第八章：Skill — 把经验固化为可复用的工作流
“专家与新手的差距，不在于智力，而在于 SOP 的厚度。Skill 就是 AI Agent 的 SOP 库。”
本章概览
前面几章搭起了 Agent 的完整骨架：ReAct 循环让它能自主决策，Function Call 和 MCP 让它能调用工具。但你用过就会发现一个问题——同样的任务，Agent 每次的执行路径都不一样。今天它先跑测试再提交代码，明天它直接 commit 还跳过了 linter。工具够用了，但"怎么用工具"这件事没有被固化下来。
Skill（技能）就是解决这个问题的：把反复验证过的最佳实践，提前固化成结构化的工作流模板，让 Agent 加载后按步骤执行，而不是每次临时发挥。
本章讲清楚六件事：
- 为什么 Agent 临时规划不靠谱，Skill 的必要性在哪里
- Skill 的数据结构怎么设计（元数据、步骤定义、参数模板）
- 注册与发现机制——Agent 怎么知道该用哪个 Skill
- 执行引擎——Skill 被加载后是怎么一步步跑起来的
- Skill 的版本管理——多人协作时怎么迭代而不互相踩
- Claude Code 的 Skills 系统是怎么做的，和本章设计的异同
