AI Skill（技能系统）— 模块化能力单元
AI Skill 是模块化、可复用的能力单元，以标准化文件夹形式组织。它封装了"如何做"的程序性知识——像菜谱之于厨师，像员工手册之于新员工。 覆盖声明式 vs 命令式设计模式、三级渐进式加载（节省 ~98% token）、Claude Code/ChatGPT/Semantic Kernel 等主流实现对比。
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梳理 AI 领域核心术语与概念
从 LLM、MCP 到 Agent，建立知识地图
AI Skill 是模块化、可复用的能力单元，以标准化文件夹形式组织。它封装了"如何做"的程序性知识——像菜谱之于厨师，像员工手册之于新员工。 覆盖声明式 vs 命令式设计模式、三级渐进式加载（节省 ~98% token）、Claude Code/ChatGPT/Semantic Kernel 等主流实现对比。
MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 于 2024 年 11 月开源的标准协议，用于统一 LLM 与外部工具的交互方式。它将传统的 M×N 集成困境转化为 M+N 问题。 覆盖 Host-Client-Server 三层架构、Resources/Tools/Prompts/Sampling 原语、JSON-RPC 握手流程、10,000+ Server 生态。
AI Agent 是一个能够自主感知环境、推理观察结果、规划多步骤动作、通过工具执行动作，并从反馈中学习的智能软件系统。形式化为 A = (LLM, Memory, Tools, Planning, Reflection)。 覆盖 L0-L5 成熟度模型、ReAct 架构、Multi-Agent 协作、MCP/A2A 协议等核心主题。