从 2025 年 10 月 Anthropic 发布 Skills 概念至今，我看到行业讨论多集中在“如何调用”的技术细节。这篇文章旨在跳出工具层面，从软件工程和知识管理的维度，探讨 Skills 范式对 AI 应用落地的深层影响。

这里讨论的“Skills 范式”，不局限于 Anthropic 的定义，而是涵盖 Coze 工作流（Workflow）、Google Extensions 等所有将复杂业务逻辑封装为模型可调用的标准接口的技术形态。

核心结论

 大语言模型无法解决 SOP 难题

在开发 AI 应用时，我们通常面临四个维度的挑战：模型能力、工程难度、数据质量、行业 Know-How。其中，“行业 Know-How”的 SOP 化是最难标准化的环节。

针对这一环节，存在一种常见的认知误区：

只要把模糊的需求丢给大模型，它就能自动梳理出完美的业务流程。

这种观点在工程上是不可行的。尽管 2026 年的模型具备了强大的推理（CoT）能力，但它们依然存在两个本质缺陷：

1. 1. 缺乏“隐性知识”（Implicit Knowledge）：企业内部的潜规则、利益博弈和非标流程从未出现在公开训练集中。
2. 2. 概率 vs. 确定性的矛盾：模型是概率预测引擎，而企业 SOP 需要绝对的确定性（例如：报销审批金额超过 5000 元必须触发总监审批，不能有 1% 的概率出错）。

因此，试图用模型的“推理”来替代人工的“SOP 梳理”是本末倒置。 真正的解法是：人去梳理逻辑，将其固化为 Skills，模型负责在恰当的时候调用这些 Skills。

 Palantir 模式的平民化：Skills 如何降低磨合成本

在 Skills 范式普及前，个人感觉解决行业 SOP 落地最成功的模式是 Palantir 的 FDE（前向部署工程师）。 FDE 深入客户现场，将石油、金融等行业的复杂流程“硬编码”为软件逻辑。这个过程成本极高：FDE 需要花费数月理解业务，业务专家需要花费数月理解软件逻辑，双方的认知磨合成本是阻碍 AI 规模化落地的最大瓶颈。

Skills 范式带来的改变在于“抽象与复用”：

当 FDE 完成了一次特定场景的 SOP 固化（例如：供应链中的“供应商资质审查”），他现在可以将其封装为一个标准的 Skill。

• • 输入：供应商名称、社会信用代码。
• • 处理：自动查询司法风险、股权穿透、历史违约记录（确定性逻辑）。
• • 输出：风险评级报告。

当下一个客户需要类似功能时，开发者不再需要重新编写代码或重新梳理流程，只需“挂载”这个 Skill。

案例分析：“采购”流程的泛化

为了更精准地说明这种泛化能力，我们举一个企业采购的例子：

假设开发者梳理了IT 设备采购的 SOP 并封装为 Skills V1：

• • Skill A: 预算合规性校验（检查部门预算余额）。
• • Skill B: 规格参数比对（对比 CPU/内存参数）。
• • Skill C: 竞价流程触发。

当需要开发办公用品采购的 AI Agent 时：

• • Skill A (预算校验)：逻辑完全通用，直接复用。
• • Skill C (竞价流程)：逻辑通用，直接复用。
• • Skill B (参数比对)：仅需微调参数维度（从 CPU 变为 纸张克数），核心比对逻辑不变。

通过这种积木式的开发，新领域的适配不再是从零开始，而是基于已有 Skills 的参数配置（Configuration）。这种“提炼-封装-泛化”的闭环，才是 AI 应用落地速度呈指数级增长的动力。

平台演进验证了这一趋势

截止到2026年1月份，这一逻辑正在被主流平台的产品迭代所验证。我们观察 N8N 和 Coze 的最新动作，它们都在从“低代码工具”向“Skills 仓库”转型：

• N8N 的 Starter Kits：这本质上就是预装 Skill。它不再只给你提供锤子和钉子（基础节点），而是直接给你一个组装好的“椅子”（完整的业务逻辑包）。
• Coze (扣子编程)：其核心演进方向是将 Workflow 封装为 Tool。通过对话流的方式，用户不再需要手动的拖拽节点编排逻辑，而是像对话一样阐述SOP过程，很好的降低了用户完成SOP业务流程的成本。下图是Coze官网的产品演进路线。
  

这些变化标志着 AI 开发门槛的本质变化：

• V1.0 (低代码时代)：降低了语法门槛（不用写 Python，用拖拉拽）。
• V2.0 (Skills 时代)：降低了业务逻辑门槛（不用懂采购流程，直接调用“采购合规 Skill”）。

结论与展望

回到核心论点：

Skills 并非简单的工具升级，而是一种知识资产的封装格式。它让行业 Know-How 变得可交易、可复用、可编程。

展望 2026 年，AI 应用开发的竞争壁垒将发生转移：

1. 1. 不再比拼谁的 Prompt 写得好（模型能力日益同质化）。
2. 2. 也不再比拼谁会写 Python（AI 编程工具已足够强大）。
3. 3. 核心壁垒在于谁拥有更多高质量的、经过实战检验的 Skills 库。

我们将迎来 AI 应用落地的 2.0 时代：不再是“手工作坊”式的单点开发，而是基于标准化 Skills 库的工业化组装。

当然 AI 应用落地2.0 时代不仅仅是行业Know-how这一个维度的转变。模型能力在有目共睹的增强；优质数据层面也有google的notebookLM等方法的蜕变。模型能力、工程能力、数据质量、行业 Know-How 四个维度的蓬勃发展是AI应用落地的根本。

这里是 秩序 AI   希望能通过工程思维定义好AI的边界，让我们在混乱的技术浪潮中获得秩序感。

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