原文：Skills explained: How Skills compares to prompts, Projects, MCP, and subagents
执行摘要
Claude 的强大能力源于其 Agentic 生态系统中五大核心组件的协同作用。这五大构建模块——提示（Prompts）、技能（Skills）、项目（Projects）、子代理（Subagents）和模型上下文协议（MCP）——各自扮演着独特的角色，从即时指令、可复用的专业知识、持久的背景知识库，到独立的任务执行和实时的数据连接，共同构建了强大而灵活的工作流。
精要解读：Claude 的 5 大核心组件
A. 提示（Prompts）：对话式指令
它是什么： 在与 Claude 的对话中，以自然语言形式给出的即时、临时的指令。
最适用于：
一次性的、快速的请求。
在对话过程中提供上下文和方向。
需要即时反应和调整的任务。
B. 技能（Skills）：可复用的程序性知识
它是什么： 一个包含指令、脚本和资源的文件夹，用于教会 Claude 如何持续、稳定地执行某项特定任务。它定义的是“如何做”。
最适用于：
固化重复性的工作流程（例如，按特定标准审查代码）。
确保输出符合规范（例如，遵循品牌设计指南）。
创建可在任何对话中动态调用的便携式专业知识。
C. 项目（Projects）：集中化的背景知识库
它是什么： 一个独立的、包含专属聊天历史和知识库的工作空间。它提供的是“需要知道什么”的背景信息。
最适用于：
管理需要共享大量背景文件和持续上下文的长期、复杂的任务（例如，产品发布会）。
让 Claude 在一个项目的所有对话中都能自动获取和利用相关的背景知识，无需重复上传。
D. 子代理（Subagents）：可委托的任务执行单元
它是什么： 拥有独立上下文、系统提示和工具权限的专用 AI 助手，可以自主处理离散任务。
最适用于：
将复杂工作流分解为可以并行或独立处理的子任务（例如，一个负责市场研究，一个负责技术分析）。
通过精确的权限控制，安全地隔离不同任务的执行环境。
E. MCP (模型上下文协议)：实时工具与数据连接器
它是什么： 一种开放标准协议，用于将 Claude 连接到外部的实时数据源和工具，如数据库、API 或内部知识库。
最适用于：
让 Claude 能够直接、持续地访问和操作企业内部的实时数据。
建立一个通用的连接层，避免为每个工具或数据源构建定制化的集成。
综合应用：如何选择合适的工具
为了高效利用 Claude，关键在于理解每个组件的核心区别：
用「提示」进行即时沟通和指导。
用「项目」提供任务所需的持久背景知识（“知道什么”）。
用「技能」教会 Claude 执行特定任务的标准化流程（“如何做”）。
用「子代理」来委托和独立执行具体的子任务。
用「MCP」来建立与外部实时数据的持久连接。
通过将这些组件巧妙地组合起来，您可以构建一个强大的研究代理：在一个“竞争情报”项目中存放背景资料，通过 MCP 连接实时数据，利用“竞品分析”技能来规范分析框架，并指派“市场研究员”和“技术分析师”子代理分头执行任务，最终通过提示进行微调，从而获得全面、深入的分析报告。
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