基于【小天fotos】视频的学习笔记（系列第3篇）
引言
接上一篇"Skills 自动化万能公式"，继续分享【小天fotos】的另一条视频。
视频发布后，它的论区有个问题特别高频："Skills 和 MCP 到底有什么区别？应该学哪个？"
【小天fotos】说这个问题特别好，很多人对此都很迷茫。所以这条视频，他会一次给我们讲清楚。
这不是一篇对比测评，而是——关系梳理。看完我才明白，原来它们不是竞争关系，而是最佳搭档。
MCP 的痛点 - "工具不代表流程"
原作者观点
先说 MCP。Anthropic 推出的 MCP，如今已经成了整个 AI 应用行业的标准协议。简单说，MCP 是给 AI 提供一组工具，让 AI 用这些工具来生成或编辑资源。
但 AI 怎么用这些工具呢？答案是：随机的。它每次调用的顺序、逻辑都可能不一样。所以这对使用者的提示词有很高的要求，很难做到"开盒即用"。
举个例子，【小天fotos】最常用的是谷歌浏览器的 MCP，用它来操作网页、做测试。但网页上元素很多，到底先点哪个、后点哪个，对结果影响很大。而 AI 呢，每次都会像个"萌新"一样，摸索半天才能找到正确的操作路径。
工具，不代表流程。 这是 MCP 时代最大的痛点。
我的理解
MCP 我用过不少，sequence thinking、playwright、postgresql 都试过，一般在 Trae、Cursor、Claude Code 这些 IDE 里用。
但说实话，痛点挺明显的。非官方的 MCP 配置比较麻烦，我自己搭建 MCP 的场景也比较少——主要是不太懂，搭建起来有门槛。
"工具，不代表流程"这句话，我的理解是：它指的是可控性问题。
同一个 MCP 工具，不同时间用，结果可能不一样；同一时间，不同的人用，响应也不一样。这种"不可控"的感觉，确实很影响使用体验。
Skills 的革命 - "流程 + 工具链 = SOP"
原作者观点
那 Skill 是什么呢？它是"流程"+"工具链"的组合。你可以把一个 Skill 理解为一组调用工具链的"标准作业程序"（SOP），是真的开盒即用。
关键点来了：Skill 里面也可以使用 MCP。它们俩绝对不是取代关系，而是配合关系，而且配合得越好，你的生产力越高。你可以理解为：MCP 是"工具箱"，Skill 是"使用说明书"。
再举个例子。【小天fotos】给孩子做了一个 C++ 的学习工具，里面写了一个"C++ 笔记本"的 MCP，它提供了创建笔记本、插入代码单元格、编辑单元格这些方法。
他告诉 AI"我想学一个算法"，AI 就会去抓资料，然后创建笔记本，依次插入单元格。但这里有个问题：资源结构越复杂，接口越多，AI 使用的方式就越"不可控"。想让 AI 稳定地使用，就需要精心设计工具的每一个参数和描述。但作为 MCP 的提供者，你根本不知道实际用户的具体场景，很难在描述里说清楚。
我的理解
"MCP 是工具箱（扳手、螺丝刀），Skill 是说明书（宜家家具组装指南）"——这个比喻真的太精准了。
我的理解是：MCP 解决了"能不能做"的问题（提供了能力接口），而 Skill 解决了"怎么做最好"的问题（提供了最佳实践的路径）。没有说明书，我拿着工具箱也能组装家具，但可能会装反或者多出零件（AI 出现幻觉或操作不可控）；有了 SOP，效率和成功率就大大提升了。
Skills 的核心优势，我觉得是降低了 AI 的认知负载。在 MCP 模式下，AI 需要自己规划每一步调用什么工具；而在 Skill 模式下，人类专家已经把"解题思路"固化在流程里了，AI 只需要负责执行和微调。
举个我自己的例子。处理数据时，单纯给 AI 一个"Python 执行器（MCP）"，它经常写出报错的代码；但如果我封装一个"数据清洗 Skill"（包含读取→去重→格式化→校验的标准流程），它的表现就稳定得多。
应用场景 - "有状态" vs "无状态"
原作者观点
MCP 难道就没有不可替代性了吗？【小天fotos】认为，用 AI 操作"有状态"的服务，MCP 始终是最方便的。
解释下什么叫"有状态"和"无状态"。比如在 Cloud Code 里执行一个任务，可能有十几次工具调用，但工具与工具之间几乎是完全独立的，这就叫"无状态"。
那什么叫"有状态"？比如刚才提到的 Chrome 浏览器 MCP。让它打开一个网页，点击一个链接，再读取日志。这三个操作都是在同一个浏览器进程、同一个网页内存里进行的，操作的顺序至关重要。被操作的实体本身在不断发生"状态转移"。
而这些"有状态"的服务，恰恰是 MCP 极佳的应用场景。
我的理解
"有状态"这个概念，【小天fotos】用浏览器例子解释得很好。我的理解是："有状态"就像"打电话"，必须保持通话连接，上一句话和下一句话是有逻辑继承关系的，一旦挂断（进程结束），上下文可能就丢了，或者状态无法连续。而"无状态"就像"发短信"，发一条是一条，每条之间在系统层面是独立的。
结合我的"红色家书系统"来说：
适合 Skills（无状态/弱状态）的部分：当用户查询"某位烈士的生平"或"把这封信翻译成白话文"时，这属于无状态的任务。只需要调用搜索或翻译工具，处理完就结束，非常适合用 Cloud Code + Skill 来实现，快速且并发能力强。
适合 MCP（有状态）的部分：如果系统有一个"跨越时空的对话"功能，让用户在一个持续的会话中扮演烈士的亲人，并且系统需要实时记录用户的情感波动值并存入数据库，或者需要在一个浏览器环境中动态展示家书的修复过程，这就涉及到连续的上下文和环境状态操作，这时候用 MCP 封装一个持久化的服务会更合适。
时代演进 - 从 2024 到 2025
原作者观点
MCP 协议是 2024 年 11 月发布的。【小天fotos】说，MCP 是在还没有 Cloud Code 时候的解决方案。
而 2025 年 10 月，我们进入了"Cloud Code + Skills"时代。Skill 不仅仅是标准化流程的说明书，它还可以提供一组工具链。通过简单的工具和流程描述，你就能让 AI 完成极其复杂的操作。
用"Skill 来取代 MCP"这个说法不太准确，但 Skill 已经快把 n8n、Zapier 这类传统工作流产品"杀死"了。而且，如果是简单功能，完全没必要专门去包装一个 MCP。系统环境里已经有极其丰富的命令行工具链，几乎所有模型天生都知道怎么用它们。
到了 Skill 时代，我们该思考什么呢？是基于 Skill 的工具链，以及你的任务编排逻辑。
我的理解
这个演进就像技术发展的"钟摆"。2024 年我们还在疯狂建设基础设施（MCP 协议），试图把所有软件都变成 AI 可读的接口；到了 2025 年，基础设施铺设差不多了，重点自然转向了"应用层逻辑"，也就是 Skill。
关于 n8n/Zapier 被替代——非常有道理，且正在发生。
n8n 和 Zapier 的本质是"硬编码的工作流"，你必须预先知道 A 接口的输出字段名才能传给 B 接口。而 Cloud Code + Skill 是"语义级的工作流"。我只需要告诉 AI"把这封家书的内容提取出来存到 Notion 里"，AI 自己会去写胶水代码。
对于简单的、非高频的自动化任务，专门去搭一个 n8n 流程太重了，Skill 是降维打击。只有在极高并发、对稳定性要求达到工业级的场景下，传统工作流工具才有存活空间。
2026 展望 - 开发者 vs 普通用户
原作者观点
展望 2026 年：
- 如果你是一名开发者，在思考如何把你的服务包装给 AI 用，你最需要搞清楚的是：MCP 规范里哪些已经落伍，哪些无法替代？如何配合 Skill？哪些复杂工作流可以被 AI 简化？更重要的是，如何"泛化"你的工作流？
- 如果你是一名普通用户，其实只需要关注一件事：学好用 Skill 来编排流程，学会用 Cloud Code 解决具体问题。
最后总结，记住一句话：MCP 是"工具箱"，Skill 是"使用说明书"。 你只需要做好 Skill，让 AI 帮你把工具箱用好。
我的理解
我目前更倾向于是一名开发者和领域专家。
对于 2026 年，我的打算是：
不做重复造轮子的人。我不会去纠结基础的 MCP 开发（比如做一个通用的读取 PDF 的 MCP），因为社区和模型原生能力会解决这个问题。
做"流程架构师"。我会把精力放在提炼"红色文化传播"的 Skill上。比如，"如何从一封家书中通过 AI 自动提取人物关系图谱"、"如何自动生成家书的朗诵音频并配乐"。这些涉及特定业务逻辑和审美判断的 SOP，才是我作为开发者的核心护城河。
泛化工作流。不仅仅是为了处理一封信，而是要建立一套处理"非结构化历史文档"的标准 Skill，使其能应用到更多场景。
关于"一键生成 PPT"——非常期待。PPT 是典型的"结构化思维 + 视觉呈现"的结合体。如果 AI 能通过 Skill 完美驾驭 PPT 生成，就证明它真正理解了如何将复杂的非结构化信息转化为高密度的结构化输出，这将是生产力的又一次质变。
结语
回顾【小天fotos】这条视频，最核心的一句话是：MCP 是"工具箱"，Skills 是"使用说明书"。
工具很重要，但知道怎么用工具更重要。
这三篇学习笔记，其实形成了一个完整的闭环：
从理解 Cloud Code 的本质，到掌握 Skills 的实战方法，再到理清技术概念之间的关系——这套学习路径，对我帮助很大。
下期【小天fotos】会手把手演示：Skill 不需要手搓，一键生成 PPT。我也很期待，毕竟这期视频的 PPT 就是他"一键生成"的。
参考资料
- Model Context Protocol 官方组织 - MCP 协议的官方 GitHub 组织
- Anthropic Skills 官方仓库 - Agent Skills 公共代码库
- Introducing the Model Context Protocol - Anthropic - MCP 协议的官方介绍
这世界变化很快，但我会一直在这里，陪你一起[学习/成长/探索]。
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预计接下来我也会继续推出相关AI主题学习笔记，敬请期待。
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