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模型能力、提示词、Skill、工作流、Vibe Coding——到底都是什么?

发布日期:2026-02-12 10:29:56 浏览次数: 1526
作者:过路猫

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AI领域五大核心概念解析,帮你快速掌握与AI高效协作的关键技巧。

核心内容:
1. 模型能力:大模型的底层能力及其差异
2. 提示词:与AI沟通的核心技巧与实战案例
3. Skill和工作流:从单次交互到系统化AI协作的进阶路径

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

这半年,不管是自己学习 AI ,还是做项目,有五个词反复出现又经常让小白困惑:
模型能力、提示词、Skill、工作流、Vibe Coding。

它们各自是什么、什么关系、你现在该关心哪个——面向小白和非专业人士,分享一点个人的观点,仅供参考。


🧠 模型能力

大模型本身具备的底层能力——理解语言、生成文字、识别图片、逻辑推理。ChatGPT、Claude、DeepSeek、豆包,都属于这一层。

它是一切的基础。没有模型能力,后面所有东西都不存在。

你丢给 AI 一张手写签到表的照片,它能识别出上面的名字。你说"帮我整理一下今天会议的要点",它能听懂、能归纳、能输出。这些"能听懂、能看懂、能生成"的能力,就是模型能力。

就像餐厅里的厨师——理解力、味觉、刀工,这些是天生的底子。但光有天赋,不告诉做什么菜,出品全靠随缘。

不同模型擅长不同的事。GPT 商业化生态最完整,Claude 推理和写作见长,DeepSeek 代码数学出色且性价比极高,豆包用户体验和拟人化做得最好。就像不同厨师有不同拿手菜,选对了事半功倍。你不需要懂模型怎么造的,但知道手上有哪些厨师、各自擅长什么,这个值得花点时间了解。



📋 提示词

提示词(Prompt)是你跟 AI 沟通的方式——告诉它背景是什么、你想要什么、按什么标准来、输出什么格式。

注意,我说的是沟通,不是"下指令"。你不是在操控一台机器,而是在跟一个有理解力的对象交流。说得越清楚,它给你的结果就越好。

比如你想让 AI 帮你写一封客户邮件。你说"帮我写封邮件",它给你一封通用的、客客气气的废话。但如果你说"我要跟进上周和客户 A 聊的合作方案,语气专业但不生硬,重点强调我们在交付周期上的优势,控制在 200 字以内"——出来的东西直接能用。

同样是一句话的事,差别就在于你有没有把背景、目标、标准说清楚。

就像你跟厨师说"来个面"和"来个红烧牛肉面,多加葱花"——前者因为厨师会做的面太多了,他会困惑你要哪一种,也不知道你的忌口,容易做的你不满意;后者会让厨师清晰很多。

不同的提示词,厨师是同一个,但出品完全不同。

提示词是你和 AI 打交道的基本功。 不管你用哪个模型、做什么事,这个能力都用得上。而且好消息是,它不难——本质就是"把话说清楚"。


🛠️ Skill

Skill 是什么?说实话,业界现在对它的定义还有争议。有人说它就是提示词的进化形态,有人觉得它已经是一个独立的东西了。

我的理解是

Skill 更像是从实战经验中提炼出来的、能反复稳定执行的能力模块。

它和提示词的本质区别在于——提示词是你每次跟 AI 说的话,用完就没了。Skill 是你把说过很多次的话、踩过的坑、总结出的标准,打包固定下来。而且它不只是一段文字,还可以绑定知识库、调用工具、包含条件逻辑。写一次,反复用,还能分享给别人。

举个实际场景。你做竞品分析,每次都要跟 AI 说一遍:"去看看这个产品的官网、定价、核心功能、目标用户,然后按这个格式输出。"说了十遍之后你烦了。于是你把这套分析标准、输出模板、过往报告打包成一个 Skill。以后不管分析哪个竞品,调用它就行。

打个比方。提示词是你每次口头跟厨师沟通怎么做这道菜。

Skill 呢?是你红烧肉做了一百遍,终于找到最佳的糖色火候、收汁时间、调味比例,然后拆解固定下来,写成一张标准配方卡。不管谁来做,按这张卡出品,水准一样。而且这张卡还附带了独家酱料配方、绑定了定时器、写明了"客人要少盐就第三步减半"。

这样的效果就是AI厨师下次遇到做红烧肉的需求,就可以直接找到这个配方卡,稳定快速的输出。

所以Skill更多是一种复用的思维,是把实战经验封装成了可复用的能力。

如果你现在每次都在从头教 AI,不妨想想:有没有什么事你已经跟它说过十遍了?那可能就是你该做的第一个 Skill。


🔄 工作流

把一个任务拆成固定步骤,用工具搭建成自动化流程。每个步骤是一个独立节点,输入什么、输出什么、怎么流转,全部事先定好。

核心价值一个字:。不靠模型"理解",靠系统"执行",每次结果一致。

比如你每周做项目周报:从数据源拉数据 → 汇总关键指标 → 按模板生成报告 → 导出 PDF。这四步你要求每次完全一样、零出错,就用扣子、dify 这类工具把它们固定成节点,自动跑。

就好像连锁餐厅的后厨——备菜、切配、炒制、装盘、传菜,每步谁做、什么标准,SOP 贴在墙上。不管今天换谁上岗,出品都一样。

不过随着模型越来越强,很多原本需要你搭节点的事,现在在 Skill 里把步骤写清楚,模型自己就能理解并执行了。就像一个老师傅,你给配方卡,自己就能把后厨安排好,不需要你画流程图。

有可能未来工作流会越来越不重要,AI自主规划流程就好,但是目前来看,工作流还是有很多的价值。

从思维角度来看,工作流是一种流程化解决问题的思维,也是解决问题、提高效率的一把好武器。

你的工作里有没有那种"每周都做、步骤固定、出错就麻烦"的事?

有的话,找到好的工作流,考虑使用AI的加持,能帮你省掉大量重复劳动。


🏪 Vibe Coding

用自然语言描述需求,AI 直接生成一个可运行的应用——网页、小程序、数据看板、内部工具。

注意:产出物不是一段文字,而是一个能打开、能用的东西。它和 AI 生视频、AI 画图是同一类事——都是 AI 直接帮你造出完整产品,只不过 Vibe Coding 造的是软件。

比如你做培训,需要一个积分统计工具。你跟 AI 说:"我需要一个网页,学员签到后自动记录积分,支持拍照上传签到表,能按规则算分,最后导出 Excel。" AI 把界面、逻辑、数据库全给你生成出来。

上手极快,几分钟就能出一个能跑的原型。不过相比工作流那种"每次结果一致"的稳定性,Vibe Coding 的产出更依赖你的沟通技巧,随机性也更大。用得好可以直接到位,用得不好就要反复来回磨。

前面四个都是"在餐厅里干活"。Vibe Coding 不一样——是让 AI 帮你把整家店开出来。 你说想开家居酒屋,AI 帮你设计空间、定菜单、排动线、搞收银。能开门了。但灯光不对、动线别扭、菜单排版丑——得自己慢慢磨。

有想法但不会写代码?现在真的可以试。

把它当验证想法的起点,会特别的高效快速,而且现在随着技术的发展,Vibe coding快速交付产品的能力也是越来越强。

未来每个人都可以快速定制生产自己的APP,需求的落地变得简单,提出一个好问题,找到一个好需求,将是更加值钱宝贵的事情。


它们是什么关系?

不是五个并列的选项,也不是 上下严格的层级关系

模型能力是底座,提示词是沟通方式,Skill 是经验封装,工作流是建立标准流程稳定执行,Vibe Coding 是直接找AI落地成产品。

用餐厅的话说:厨师的天赋是基础,你跟厨师的沟通决定做什么菜,配方卡固化出品标准,后厨动线保证稳定出餐,Vibe Coding 是让 AI 帮你把整家店开出来。



从哪里开始?

大多数人在驾驭AI,拥抱AI上,

其实可以更多去尝试做好一件事:把跟 AI 的沟通做好。

每一次对话,本质上都是在写提示词。说得越清楚,结果就越好。

当你发现自己反复跟 AI 解释同样的背景、纠正同样的问题——该把经验封装成 Skill 了。

工作流和 Vibe Coding?等有了具体需求去找教程,去实践,就可以快速地掌握。

先把跟厨师的沟通做好,再想配方卡、后厨动线和开分店的事。

还有就是也不需要焦虑的学习,保持自己的自我提升,AI始终是放大每个个体的专业和能力,找到自己的定位,让自己专业,保持自己的主体性,是这个时代一定不会错的事情。

让AI做一个应用、做一个视频很简单,可是什么样的应用能火,真实的需求是什么?你的审美,你的直觉,你对现实世界的理解,更加宝贵。




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