Vercel Skills — AI Agent 的"标准技能库"
Vercel Skills — AI Agent 的"标准技能库"
一、什么是 Skills？
Skills 是 Vercel 推出的一个开放的 AI Agent 技能生态系统，为 AI 编程助手（Agent）提供可复用、可分享、可版本化的技能包。
核心理念：把团队的工程经验和最佳实践，打包成 Agent 能自动发现、按需加载的"技能"，让 Agent 不再只是"差不多能用"，而是真正懂你们团队的做事方式。
类比理解：Skills 之于 AI Agent，就像手机的 App Store —— 你的手机出厂时功能有限，但通过 App Store 可以下载各种 App 来扩展能力；同样，AI Agent 本身只有通用能力，通过安装不同的 Skill 就能获得特定领域的专业技能。
二、要解决什么问题？
| 痛点 | 说明 |
|---|---|
| Prompt 漂移 | 不同人对同一任务的提示词不同，Agent 表现不一致 |
| 工作流约定丢失 | 团队的质量标准、审批流程、代码规范等，Agent 无法自动推断 |
| 指令膨胀 | 把详细的操作手册塞进 prompt，会挤占 Agent 的推理空间 |
Skills 的解决方案：把这些指令从零散的 prompt 中提取出来，放入标准化的技能包中，可以版本控制、代码审查、团队共享。
三、核心功能
3.1 技能包结构
一个 Skill Package 本质上就是一个包含 SKILL.md 文件的文件夹：
my-skill-package/
├── skills/
│ ├── skill-name/
│ │ ├── SKILL.md # 唯一必需文件：技能的指令和元数据
│ │ ├── scripts/ # 可选：可执行的辅助脚本
│ │ └── references/ # 可选：参考文档、示例
│ └── another-skill/
│ └── SKILL.md
└── README.md
SKILL.md 文件使用 YAML frontmatter 定义元数据，正文是给 Agent 的具体指令。
3.2 智能上下文加载
Skills 不会一次性加载所有内容，而是分层加载：
- 元数据（名称 + 描述）—— 始终可用，Agent 据此判断是否相关
- 完整指令（SKILL.md 正文）—— 仅在 Agent 激活该技能时加载
- 资源文件（scripts/references）—— 仅在技能指示 Agent 使用时加载
3.3 CLI 工具（npx skills）
# 安装技能包
npx skills add vercel-labs/agent-skills
# 查看可用技能
npx skills add vercel-labs/agent-skills --list
# 只安装特定技能
npx skills add vercel-labs/agent-skills --skill frontend-design
# 指定目标 Agent
npx skills add vercel-labs/agent-skills -a claude-code -a cursor
# 移除技能
npx skills remove
支持的 Agent 平台：Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, Windsurf, Gemini CLI, GitHub Copilot, Kiro, Roo, Trae 等 37+ 个平台。
3.4 安装作用域
| 作用域 | 说明 |
|---|---|
| 项目级别 | 随代码仓库提交，团队共享 |
| 全局级别 | 跨项目可用，个人设置 |
安装方式支持 symlink（推荐）或 copy。
四、官方技能包
Vercel 提供的官方技能包（vercel-labs/agent-skills）：
| 技能 | 内容 |
|---|---|
| React & Next.js 性能优化 | 来自 Vercel 工程团队的指南，包含 8 个类别、40+ 条规则，按影响力排序 |
| Web 设计 / UI 审计 | 审计代码是否符合 Web 最佳实践，覆盖 100+ 条规则（可访问性、性能、UX） |
| React Native 最佳实践 | 7 个部分、16 条规则，覆盖性能、架构和平台特定模式 |
| React 组合模式 | 避免 boolean prop 泛滥，通过复合组件、状态提升等模式实现可扩展设计 |
| 部署技能 | 从对话中直接部署应用到 Vercel，支持 Claude Desktop，部署可"认领"转移所有权 |
第三方技能示例：
- Supabase Postgres 最佳实践：数据库查询和 Schema 设计优化
- Copywriting：营销内容和文案写作的专业框架
- Remotion 视频制作：视频 SDK 的领域特定知识
五、与其他工具的对比
| 工具 | 解决的问题 | 特点 |
|---|---|---|
| Skills | 如何分享和发现 Agent 能力 | 打包完整工作流，含上下文和规则 |
| MCP Server | Agent 如何与工具通信 | 标准化工具接口，适合确定性企业场景 |
| Tools | 提供具体功能 | 单一用途操作，作为构建块 |
| Rules | 约束 Agent 行为 | 安全策略、合规要求 |
| System Prompt | 建立 Agent 基础行为 | 定义语气、核心能力 |
| AGENTS.md | 项目级的全局上下文 | 始终加载的被动上下文（Passive context） |
Skills vs AGENTS.md被动上下文（始终可用）→ 用 AGENTS.md，适合全局通用规则 主动上下文（按需加载）→ 用 Skills，适合专项工作流
Vercel 自己的评测发现：在 Next.js 16 API 相关测试中，压缩到 8KB 的 AGENTS.md 取得了 100% 的准确率，而 Skills 最高达到 79%。说明两者各有适用场景。
六、skills.sh — 技能目录和排行榜
skills.sh 是 Skills 的在线目录和排行榜：
- 浏览和发现社区技能包
- 基于匿名安装遥测数据排名
- 发布流程极简：只需把技能放在 Git 仓库中 → 分享仓库 → 有人通过
npx skills add安装后自动出现在 skills.sh 上
七、社区评价
正面评价
-
"这是 AI Agent 的 npm 时刻"
Skills 优先考虑可组合性而非协议复杂性。MCP 解决了"Agent 如何与工具通信"，而 Skills 解决了"开发者如何分享和发现 Agent 能力"。——Aakash Harish（AI 工程师）
-
"解决了可发现性问题"
可发现的技能解决了大多数 Agent 设置中的"你能做什么？"问题。——Thomas Rehmer（软件开发者）
-
发布后迅速达到数万次安装量，社区采纳速度很快
质疑与讨论
- 与 MCP 的关系：社区认为两者互补而非竞争 —— Skills 负责发现，MCP 负责确定性执行
- AGENTS.md 在某些场景下表现更好，说明 Skills 并非万能解决方案
- 安全方面：虽然有例行安全审计，但 Vercel 不能保证 skills.sh 上每个技能的质量和安全性
八、总结
Vercel Skills 的核心价值：
传统方式：每次聊天都要重新解释项目的"部落知识"
↓
Skills 方式：安装一次技能，Agent 在需要时自动加载
它本质上是一个让 AI Agent 变得更专业、更一致、更可协作的生态系统。对于使用 AI 辅助编程的团队来说，这是将"个人技巧"转化为"团队标准"的工具。