Skills vs 提示词 vs MCP 工具的定位三角
Claude 生态中有三种不同层次的"能力扩展"机制：普通提示词、Skills 和 MCP 工具。它们不是互相竞争的，而是在不同层次解决不同问题。搞清楚这个三角关系，是选择正确工具的前提。
三者的层次模型
- 提示词：对话层。用户直接输入自然语言，一次性使用，不持久。
- Skills：工作流层。封装提示词 + 工具调用序列，可复用、可参数化、可版本管理。
- MCP 工具：工具层。提供 Claude 无法直接访问的外部能力（数据库查询、浏览器控制、API 调用）。Skills 可以调用 MCP 工具，但两者在不同层次。
逐对对比
提示词 vs Skills
| 维度 | 提示词 | Skills |
|---|---|---|
| 存储 | 只在对话历史中 | .claude/skills/ 文件，持久化 |
| 触发 | 输入自然语言 | /skill-name [args] |
| 复用 | 手动复制粘贴 | 一次定义，随时调用 |
| 参数 | 手动修改文本 | 结构化参数 --key value |
| 团队 | 靠文档传播 | Git 分发，自动同步 |
| 版本 | 无法追踪 | commit / diff / PR |
何时用提示词：探索性任务，一次性问题，上下文高度特殊的情况。
何时用 Skills：重复性工作流，需要团队一致性，可参数化的操作。
Skills vs MCP 工具
这是最容易混淆的对比。两者都是"扩展 Claude 能力"的手段，但层次完全不同：
| 维度 | Skills | MCP 工具 |
|---|---|---|
| 定义什么 | 工作流逻辑（做什么、按什么顺序、输出什么格式） | 工具能力（能连接什么系统、执行什么操作） |
| 文件位置 | .claude/skills/*.md | MCP Server（独立进程） |
| 开发语言 | Markdown + 自然语言 | Python / Node.js（实现 MCP 协议） |
| 调用方式 | 用户 /skill-name | Claude 在推理中自动调用 |
| 主要用途 | 封装业务工作流 | 接入外部系统（DB、Browser、API） |
类比：MCP 工具是砖头（基础能力），Skills 是用砖头搭建的房间（工作流）。你可以在 Skill 中使用 MCP 工具，就像在房间里使用砖头一样。
具体例子：
场景：自动化代码审查并记录到 Notion
MCP 工具（工具层）：
- mcp-github：读取 PR diff
- mcp-notion：把审查结果写入 Notion 数据库
Skill（工作流层）：
/review-pr --pr 123
→ 调用 GitHub MCP 工具读取 PR diff
→ 调用内置 Bash 工具运行测试
→ 生成标准格式的审查报告
→ 调用 Notion MCP 工具记录结果
Skill 把这些工具调用编排成一个用户可以一键触发的工作流。
三角关系总结
你想要的效果 应该用什么
随手问一个问题 → 直接输入提示词
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重复性工作流，需要一键触发 → Skill
重复性工作流，需要调用外部系统 → Skill + MCP 工具
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接入新的外部系统（DB/Browser） → MCP 工具
封装外部系统的使用方式 → MCP 工具 + Skill 调用它
─────────────────────────────────────────────────
多个 Skill / Agent 互相协调 → Claude Agent SDK
本书的范围：专注 Skills 层的设计与开发。MCP 工具的构建见《MCP 实战指南》，多 Agent 编排见《AI Agent 实战指南》。
常见误解澄清
误解 1："我用了 MCP 工具，就不需要 Skills 了"
不对。MCP 工具给了你能力，Skill 给你的是用这些能力的标准方式。没有 Skill 的封装，每次使用 MCP 工具你还是要手动描述工作流。
误解 2："Skills 只是在聊天框里设置了 system prompt"
不对。Skills 比 system prompt 更强大：它们可以携带参数、触发工具调用链、以文件方式版本管理。System prompt 只是全局背景，Skills 是可调用的工作流单元。
误解 3："Skills 需要写代码"
基础 Skill 只需要写 Markdown。更高级的 Skill 可以通过 Bash 工具调用脚本，但 Skill 文件本身是自然语言描述。
下一节：Skill 的文件结构与加载机制——Skills 的文件放在哪里？Claude Code 是如何找到并加载它们的？