答案可能出乎意料——Skills 既是短期红利，也是长期壁垒。但壁垒不在 Skills 本身，而在你通过做 Skills 积累下来的能力。

第一阶段：AI Chatbot + Prompt

回到第一性原理，AI 也好，Agent 也好，能解决问题才有价值。

最早的 AI Chatbot 配合好的 Prompt，已经能搞定大量「生成类」任务——问答、翻译、写作、摘要、情感陪伴。那时候 Prompt 就是红利，会写 Prompt 的人确实能拿到更好的结果，不少人也正是靠 Prompt 工程积累了第一波影响力。

但说长期壁垒？谈不上。现在让 AI 辅助写 Prompt 已经是基本操作了。

更关键的限制在于，Chatbot + Prompt 只能做生成，不能调用工具，也无法与外部世界交互。

第二阶段：AI Agent + 上下文工程

Agent 的出现解决了这个问题。它能规划、能调工具，真正实现了「与环境交互」和「完成特定目标」。

这个阶段的核心竞争力变成了上下文工程（Context Engineering）——你知道怎么组织 Agent 需要的上下文，怎么在有限的上下文窗口里塞进足够的信息，你就比别人强一截。

但同样没有持久壁垒。模型越来越强，上下文窗口越来越大，最佳实践也逐渐系统化了：借助文件系统压缩上下文、利用渐进式披露（Progressive Disclosure）减少工具描述对 token 的占用……这些方法如今已经不是秘密。

第三阶段：Agent + Skills

现在我们进入了 Agent + Skills 的阶段。

Skills 解决的核心问题是：把特定工作流、特定领域的能力打包成可复用的「技能包」，让 Agent 之上长出丰富的应用生态。日常工作中那些琐碎但重复的任务，借助 Skill 的 Prompt 能力和工具调用能力，可以被高度自动化，效率提升非常明显。

从形式上看，Skills 确实可能被取代。未来模型足够强的时候，也许不再需要人类预先打包好的技能包，它自己就能规划出最优路径。

但问题是：谁最能抓住这波红利？

不是在社交媒体上吹 Skills 概念的人，而是真正懂 Prompt、懂上下文工程的人和团队。他们凭借之前积累的经验，能快速做出真正解决问题的 Skills。

投资的是能力，不是形式

这里有一个规律值得注意：每一波技术浪潮的「短期红利」，都是下一波浪潮的入场券。

当年投入 Prompt 工程的人，后来更容易理解上下文工程；在上下文工程上有积累的人，现在做 Skills 明显更顺手。能力是层层叠加的，形式会变，但底层能力不会浪费。

所以与其纠结「Skills 会不会被取代」，不如问自己三个问题：通过做 Skills，我能解决什么真实问题？能积累什么底层能力？这些能力在下一波技术迭代中还用得上吗？

如果答案是肯定的，那就值得全力投入。