EP120 从 Prompt 到 Agent Skills，论 Anthropic 的野心与大模型应用的终极抽象

Prompt 工程真的过时了吗？

Anthropic 用一套看似只是 Markdown 的 Agent Skills，把「怎么用模型」推成了新的行业共识。

MCP 还没消化完，Skills 就已经被默认成工程标准——
这是一次真实的工程进化，还是一场被集体接受的抽象迁移？

本期《硬地骇客》，我们从工程、产品和真实实践出发，拆解 Agent Skills / MCP / Tool Calling 的层级关系，聊聊它们到底解决了什么问题，又没解决什么问题。

本期你将听到：

• 为什么 Anthropic 能把 Skills 推成行业默认标准
• Agent Skills、MCP 和 Tool Calling 的层级关系与作用
• Skills 如何改变工程化流程，提升模型复用与管理效率
• Podwise 的实践案例：哪些场景适合用 Skills
• Skills 会不会成为大模型厂商的“开源阳谋”

本shownotes由 castwise.ai 制作

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硬地笔记

Part 1｜概念解析与本质探讨

00:04 Anthropic Agent Skills：工程进化还是概念迁移？
01:31 Anthropic Agent Skills：通过增加抽象层解决问题
04:31 Agent Skills：从领域知识中抽离业务知识

Part 2｜技术架构与标准定义

06:45 Agent Skills、MCP 和 Function Calling 的关系
10:06 MCP 是 Skill 的一个可选部分
12:59 Skills：描述模型能做的事情
17:31 Anthropic 团队擅长定义标准
19:59 Skills：一种新的低代码开发方式

Part 3｜实践应用与案例分析

22:03 Podwise 如何应用 Skills
25:06 Skills：自动化日常工作
28:24 Skills 的力度：内化了的技能
32:06 Skills 的力度：个人工作流倾向于做大

Part 4｜稳定性、准确率与运行逻辑

34:44 Agent Skills 不解决确定性问题
37:07 Agent SDK 提高准确率和命中率
40:08 Agent 的无规则运行带来更高上限

Part 5｜行业影响与未来展望

42:50 Agent Skills 是大模型厂商的阳谋？
45:09 Skills 像 APP，提供领域知识
47:55 大模型公司用用户数据训练模型
50:28 Skills 加速行业工程化进程

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