边界辨析

围绕 Skill，常被一起讨论的还有四个机制：Rule / CLAUDE.md（项目记忆）、MCP（外部世界访问）、Subagent（独立执行体）。它们看起来都在"扩展 AI"，但解决的问题完全不同——选错了机制，往往就是后续返工的开始。

下面这张表是社区共识的速查地图：

机制	性质	加载方式	解决的问题
Skill	按需能力包	`description` 命中时加载	"怎么做好这件事"——把 SOP / 模板 / 脚本封装成可复用的工作手册
Rule / CLAUDE.md / AGENTS.md	项目长期记忆	每次对话始终加载	"不能做什么 / 项目长期上下文是什么"——红线、规范、架构约定
MCP	外部世界访问	工具被调用时	"如何访问 X 服务"——给 AI 接通数据库 / 邮箱 / Jira / 内网 API 的能力
Subagent	独立任务执行体	主 agent 显式委派	"把一段任务交给单独的 agent"——并行执行 / 隔离上下文 / 专精分工

一句话决策模型：

它们之间不互斥，可以组合使用：例如一个"创建 NPC"的 Skill 内部可调用 MCP（拉取仓库列表）+ 遵守 Rule（不允许提交 .env）+ 委派 Subagent（并行生成多个文件）。

Skill 与 Rule 的细致对比

Rule 在不同平台名字不同，但核心都是"项目长期记忆"：

具体到 Skill 与 Rule 的差异：

维度	Rule	Skill
生效时机	所有对话都生效，始终占用上下文	命中 `description` 才加载
Token 成本	始终占用上下文 Token	懒加载，未触发零成本
内容性质	全局底线 — 红线 / 规范 / 长期上下文	按需能力 — SOP / 模板 / 脚本
典型场景	"禁止提交 `.env`" "本项目用 Vue 3 + TypeScript" "所有 PR 必须含测试"	"创建一个 CNB NPC Agent" "把 PDF 表单填好交差" "按公司模板生成发布稿"
文件形式	单个 `CLAUDE.md` / `AGENTS.md` / `RULE.mdc`	`<name>/SKILL.md` + 可选资源目录

TIP

常见误用：把"项目长期上下文"硬塞进 Skill 的 description 触发——结果命中率极低；把"一次性的工作流"塞进 Rule——结果每次对话都消耗上下文 Token。两类信息性质不同，按上表对号入座。

二者经常被放在一起讨论，因为都是"扩展 AI 能力"。但：

举例：要让 Agent 帮你在 Jira 上创建合规的 Bug——

二者叠加使用最佳：Skill 内部直接引用 MCP 工具的全限定名，例如：

text

使用 Jira:create_issue 工具创建工单，标题必须遵循 [模块] 摘要 (priority) 格式...

IMPORTANT

在 Skill 中引用 MCP 工具时，务必使用全限定名 ServerName:tool_name（如 Jira:create_issue），否则在多 MCP 服务器并存时会找不到工具。

Subagent（也叫 Custom Agent / Sub-Agent）是把一段任务外包给一个独立运行的 agent 实例：

判别法：如果你想"让 AI 按某种方式做这件事"——用 Skill；如果你想"让 AI 派一个分身去专心干这件事，干完再回报"——用 Subagent。

了解了边界后：