文章总结： 本文介绍了TRAE客户端的Skills功能，用于封装提示词与脚本以优化LLM交互，解决Token消耗与提示词冲突。文章演示了如何加载GitHub技能合集及生成新技能，对比了MCP与Skill的适用场景。作者指出Skill更轻量化，并警示自动运行功能存在注入风险，建议在虚拟机环境中谨慎使用。 综合评分： 88 文章分类： AI安全,安全工具

skill 合集

Github 项目：awesome-claude-skills https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills

TRAE 加载 skill

我们skill 合集下载项目，复制其中的 skill 目录到 生成提示词

看到上张图里 skill 当中的skill-creator了吗？

是的，我们完全可以用大模型来生成 skill，就像用大模型生成 mcp 一样。

AI 生成 AI 用，完美闭环。我们只要检查微调就可以了。

自动运行

可以在对话流中开启自动运行

MCP 与 skill

可能有人疑惑，用 AI agent，我为什么不用 mcp 呢？

skill 在编写上更简单，只需要写 markdown 文档描述问题，更深入一点的，也可以直接在目录下放置脚本，交给大模型调用。

什么时候用 mcp ，什么时候用 skill？

就我个人使用体验，MCP 适合需要使用专业工具的情况，skill 更加轻量化。

MCP 相当于给大模型提供了一系列可以使用的工具，这种工具一般依托某些特定的软件，比如 jadx-ai-mcp 依靠 jadx，ida-pro-mcp 依托 ida。

skill 除了放上提示词，也可以根据 markdown 文档中的内容，调用相对于的脚本文件，比如 python。

其次，mcp 和 skill 完全可以联动，在需要的时候调用。

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本文转载自：进击的HACK 进击的HACK 进击的HACK《用TRAE Skills构建你的技能》