从“动态输入”到“上下文工程的极致剥削”，所谓的 Skills，本质上只是把原本臃肿的长 Prompt 进行了“切片”和“索引”。它并没有改变模型的大脑结构，而是在模型进食（推理）之前，由工程系统预先筛选出更有营养的“补丁”喂给模型。
这种“投喂技巧”的繁荣，恰恰反证了当前模型仍然无法像人类专家那样，真正内化常识与直觉。
当下的 AI 编程，本质上是一种系统 2（慢思考）的外部化：原本应该在模型内部完成的逻辑链条（思维链）、环境感知（Skills / MCP）以及自我修正（Plan Mode），被迫剥离到模型之外，由 IDE、插件或工程框架来强行驱动。
这进一步制造了所谓“Vibe Coding（氛围编程）”的假象——表面上看，AI 似乎无所不能；但实际上，能力的成立依赖于无数微小而脆弱的“规则补丁”。如果底层模型无法实现真正的原生推理（Native Reasoning），那么外部补丁堆得越多，系统的熵增就越严重，最终不可避免地陷入“补丁套补丁”的结构性崩溃。
这让人不禁联想到一个问题：我们是在复刻“深蓝”的暴力美学，还是正在走向它的消失？
深蓝依靠的是穷举搜索与启发式规则，而今天的 Skills + Plan Mode，则依赖于高度工程化的 SOP（标准作业程序）。正如 1997 年深蓝击败卡斯帕罗夫之后，国际象棋程序并未沿着“硬件暴力”的路线继续演进，而是很快被更轻量、更通用的算法所取代。
同样地，一旦 AI 能够真正理解代码背后的“物理世界逻辑”——例如通过大规模代码执行反馈训练出具备原生推理能力的模型——那么今天这些 Skills、XML 格式约束、手动 Plan，将会像当年的“汇编级优化技巧”一样，逐渐被埋进技术的尘埃。
