前言# 

从 LLM、Agent、MCP 到 Agent Skills，每次技术创新总会一遍遍刷新认知。

在亲自实践编写 Skills 之后，我对未来软件形态又有了新的想法：文档即代码，通用 Agent 即运行时。

什么是 Skills ?# 

• 通俗的解释是：Skills 是 Agent 的技能点，用于解决特定场景的问题。
• 技术角度的解释是：Skills 是提示词和工具脚本的渐进式编排。

很多科普都会提到 Skills 解决了上下文爆炸的痛点，这一点没错，但不是重点。

我认为 Skills 的核心价值在于改变了过往以代码为基底的软件形态，催生出一种文档驱动的软件构建范式。

无代码范式的升级# 

经典的无代码（No-Code）范式是通过配置加拖拉拽的方式生产软件，面向业务和非技术人员，缺点是定制能力较差。

现在 Agent 可以通过 Skills 以文档的方式构建软件，是无代码范式的一次升级。

自然语言文档的缺点是容易讲不清道不明，"Garbage in, garbage out"，那为什么还要拥抱它呢？

这就要说说程序和自然语言的差异了。

程序 vs 自然语言# 

程序通常表示确定性和有秩序，编程讲究消除所有不确定性。用自然语言表达出来的东西往往是模糊的、不确定的，这既是缺点又是优点。

从另一个角度看，自然语言的模糊性具备鲁棒性优势，相比无歧义的代码程序，它可以适应更多变的场景，而多变是正是大多数业务的常态：“业务一张嘴，研发跑断腿。”

单靠自然语言并不能“聊”出一个软件，在 Agent 中引入 tools，在 Skills 中引入 scripts 都是在消除自然语言带来的非必要不确定性。

但要注意：这些工具脚本只起辅助作用，核心业务逻辑依旧躺在文档中，这一点和 AI Coding 完全不同。

Skill as a Service (SaaS)# 

前面说了很多空话，下面来点真东西。

在实践编写 Skills 的过程中，我突然意识到一件事：“文档即代码，通用 Agent 即运行时”。

如果把 Skills（文档）看做可复用代码，把 Coding Agent 或其他通用 Agent 看作可以运行文档的运行时，那么一切会变得有意思起来。

慢慢的，Skill as a Service (SaaS) 的概念浮现在了我眼前。

我做了一个 Proof Of Concept (PoC) 来验证我的想法，它的架构大概是这样的：

User --编写--> Skill --HTTP--> OpenCode（服务器）<--外部通信--> MCP

我用 Trae 编写了一份用于检索软件行业新闻的 Skill，提示词是：“写一个检索软件行业新闻的 skill”。

生成的 SKILL.md 很长，以下省略了一些：

# SKILL.md
---
name: software-news
description: 检索并汇总最新的软件行业新闻，包括前沿技术、重大更新和行业趋势。
---

# Software Industry News

## 概述

此 skill 用于检索并汇总软件行业的最新动态。它通过 ...

## 指令与工具

请使用工具执行以下任务：

1. **搜索最新动态**：...

2. **重点关注**：...

3. **汇总输出**：...

## 输出格式

对于每条新闻，请包含：...

## 使用场景
...

随后我将 OpenCode 封装为一个 Skill Runner 并配置好 API Key 和 MCP，部署在阿里云的函数计算单元上。

函数计算的配置是 0.35 vCPU、1 GB 内存和 512 MB 磁盘空间：

我通过 HTTP 端点向函数发起请求并带上打包好的 .skill 文件。

等待一段时间，可以得到结果（省略部分内容）：

(reasoning)
The user is asking me to run the "software-news" skill. According to...

(tool_call)
skill({"name":"software-news"}) -> ## Skill: software-news...

(reasoning)
好的,用户想要运行 software-news skill 来获取软件行业的最新新闻。根据 skill 的指令,我需要...

(tool_call)
web-search-prime_webSearchPrime({"search_query":"open source releases programming ...) -> "[{\"refer\":\"ref_1\",\"title\":\"Latest Developer Languages News\",\"link\":\"https://www.develope...

(reasoning)
好的，我已经获得了一些搜索结果。现在让我获取更多具体的新闻内容，特别是关于 Hacker News 和 V2EX 的内容，以及一些具体的最新动态。

(tool_call)
web-search-prime_webSearchPrime({"content_size":"medium","location":"cn","search_q...) -> "[{\"refer\":\"ref_1\",\"title\":\"V2EX\",\"link\":\"https://www.v2ex.com/\",\"media\":\"\",\"conten...

(reasoning)
Based on the search results, I have a good mix of information. Let me compile the news into categori...

(reply)
## 软件行业最新动态汇总

### 🤖 AI 人工智能

**AI Monetization is the Story for Apple in 2026**
- 摘要：Wedbush Secur...

可以看到我只输出了一句 “写一个检索软件行业新闻的 skill”，剩下的全交给 Skill Runner 了。

在以前，写这样一个爬虫程序多少得掉些头发，即便现在用 AI Coding。

这个 PoC 引出的想象空间是：从简单到复杂的软件功能，仅仅通过文档就能实现。

理论上目前通用 Agent 能完成的任务，它都能完成，甚至看不见一行代码。

商业案例# 

Agent Skills 在商业上已有应用，我应该也不是第一个想到 Skill SaaS 化的人。

比如 Manus 的 Agent Skills 工作流：

Kimi 新出的 Agent 文档功能也用到了 Skill：

结语# 

诚然现在写一个 Skill 并不容易，用起来也比较繁琐，离普通用户还比较远。

但我相信未来一定会出现更多类似 Agent Skills 产品化的案例，让软件创作完全脱离代码，真正像聊需求一样简单。