智能体技能生态现状（阅读时长约9分钟）

# 技能生态现状 来源：https://vercel.com/blog/state-of-agent-skills 七个月内，skills\.sh (https://www.skills.sh/) 注册表已发展至100万项智能体技能，累计安装量接近2.8亿次。 技能是为特定任务提供可复用指令的工具。智能体功能强大但具有通用性——它们能处理多种任务，却缺乏特定个人、团队或公司执行任务时的具体方式。技能填补了这种上下文缺失，其形式可以简单到一个用自然语言编写的文件。 Anthropic 于2025年10月推出智能体技能 (https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills)，三个月后 Vercel 启动了 skills\.sh (http://skills.sh/) 注册表。 本报告基于注册表的聚合数据，追踪这个新兴市场突破百万技能的过程：人们教会了智能体什么、哪些技能最受欢迎，以及价值将流向何方。 ## 技能将专业知识转化为软件 要编写技能，必须将任务背后的决策过程显性化，例如遵循的步骤、优秀成果的标准以及结果评估方法。智能体及其工具已提供大部分基础能力，因此技能只需针对具体任务提供决策逻辑和操作指南。 这使得技能的创建速度远快于传统软件。 skills\.sh 在七个月内达到百万技能；GitHub 用了27个月达成百万仓库；苹果 App Store 耗时五年多实现百万应用；npm 则花费九年多才突破百万包。 能描述工作方式的人远比能编写程序实现它的人多。技能一旦创建，无需为每个智能体重写即可分发安装。这种模式将更庞大的创作者群体与软件的可复用性结合，推动生态爆发式增长。 ## 人们正在教授智能体什么 我们按技能协助处理的任务类型对注册表中安装量最高的技能进行分类。这些技能占总安装量的五分之四以上。公开列表体现供给侧：作者向智能体开放的能力；安装量反映需求侧：人们希望智能体掌握的技能。 供给偏向技术领域。超过半数列表涉及软件工程、智能体工作流、数据处理、基础设施或安全领域，仅软件工程就占约四分之一。 需求分布更分散。没有任何类别占据超过五分之一的安装量。软件工程仍居首位（18%），其次是智能体工作流（15%），业务运营与写作类技能各占近11%。 为评估各类别效率，我们还比较了各分类的“每列表平均安装量”与整体平均值。 业务运营、文档写作、云与基础设施类技能的单列表安装量最高。由于需求集中于较少技能，每个技能承载更多安装量：业务运营类平均安装量比整体高74%，文档写作类高50%，云与基础设施类高42%。 软件工程、教育与生产力、研究类技能则相反：软件工程类平均安装量比整体低约30%，教育与生产力类低39%，研究类低55%。 编写技能需要理解工作内容，而安装技能只需希望完成任务。大多数技能具有技术属性，因其起源于开发者工具；安装量覆盖更广泛的工作领域，证明智能体已渗透企业各业务环节。 ## 优化智能体工作方式的技能最受欢迎 在分类数据集中，智能体工作流与自动化占安装量14.8%，仅次于软件工程。在安装量超10万的技能中，智能体工作流是最大类别。 这类技能教授智能体如何规划任务、分配工作、使用工具及自动化浏览器操作，这些能力可应用于多种场景。例如合同审核技能仅适用于合同，但规划技能适用于智能体承接的所有任务（包括合同处理）。 人们正利用智能体优化智能体本身。由于智能体也参与编写技能，目录在构建工具的自我改进中持续扩展。 ## 少数技能占据大部分安装量 安装活动呈现高度集中性：近半数技能仅被安装1次；另一端，375个技能（占注册表0.04%）贡献了62%的安装量，前1.2%的技能占据94%安装量。 尽管如此，并无单一赢家——即使安装量最高的技能也未超过总安装量的1%。 技能在特定任务中竞争，但跨任务积累价值。一旦团队选用某项费用报销技能，通常不会再安装同类替代品，但可同时使用电子表格、研究和演示等其他技能。每个任务类别自有赢家，共同承载绝大部分安装量。 ## 七分之八的安装量流向跨行业通用技能 我们还按工作性质是否跨行业进行分类。清理电子表格、部署网站等任务会在银行、医院、律所、餐厅重复出现。此类跨行业技能占分类技能的66%，贡献87.5%安装量，其单列表平均安装量是行业专属技能的3.6倍。 优势源于可移植性——无论是跨任务的智能体工作流，还是跨行业的通用技能，最受安装的总是最多人可用的技能。 ## 下一代技能 首批百万技能传授的是普适知识，下一批百万技能将传授专属于你的智能体知识。 公开技能与更强模型正使通用专业知识普及化，这将使其沦为基线能力而非竞争优势。差异化价值将更多转向企业专属判断，例如：客户退款何时生效、哪些产品无需再次审核即可发布。 技能的评价标准也将从受欢迎度转向效能。当前安装量是技能质量的主要信号，但随着模型能力提升，评判标准将更严苛——技能只有证明“有它比没它时任务完成得更好”才具有存在价值。未来将出现针对技能效果的测试与基准。 第一代技能将专业知识转化为软件，下一代技能将在公开目录随供需增长而持续扩展的同时，促使组织构建基于自身独有知识的技能体系，并像维护代码一样持续更新。 访问技能库，探索首批百万技能或贡献下一批百万技能：skills\.sh (http://skills.sh/)。 ### 关于本报告 本报告使用 skills\.sh (http://skills.sh/) 的聚合数据，说明几点测量事项： - 目录总数统计唯一注册列表； - 安装量使用注册表聚合计数器，并非独立用户或独立选择的精确统计； - 功能与行业分析基于分类样本而非完整目录； - 所有分析采用最新可用完整数据，数据与方法论优化后图表可能调整。