书同文，把所有大模型和 API 的交互方式全部收编。
但到了 Skill 框架，MCP 几乎被弱化、甚至边缘化了。
为什么？
从架构视角看，追求统一格式一直是 IT 发展的大方向。但为什么要放弃一个已经成型的统一标准，转向"按业务自己造工具"的逻辑？
第一，更彻底的重新定义。
Anthropic 的核心团队显然意识到了一个问题：单纯调用现有 API，撑不起真正有创造性的工作。
与其让 Agent 去适应一个个老旧的 API，不如把 API 降级为底层原子能力，在它之上通过脚本和工具构建，直接服务于最终业务目标。
砍掉中间商，一步到位。
第二，AI Coding 的爆发改变了一切。
过去半年，AI 编程领域发生了翻天覆地的变化。从大厂到创业公司，大家基本接受了一个现实：需求明确的情况下，AI Coding 可以打通从前端到后端的全链路。
那问题来了——如果 AI 自己就能写代码、能开发出比原有 API 更强的能力，我们为什么还要迁就那些老 API？
最高效的方式反而是：把 API 当成最底层的原子能力，需要什么就在上面现造什么。对 AI Coding Agent 来说，这才是最顺畅的路径。
所以 Anthropic 也抛出了一个暴论：AI Coding is All You Need.
聊完 Anthropic 和 Skill 框架的底层逻辑，接下来是两个更实际的问题。
第一，如果你是 AI 产品的开发者，现在该怎么做？
我的观点很明确：Skill 框架已经是目前最成熟、真正能撑起 B 端生产力的架构。
如果你是这个领域的开发者、创业者，最优策略就是顺着这个框架和它背后的战略走——
定义场景级别的 Skill 产品，
打造一条业务管线，
把专家的知识、经验、那些散落在各处的非结构化 know-how，真正转化成 AI 的生产力和执行力。
这不是一个功能方向，这是一个战略级的产品赛道。
第二，对于个人来说，机会在哪？
未来最大的红利是：你完全可以用 AI 和它的 Skill 体系，搭建属于自己的超级团队。
一个人，加一群 Agent Skill，就是一家公司。
一人 + Agent Skill军团 = 你的 AI Native 公司。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
