Skills sind persönliche Vermögenswerte.

Es gibt ein Wort, das in der KI-Szene unglaublich beliebt ist: Skills.

Viele Menschen mögen sich wundern: Skills? Was soll daran Neuartiges sein? Wir haben seit Kindesbeinen Calligraphie gelernt, Klavier gespielt und Prüfungen bestanden. Welches davon ist kein Skill?

Aber im Kontext der KI im Jahr 2026 hat dieses Wort eine völlig andere Bedeutung. Einfach ausgedrückt, sind Skills die „Arbeitsanleitung“ und das „Fähigkeits-Plugin“, die Sie an die KI senden.

Ich möchte Ihnen ein ganz reales Beispiel aus meinem Umfeld geben.

Ein Freund arbeitet in einer Medienfirma an Kurznachrichten. Das klingt zwar modern, aber im Grunde ist er täglich wie ein „Wiedergabeautomaten“, der Hunderte von Finanz- und Investitionsmitteilungen und von der KI gesammelte Fragmentinformationen neu ordnet und zu einem Kurztext von fünf- bis sechshundert Wörtern zusammenfasst und dann veröffentlicht.

Diese Arbeit ist nach einer Weile sehr anstrengend. Man hat das Gefühl, als wäre man ein „höher qualifizierter Transporter“ für die KI.

Später hat er es begriffen und seine jahrelange „Nachrichtenempfindlichkeit“ und „Zusammenfassungsgewohnheiten“ in eine spezielle Anweisung geschrieben und in Tencent Yuanbao geladen. Jetzt braucht er nur die Materialien hineinzuschmeißen, und die KI erstellt sofort einen Artikel nach seinem „Muster“.

Dieses „Muster“ ist ein Skill, ein einzigartiges Werkzeug, das seinen eigenen Bedürfnissen entspricht.

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Es machen es nicht nur meine Freunde so, ich praktiziere auch diese Logik. Nehmen wir mal das Schreiben von Präsentationen. Das schwierigste ist immer, das Gerüst zu erstellen.

Selbst wenn man die Logik gut versteht, musste man früher immer lange mit der KI im Dialogfenster diskutieren und sie wiederholt darauf hinweisen, dass sie nach der Goldenen Kreis-Regel vorgehen soll: Zuerst das Warum, dann das Wie und schließlich das Was. Das war sehr mühsam.

Später hatte ich eine Idee. Ich habe diese Logik direkt „ursprünglich gemacht“ und die Standards und Eingabevorschriften des Goldenen Kreises in einem speziellen Skill-Paket zusammengefasst. Jetzt brauche ich nur ein Thema zu geben, und die KI erstellt sofort das Gerüst nach meinem Muster. Das spart viel Zeit und Mühe.

Haben Sie noch nicht verstanden, was „ursprünglich machen“ bedeutet? Ich gebe Ihnen noch ein Beispiel:

Ich habe ein komplexes Dokument mit mehreren zehntausend Wörtern und möchte es in ein Vergleichsdiagramm oder einen visualisierten Bericht zusammenfassen. Früher musste ich zuerst die KI dazu bringen, eine Zusammenfassung zu erstellen, dann manuell das Format anpassen und sogar Python lernen, um Diagramme zu erstellen. Die Schritte waren so kompliziert, dass es einem den Kopf schmerzte.

Jetzt ist es anders. Ich habe den Prozess „Analyse - Extraktion - Diagrammerstellung“ in einem Skill verpackt. Wenn ich das nächste Mal Inhalte hineinwerfe und diesen Skill @-markiere, kann er direkt über verschiedene Software hinweg das fertige Diagramm liefern. Ein Schritt reicht.

Noch ein Beispiel:

Früher musste ich viele Fotos verarbeiten. Wenn ich sie in eine Präsentation einfügte, waren sie zu groß und laden langsam. Ich musste sie also in kleineres GIF-Format konvertieren. Mit der alten Methode musste ich jedes File einzeln bearbeiten.

Später habe ich die KI bitten lassen, ein spezielles Verarbeitungsprogramm zu schreiben und es in einem Skill verpackt und mit der Doubao-API verbunden. Jetzt kann ich diesen Skill über Doubao aufrufen und die Verarbeitung auf dem Computer oder Mobiltelefon durchführen.

Ich habe viele spontane Ideen, die mir einfach so im Alltag kommen.

Früher musste ich immer das Notizbuch öffnen und jeden Satz eintippen. Das war sehr umständlich. Jetzt habe ich einen Hinweiswort verpackt und in einem Intelligenten Agenten gespeichert. Wenn ich eine Idee habe, sage ich es ihm einfach, und er ordnet und optimiert es sofort für mich.

Sie sehen, das ist die Fähigkeit, lose Ideen zu verarbeiten. Einfach ausgedrückt, können Experten wiederholte Aktionen extrahieren und in wiederverwendbare Skill-Pakete komprimieren. Wenn sie sie das nächste Mal brauchen, können sie sie einfach aufrufen und so viel Zeit sparen.

Deshalb kann man erst dann wirklich Effizienz gewinnen, wenn man seine Kernfähigkeiten atomisiert und in die KI-Skill-Bibliothek packt, damit sie die wiederholten Arbeiten für einen erledigt.

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Da die „Verpackung“ so wichtig ist, wie geht man eigentlich damit um? Wenn Sie 2026 eine eigene „digitale Regularität“ aufbauen möchten, müssen Sie drei Begriffe verstehen: MCP, Skills, Subagent.

Ich möchte zunächst klarstellen, dass ich kein Techniker bin. Ich versuche, es Ihnen so gut wie möglich zu erklären, basierend auf meinen eigenen praktischen Erfahrungen und Verständnissen.

Wenn Sie die KI dazu bringen möchten, für Sie zu arbeiten, müssen Sie zuerst eine Frage klären: Kann sie Ihre Daten sehen? Frühere KIs waren wie geniale Schüler in einem dunklen Raum. Auch wenn sie viel Wissen hatten, konnten sie nicht auf Ihre privaten Finanzberichte und speziellen Dokumente auf Ihrem Computer zugreifen.

Der MCP gibt im Wesentlichen der KI eine „Eintrittskarte“, damit sie legal auf Ihre lokalen Daten und Echtzeit-Finanzinformationen zugreifen kann.

Es gibt jedoch einen wichtigen Punkt, den Sie unbedingt beachten müssen:

Der MCP ist nur dafür zuständig, der KI zu ermöglichen, „Daten zu sehen“, und kümmert sich überhaupt nicht darum, wie die Daten verwendet werden. Wenn Sie nur über einen MCP verfügen, müssen Sie der KI immer wieder beibringen, wie sie diese Daten verarbeiten soll. Ist das nicht wie ein neuer Mitarbeiter, dem man eine Zugangskarte gibt, der aber, wenn er im Gebäude ist, überhaupt nicht weiß, was er zuerst tun soll?

Es ist nur ein grundlegendes unterstes Werkzeug und nichts weiter.

Jetzt sprechen wir über Skills, die Arbeitsanleitung für die KI. Der MCP löst das Zugangsproblem, und Skills lösen das Problem der „Professionalität“. Es ist eine Art modularer „Fähigkeitssatz“, in dem Anweisungen, Skripte und Ressourcen für die entsprechende Aufgabe zusammengefasst sind und bei Bedarf einfach geladen werden können.

Die beste Idee bei Skills ist die sogenannte „progressiv Offenlegung“. Was bedeutet das?

 Normalerweise liegen sie ruhig in der Dateiliste und beanspruchen keine Aufmerksamkeit (Token) der KI. Erst wenn eine bestimmte Aufgabe ausgelöst wird, werden die detaillierten Anweisungen oder das Ausführungsskript genau abgerufen. 

Das ist wie ein erfahrener Agent. Frühere Hinweiswörter waren wie jemand, der ihm ständig in den Ohr flüstert: „Sei professionell, sei sorgfältig.“ Er wird dadurch nervös und vergisst leicht.

 Skills sind wie ein spezielles SOP, das er in seiner Tasche trägt. Es ist systematischer als lose Hinweiswörter und einfacher als komplexe Intelligente Agenten. Im Wesentlichen werden die Erfahrungen, die ein Meister in seinem Herzen hat, in ein direkt verwendbares Plugin umgewandelt. 

Schließlich gibt es die Subagenten. Sie helfen der KI, sich zu „verdoppeln“ und sind wie ein spezielles Projektteam für die KI.

Wenn Sie viele Skills gesammelt haben, wie z.B. Daten „Sammeln, Reinigen, Prüfen“, wie können Sie sie zusammenarbeiten lassen? Hier kommt der Subagent (Unteragent) ins Spiel.

Bei der Bearbeitung komplexer Aufgaben teilt die KI die Gesamtaufgabe in einzelne unabhängige Teilaufgaben auf und weist sie verschiedenen Subagenten (Unteragenten) zu, die jeweils ihre eigenen Aufgaben haben. Gleichzeitig kann durch die unabhängige Verwaltung des Kontextfensters effektiv vermieden werden, dass lange Gespräche immer ungeordneter werden und der Kontext durcheinander gerät.

Zum Beispiel:

Wenn ich einen zehntausendwörtigen Finanzbericht analysieren möchte, kann ich einen Subagenten schicken, um die ursprünglichen Daten zu sammeln, und einen anderen, um die Daten mit mehreren Modellen zu verifizieren. Dieser Mechanismus der Aufgabenverteilung ermöglicht es Ihnen, von einem „Aufseher“, der ständig in das Dialogfenster schaut und die KI anweist, zu einem „Kommandanten“ zu werden, der von der Kommandozentrale aus die gesamte Situation überblickt.

Wenn Sie die Beziehung zwischen MCP, Skill-Paket und Subagent verstehen, haben Sie bereits den „Grundcode“ für effizientes Arbeiten in 2026 ergriffen.

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Viele Leute fragen: Als Investor und Schriftsteller, der kein Programmieren kann, wie kann ich Skills praktisch anwenden?

Seien Sie nicht besorgt. Je nach Tiefe des Verständnisses der KI und Anwendungsbereich kann die Nutzung von Skills in drei Arten von „Digitale Überlebensleitfäden“ für verschiedene Personen aufgeteilt werden.

Die erste Art von Personen verpackt ihre Intuition in einem „Dialog“ und verwandelt ihre Erfahrungen in eine digitale Verdoppelung. Diese Leute können vielleicht kein einziges Zeile Code schreiben, aber sie haben eine enorme Menge an Geschäftsinstinkt. Das reicht.

Nehmen wir mich als Beispiel. Wenn ich normalerweise Fonds- und Finanzberichte schreibe, ist es am schwierigsten, die Daten zu sammeln. Diese Arbeit ist zerstreut und erfordert absolute Präzision. Früher habe ich immer gedacht, ich könnte Doubao, Wenxin oder Qianwen fragen und hoffen, dass sie mir eine verifizierte genaue Antwort geben würden.

Aber später habe ich festgestellt, dass die internen Modelle bei der Kreuzverifikation manchmal Abweichungen haben und nicht zuverlässig sind. Also habe ich einen eigenen Agenten erstellt, der die Daten von drei internen Modellen sammelt und dann mit GPT reinigt.

Für normale Benutzer müssen Sie überhaupt nicht verstehen, wie die Architektur funktioniert. Ist es schwierig? Überhaupt nicht. Erstellen Sie einfach eine Gruppe auf Plattformen wie Tencent Yuanbao oder Doubao und packen Sie Ihre Anweisungen, Schreibstil usw. in einen Intelligenten Agenten.

Die Chatfähigkeit der großen Modelle ist jetzt stark genug. Ihre vage Idee kann direkt von ihnen in ein direkt aufrufbares Funktionspaket umgewandelt werden. Dies ist der Anfang der „SaaS-ifizierung von Erfahrungen“.

Jetzt sprechen wir über die zweite Art von Spielern, die fortgeschrittenen Anwender.

Wenn Sie glauben, dass die Dialogbedienung nicht schnell genug ist, oder wenn Sie die schwierigen Aufgaben wie das „Konvertieren von vielen Bildern in GIF“ bearbeiten müssen, müssen Sie einen Schritt weiter gehen und die KI Ihnen helfen lassen, Software zu schreiben.

Heute muss man nicht mehr selbst Code schreiben. Solange Sie die Logik klar beschreiben können, kann die KI Ihnen ein Python-Skript schreiben und es direkt in einem Skill verpacken. Sobald es fertig ist, können Sie es nicht nur für sich selbst nutzen, sondern auch auf GitHub veröffentlichen und teilen.

GitHub im Jahr 2026 hat sich weit über den Programmierer-Sonderetikett hinaus entwickelt und ist eher wie eine „weltweite Skill-Sharing-Bibliothek“.

Die fortschrittlichsten Spieler bauen eine vollautomatisierte digitale Produktionslinie auf. Sie öffnen die Daten-Tür mit MCP, legen die professionellen Standards mit Skills fest und lassen die Subagenten die Ressourcen aller Seiten koordinieren. Der gesamte Prozess läuft automatisch ab.

Ich möchte Ihnen ein echtes Beispiel geben:

Vor kurzem war ich am Freitag auf einer Veranstaltung von HP. Eine Kooperationspartei war eine Firma, die sich auf die Unternehmensdaten-Intelligenzermittlung spezialisiert hat. Raten Sie mal, wie sie es machen? Es ist nicht nur das Sammeln von Daten und das Erstellen von Berichten. Sie haben alles in einem Agenten verpackt, was bedeutet, dass sie MCP, Datenzugriff und verschiedene Skills zusammengefasst haben.

Die von diesem Agenten ermittelten Informationen haben sie auch in einem KI-bezogenen Konto veröffentlicht. So haben sie einen vollständigen Arbeitsablauf geschaffen und die Effizienz maximiert.

Ich möchte noch etwas hinzufügen. Ich sehe, dass die Wettbewerbsrichtung der internen KIs sich ändert. Anfangs haben alle versucht, die Parameter zu verbessern und die Anordnung von anmutigen Agenten zu optimieren, um die Berichtsverarbeitung und Bestellungen schneller zu machen.

Aber in Zukunft wird es sicherlich nicht nur darauf beschränkt bleiben. Wenn KIs über tiefe Gedächtnisse verfügen, ist das nächste, was sie lernen müssen, „Skills“.

Viele Leute denken, dass das Verpacken von Skills einfach nur ein Satz schreiben und ein Hinweiswort setzen ist. Es ist nicht so einfach. Wenn Sie tatsächlich auf ein komplexes Problem stoßen, das nicht mit einem Hinweiswort (Prompt) gelöst werden kann, müssen Sie am Ende immer noch Code schreiben.

Das Umwandeln von logisch hartem Code in flexible Agenten-Skill-Pakete, die genau Ihren Bedürfnissen entsprechen, ist die endgültige Zukunftstrend.

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Nach all dem denken Sie vielleicht: Das ist doch nur ein Spiel für Tech-Enthusiasten. Das stimmt nicht.

Schauen Sie sich die weltweit führenden Technologiekonzerne an, und Sie werden sehen, dass diese Leute schon lange auf den Zug aufgesprungen sind.

Ich habe die Ankündigung von Anthropic Ende vergangenen Jahres gelesen. Sie hat zusammen mit Anwendungsökosystem-Giganten wie Atlassian einen offenen Standard für Agent Skills (agentskills.io) eingeführt. Microsoft und OpenAI setzen ebenfalls in ihren jeweiligen Ökosystemen ähnliche Standards für allgemeine Skills um.

Warum ist das so wichtig? Weil es eine sehr harte kommerzielle Realität offenlegt: Große Modelle werden immer mehr wie Strom und Wasser, und Skills sind ein Teil des „App Stores“ der KI-Zeit.

Haben Sie bemerkt?

Die Preise der großen Modelle sind jetzt billiger als Kohl, und die Fähigkeiten der verschiedenen Anbieter werden immer ähnlicher. Es gibt keinen wesentlichen Unterschied. Für die Giganten ist die Zeit, in der sie Geld mit Token verdienen, fast vorbei. Sie kämpfen jetzt um die „Rechte, Arbeitsabläufe zu definieren“.

Früher funktionierte Ihr Skill in Claude, aber nicht in GPT. Das nennt man „Dateninsel“. Jetzt gibt es einen einheitlichen Standard, wie damals der USB-Anschluss. Skills sind jetzt allgemein verwendbare Plugins.

Mit anderen Worten, wer diesen Standard gewinnt, kann die „Durchgangsgebühren“ für die weltweite KI-Traffic einnehmen. Das ist der Kernplan der Giganten.

Ich möchte es für Sie in drei logische Ebenen aufteilen, damit es sofort verständlich ist. Die erste Ebene ist die „Ökosystem-Positionierung“. Warum versuchen Anwendungsgiganten wie Atlassian (die Firma hinter Jira) und Canva so eilig, sich anzuschließen?

Einfach ausgedrückt, möchten sie alle ihre jahrzehntelangen Geschäftsprozesse in unverzichtbare Skills verpacken. Für sie ist das, als würden sie die Tür ihres Ökosystems verschweißen, damit Sie sich nicht mehr davon trennen können.

Zweit