一直以来，我都觉得，对于 AI Agent 来说，最好的 Skill（技能）就是各种 APP。特别是在国内，大部分 APP 都是不那么 Open 的。不过最近，我发现了一个宝藏开源项目，可以解决这个问题。它叫 Turix CUA。
现在，Zilliz 正式推出 MilvusCLI工具与两款官方 Agent Skill（Milvus Skill、Zilliz Cloud Skill），把这条路缩短到只需一句话就能搞定。开发者与运维人员只需通过自然语言指令，就能让 Claude Code、Cursor、Codex 等主流 AI Agent 生成精准可运行的代码、
AI Agent世界的npm来了！
自2025年10月Claude正式确立Agent Skills规范以来 ，Agent能力的边界正在被暴涨的脚本仓库迅速拓宽。截至2026年2月末，公开可用的Skills数量已突破28万大关 。回顾过去半年，Skills开发的火力几乎全集中在了“供给侧”，而且绝大多数由分散的第三方开发者维护。
近日，一篇名为《SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks》的论文预印本引爆了海外 AI 社区，YC 总裁 Garry Tan 亲自转发，登顶 Hacker News（363 票 / 163 评论），霸榜 AlphaXiv #1，
各位对Agent Skill早已轻车熟路。不可否认，在Claude code、Openclaw的加持下，这套框架效果极佳。但工业界的痛点在于：它几乎沦为了超大型闭源API的专属玩具。当您的项目面临金融
在2026当下的智能体（Agent）开发体系中，“为LLM加Skills”已经成为事实上的行业标准。您的Agent表现不好，是因为底层的LLM参数量不够，还是因为您喂给它的“Skills”写得一塌糊涂？无论是日常使用的各类CLI工具，还是最近的Openclaw，其底层能力的跃升很大程度上都依赖于这些特定领域的Agent Skills。
“大多数 Agent 产品，仍然停留在专业用户层面，并没有做到真正的普惠。”
2026 年才开始，全球 AI 行业就迎来了第一个开年王炸。不是来自某个更大的模型参数，不是某家实验室刷新了榜单分数，而是一个看似不起眼、却迅速破圈的概念——Agent Skill。
Claude Skill 很火，甚至已经超越 MCP 了，如今各家的 cli 客户端基本也都支持，扣子、MiniMax 的 agent 产品也都上架了类 Skill 的产品。而且不仅仅是对普通用户有用，从开发者视角来看，通用 Agent 内核，只靠 Skills 设计，也能低成本创造具有通用 AI 智能上限的垂直 Agent 应用。
