MCP 是访问调用的能力，比如调用天气预报的接口来获取数据，调用 PDF 读取工具来获取外部的 PDF 数据，但它不具备专家经验，因此它的经验依赖于底层的大模型本身。

Skill 是一套可复用的经验提炼而成的能力，里面既有要完成某项任务的示例、还有参考标准，甚至还有代码。它的经验来自于创建 Skill 的人。

比如：制作 PPT，如果交给 MCP，一般会将大模型生成的页面内容直接转成 PPT。 其中个人的经验几乎只能依赖于用户输入的提示词和底层大模型的能力。

如果使用 Skill，你完全可以将自己做 PPT 的一套标准和审美作为案例，让大模型作为标准参考，就能有效地复现你的能力，做出属于你自己独特风格的 PPT。 甚至可以在 Skill 中使用 Python 代码，让标准化的代码执行带来可重复的结果。

总结：我们知道大模型的灵活性，也知道它因此引发的弊端。 在严格要求的环境下，比如：支付系统，我们需要更多的强一致性，需要代码规则来执行，确保准确无误。 而这种情况并不在少数，Skill 将个人经验与可控、可复用、可重现的代码相结合，这是对个人工作能力的一种综合提炼。 与现有工作流（如 n8n、dify）系统相结合，打造个人数字品牌将轻而易举。 同样，对于掌握了 AI 的人来说，复制盗用能力也将变得轻而易举。