真正的Skill：代码做决策，LLM只当工具

什么才是真正的 Skill？目录什么才是真正的 Skill？一句话定义核心区别：谁在做判断？正确案例：代码报错自动修复 Skill运行输出逐点对照：这个案例里谁在做判断？两种模式的本质区别一、先看反面：这些都不是真正的 Skill❌ 不是 Skill 之"工作流"❌ 不是 Skill 之"模板"❌ 不是 Skill 之"提示词"❌ 不是 Skill 之"单纯的工具/函数调用"❌ 不是 Skill 之"记忆/经验片段"二、正面：真正的 Skill 长什么样✅ 例子1：专业邮件沟通（Skill）✅ 例子2：系统性代码调试（Skill）✅ 例子3：高效信息检索与验证（Skill）三、判断标准：一个东西是不是真正的 Skill？四、本质区别：一张表说清五、终极检验：一句话判断—— 不是工作流、不是模板、不是提示词一句话定义真正的 Skill = 在不确定环境中，可靠地完成"一类"任务的能力封装。它必须同时具备五要素：触发条件 + 程序性知识 + 验证机制 + 适用边界 + 反馈闭环，缺一不可。工作流只是"在确定环境中，按固定顺序完成一个任务的步骤列表"——这是本质区别。案例有根本问题——触发靠 LLM 判断、执行靠 LLM 推理、分类靠 LLM 理解，Skill 本身只是个"Prompt 模板"，没有任何判断力。那不叫 Skill 执行，那叫"给 LLM 念操作手册让它自由发挥"。真正的 Skill 应该是：Skill 本身有执行引擎和判断逻辑（代码/规则/状态机），LLM 只是 Skill 在执行过程中调用的一个子模块/工具，而不是做所有决策的主体。核心区别：谁在做判断？决策点❌ 伪 Skill（之前的案例）✅ 真正的 Skill触发判断LLM 对比触发条件代码规则（正则/关键词/状态）