Manus AI 拥抱 Agent Skills：通用智能体的专业化跃迁

本文核心问题：当通用 AI 助手遇到专业化任务时，如何避免”样样通、样样松”的困境？Manus AI 通过集成 Agent Skills 开放标准，为用户提供了一种将通用智能体快速转化为领域专家的解决方案。

人工智能代理正经历从”通才”到”专才”的关键转型。过去几年，我们见证了通用大语言模型在对话、写作、编程等多领域的广泛能力，但在实际工作场景中，用户往往需要的不是 encyclopedia 式的知识问答，而是能够精准执行特定业务流程的专业助手。无论是财务分析师需要处理标准化的报表审查，还是产品经理需要按照既定框架撰写需求文档，通用 AI 往往因为缺乏特定领域的上下文和流程知识而表现不佳。

这正是 Anthropic 推出 Agent Skills 开放标准的背景——它试图解决通用 AI 与专业任务之间的鸿沟。Manus AI 作为通用 AI 代理的先行者，宣布全面集成这一标准，标志着 AI 代理生态从”单打独斗”走向”可组合、可复用”的新阶段。

什么是 Agent Skills？它如何解决专业化难题？

本段核心问题：Agent Skills 技术方案如何在不重新训练模型的前提下，让通用 AI 获得专业能力？

Agent Skills 本质上是一种基于文件系统的模块化能力封装方案。如果你带过新人，应该熟悉那种为入职员工准备的”工作手册”——里面详细记录了岗位流程、检查清单、常用模板和注意事项。Agent Skills 就是这样的手册，只不过读者从人类新员工变成了 AI 代理。

与单次对话中提供的冗长指令不同，Skills 以文件目录的形式存在，包含三个核心组件：

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  SKILL.md：技能的核心说明书，定义了该技能的用途、触发条件和执行流程
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  资源文件：脚本、参考文档、模板等辅助材料
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  元数据：技能的名称和描述，供系统快速检索

这种架构的革命性在于按需加载机制。传统方式下，为了让 AI 完成专业任务，用户需要在每次对话开始时粘贴长篇背景资料，既浪费上下文窗口，又容易遗漏细节。Skills 则像图书馆的索引系统——系统先通过元数据判断哪本书可能相关，只有在确定需要时才翻开具体章节。

渐进式披露：高效利用上下文的关键设计

本段核心问题：为什么 Skill 加载不会拖慢 AI 响应速度或消耗过多资源？

Agent Skills 采用”渐进式披露”（Progressive Disclosure）架构，将内容分为三个层级，仅在需要时才加载到 AI 的上下文中：

层级	内容构成	加载时机	资源消耗
Level 1: 元数据	技能名称与描述	系统启动时预加载	极低（约 100 tokens/技能）
Level 2: 指令	SKILL.md 文件主体	技能被触发时加载	中等（通常 < 5k tokens）
Level 3: 资源	脚本、参考文档、模板资产	执行过程中按需读取	仅在引用时消耗

这种设计充分考虑了大语言模型的技术限制。上下文窗口（Context Window）是宝贵的计算资源，渐进式披露确保 AI 不会一次性载入选技能的所有细节，而是像人类专家一样，先浏览目录确定方向，再深入阅读相关章节。

实际场景示例：假设你创建了一个”竞品分析报告”Skill。当你对 Manus AI 说”帮我分析 Notion 的最新功能”时，系统首先通过元数据识别出”竞品分析”技能匹配该请求，这时只加载约 100 tokens 的描述信息确认相关性。确认触发后，才加载 SKILL.md 中的分析框架（如功能对比表、用户评价采集流程等，约 3k-5k tokens）。只有当需要具体执行数据抓取时，才会读取附属的 Python 脚本（Level 3 资源）。

用户能获得的两大核心价值

本段核心问题：这项功能对个体用户和团队分别有什么实用价值？

Manus AI 集成 Agent Skills 并非简单的技术噱头，而是针对实际工作场景中的两个核心痛点：个人知识沉淀与团队经验传承。

价值一：固化个人最佳实践，消除重复劳动

在日常工作中，我们经常遇到这样的情况：与 AI 的一次对话非常成功——通过精确的提示词、多轮调试和工具组合，Manus AI 完美完成了一次复杂的市场调研报告。但两周后，当你需要针对另一个产品重复类似的调研时，却不得不完全重新思考提示词逻辑、重新建立分析框架，甚至重复之前的试错过程。

Agent Skills 让这种”重复造轮子”成为历史。你可以将一次成功的工作流一键封装为个人 Skill。具体来说：

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  封装过程：在一次成功交互后，你可以指示 Manus “将此工作流打包成 Skill”
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  自动处理：Manus 将分析交互流程，自动生成 SKILL.md 文件，并捆绑相关的 Python 脚本、查询模板或参考文档
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  稳定复现：未来面对同类任务，只需调用该 Skill，AI 就会严格遵循既定流程，无需重复试错

实操示例：一位数据分析师经常需要处理销售数据的可视化报告。他花了 30 分钟与 Manus AI 调试出最佳流程：先连接 Salesforce 导出数据 → 用 Pandas 清洗特定字段 → 按地区分组计算增长率 → 生成 matplotlib 图表 → 输出为 PPT 格式。通过”使用 Manus 构建 Skill”功能，他将这个流程保存为”销售数据周报生成器”。现在，每周五下午，他只需对 Manus 说”/sales_report”（斜杠命令触发），5 分钟后就能得到标准格式的报告，将重复性工作时间从 2 小时压缩到 5 分钟。

价值二：团队技能库，降低协作门槛

本段核心问题：经验丰富的团队成员如何帮助新人快速上手复杂工作？

在团队环境中，最有价值的资产往往不是代码或文档，而是资深成员积累的隐性知识——那些”遇到这类客户应该先看什么数据”、”写这种类型的 PRD 要避免哪些坑”的经验。

Manus AI 即将推出的”团队技能库”（Team Skill Library）将这种隐性知识显性化。团队成员可以：

1. 发布经验：将自己验证过的个人 Skill 提交到共享库
2. 版本管理：团队可以共同维护 Skill，根据实践反馈持续优化
3. 即插即用：新成员无需培训，通过浏览技能库就能使用专家级的工作流程

反思：这种机制实际上重构了组织知识管理的方式。传统的企业知识库往往是静态文档，阅读者需要理解、消化、再应用，转化成本高。而 Agent Skills 是可执行的知识——新人不需要理解背后的复杂逻辑，也能产出符合团队标准的成果。这有点像烹饪中的预制调料包：主厨将配料比例和烹饪时序精确封装，家庭厨师只需按步骤操作就能做出餐厅级菜品。

Manus AI 的技术适配性：为什么是”天作之合”？

本段核心问题：Manus AI 有什么技术特性使其特别适合集成 Agent Skills？

并非所有 AI 产品都能充分发挥 Agent Skills 的潜力。Manus AI 的核心架构恰好满足了 Skills 运行的三个关键需求：

隔离的执行环境

Agent Skills 经常包含可执行代码（Python 脚本、Bash 命令等），这要求运行环境具备：

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  文件系统访问：能够读取 Skill 目录结构，解析 SKILL.md
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  代码执行能力：能够安全运行附属的脚本
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  沙盒隔离：确保用户上传或 AI 生成的代码不会影响系统安全

Manus AI 在一个完全隔离的 Ubuntu 虚拟机中运行，这正好提供了理想的执行环境。相比之下，纯聊天界面的 AI 产品即使支持 Skills，也难以执行其中的脚本组件，功能将大打折扣。

多工具协作能力

Skill 的真正威力在于将专业知识与 AI 的工具使用能力结合。Manus AI 内置了浏览器、代码解释器、文件操作等多种工具，与 Skills 结合后产生”1+1>2″的效果：

复合场景示例：一个”供应商尽职调查” Skill 可以指导 Manus AI：

1. 使用浏览器工具访问天眼查/企查查，抓取目标公司的工商信息
2. 调用附带的Python 脚本分析其股权结构，识别关联交易
3. 使用文件工具读取内部的”供应商评估模板”（Level 3 资源）
4. 按模板格式生成评估报告，并保存为 PDF

如果没有底层的多工具支持，Skill 只能停留在”文本指导”层面，无法完成端到端的自动化任务。

对开放标准的承诺

AI 领域正处于协议和标准爆发期，MCP（模型上下文协议）、Agent Skills 等开放标准试图解决不同系统间的互操作问题。Manus AI 选择拥抱而非封闭，这意味着：

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  生态兼容：用户创建的 Skills 理论上可以在其他兼容 Agent Skills 标准的产品中使用
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  反向亦然：社区开发的 Skills 可以直接导入 Manus AI
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  避免供应商锁定：你的工作流封装在开放格式的文件中，而非某个产品的私有格式

反思 / 独特见解：开放标准之争往往让人联想到早期的移动互联网时代。iOS 和 Android 最终胜出，不是因为它们最早出现，而是因为它们建立了开发者生态。AI 代理领域的竞争逻辑类似——能够支持最多 Skills、最开放的平台，将吸引最多用户创建和分享工作流，形成网络效应。Manus AI 的选择体现了一种长期主义：与其自建封闭护城河，不如成为开放生态中的关键节点。

Skill 与 MCP：能力互补而非替代

本段核心问题：Agent Skills 与 MCP（模型上下文协议）有什么区别？用户应该何时使用哪种方案？

在 Manus AI 的扩展生态中，Skills 和 MCP 是两种常被混淆的技术。理解它们的差异有助于做出正确的技术选型：

维度	MCP（模型上下文协议）	Agent Skills
核心目标	连接外部数据源（Gmail、Notion、公司内部数据库）	封装和复用工作流程（如何做某事）
技术形态	网络协议，通常运行独立服务	基于文件系统的资源包
数据流向	实时查询外部 API 获取数据	主要依赖本地文件和代码执行
上下文消耗	每次调用需网络往返，数据需序列化传输	文件直接读取，按需加载特定部分
适用场景	需要实时访问外部系统的数据	需要执行复杂的本地处理流程

关键区别示例：假设你需要让 AI 帮你整理会议纪要。

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  使用 MCP：AI 通过 MCP 协议连接你的 Google Calendar 获取会议时间，连接 Gmail 获取参会者的邮件地址，连接 Notion 将纪要存入指定数据库。这解决的是”数据在哪里”的问题。

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  使用 Skill：AI 读取”会议纪要整理”Skill，遵循其中的结构化模板（会议信息、决议事项、待办任务），执行附带的脚本将语音转录文本按发言者分段，最后按预设格式输出。这解决的是”如何处理信息”的问题。

互补使用：在复杂场景中，两者往往协同工作。例如”客户周报生成”任务：通过 MCP 从 CRM 系统拉取最新销售数据（数据来源），同时调用 Skill 执行数据清洗、分析及按固定模板生成报告的工作流程（处理方式）。

值得一提的是，虽然 Skills 不是为连接外部服务设计的，但其包含的代码脚本（Python 脚本可直接调用 requests 库）也能实现对第三方 API 的调用。在某些场景下，这种直接脚本调用的方式比通过 MCP 服务中转更轻量，尤其在上下文消耗和执行效率上可能更优。

具体用例：从数据源封装到工作流自动化

本段核心问题：在实际业务中，Agent Skills 能解决哪些具体问题？

用例一：将不透明 API 转化为可发现的数据组件

Manus AI 内置了 SimilarWeb、YahooFinance、LinkedInSearch 等强大的数据源。此前，这些功能更像是内部的”黑盒 API”——用户知道它们存在，但不清楚具体参数、返回格式或使用限制。

通过将每个数据源封装为 Skill，Manus AI 实现了透明化改造：

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  用户可以在技能库中浏览所有可用数据源
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  阅读对应的 SKILL.md 文件，了解该数据源的覆盖范围（如 YahooFinance 是否包含期权数据）、调用频率限制、返回字段定义
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  稳定、可预期地调用这些数据源，而非依赖模糊的提示词猜测

价值延伸：这种封装不仅帮助最终用户，也帮助 Manus AI 团队本身。当数据源更新时（如 API 版本升级），只需更新对应的 Skill 文件，所有依赖该数据源的工作流自动获得兼容性更新，无需用户修改提示词。

用例二：构建端到端的自动化工作流

实操案例：市场部的”竞品监控日报”

某 SaaS 公司的市场团队需要每日监控 5 家竞争对手的官网动态、定价变化和新功能发布。过去，这需要专人每天上午花费 1 小时浏览各网站并整理成表格。

使用 Manus AI 的 Skill 系统，团队创建了一个”竞品监控”Skill：

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  SKILL.md 中定义了监控清单（检查 Pricing 页面、Changelog、Blog 三个位置）
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  资源文件包含 5 个竞争对手的网站 CSS 选择器配置（用于精准抓取特定区域）
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  Python 脚本负责对比今日与昨日的抓取结果，标注变更项

每天上午 9 点，团队只需在 Manus AI 对话中输入 “/competitor_monitor”，系统便自动：

1. 加载 Skill 指令（Level 2）
2. 按清单访问各网站（使用 Manus AI 的浏览器工具）
3. 执行对比脚本（Level 3 资源）
4. 生成变更摘要报告， highlights 所有异常变动

整个过程从 1 小时的人工操作压缩到 5 分钟的自动执行，且通过斜杠命令确保每次执行都严格遵循同一标准。

实操指南：如何开始创建你的第一个 Skill

本段核心问题：作为普通用户，如何从零开始构建并使用 Agent Skills？

创建时机

最佳创建时机是你与 Manus AI 完成一次特别成功的交互后——可能是你花了多轮对话调试出的数据分析流程，或是刚摸索出的报告生成模板。此时，你的上下文窗口中充满了”最佳实践”，正是封装的最佳时机。

创建步骤

1. 触发打包：在完成任务的对话中，直接输入：”请将刚才的工作流打包成一个 Skill”
2. 定义元数据：Manus 会引导你输入技能名称（如”Python 代码审查”）和描述（如”检查 Python 代码的 PEP8 合规性、潜在 Bug 和性能问题”）
3. 审核内容：检查自动生成的 SKILL.md 是否准确反映了流程步骤，必要时手动调整
4. 管理资源：确认哪些辅助文件需要捆绑（如代码检查规则文件、示例模板）
5. 保存与调用：确认后，技能存入你的个人库。之后通过斜杠命令 /skill_name 触发

使用斜杠命令确保精准触发

为了确保在复杂对话中精确激活特定 Skill，Manus AI 支持斜杠命令触发机制。当你在聊天框中输入 /SKILL_NAME 时，系统会：

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  明确识别意图，忽略可能的歧义（如避免将普通对话中的”分析”一词误触发”数据分析”Skill）
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  强制加载对应 Skill 的 SKILL.md 文件
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  将后续对话严格约束在该 Skill 的流程框架内

这在多步骤任务中尤为重要。例如，当你正在进行一个开放式头脑风暴对话时，突然需要进行一次结构化的 SWOT 分析，输入 /swot_analysis 可以立即切换 AI 的行为模式，从发散思维转为结构化分析。

未来路线图：从个人工具到团队基础设施

本段核心问题：Agent Skills 在 Manus AI 生态中将如何演进？

Manus AI 公布了清晰的集成路线图，体现了从个人效率到组织协作的递进：

阶段一：项目与连接器集成（近期）

Skills 将可以直接集成到 Manus AI 的”项目”（Project）功能中。结合连接器（Connectors，通过 MCP 实现的外部系统集成），用户可以：

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  创建深度定制化的标准操作程序（SOP）
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  建立”触发器-处理-输出”的全自动化工作流
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  例如：当 CRM 中新增高价值线索（连接器触发）→ 自动调用”客户画像分析”Skill → 生成背景调查报告并邮件发送给销售负责人

阶段二：团队技能库（团队版功能）

面向企业团队的版本将推出共享技能仓库：

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  发布机制：成员将个人 Skill 提交审核，通过后即可发布到团队库
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  权限管理：区分”只读使用”和”可编辑维护”权限，确保核心流程不被误改
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  版本控制：Skill 的更新历史可追溯，必要时可回滚到旧版本
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  使用统计：查看哪些 Skills 被调用最多，识别团队的知识缺口和使用习惯

反思 / 学到的教训：这一路线图体现了产品设计中的”用户分层”思维。个人用户追求快速、灵活，所以早期强调一键打包；企业用户追求可控、标准化，所以后期强调权限和审计。许多 AI 产品试图用同一套界面同时服务个人和企业，结果往往是两端都不讨好。Manus AI 的渐进式策略——先证明个人价值，再扩展到团队——更符合技术采纳的自然规律。

开放生态与可组合 AI 的未来

本段核心问题：Agent Skills 的开放标准对 AI 行业意味着什么？

我们正站在 AI 代理进化的关键节点。从单一的大型语言模型，到具备工具使用能力的代理，再到今天可组合、可扩展的开放生态，技术栈的每一层都在快速解耦和重组。

Agent Skills 和 MCP 等开放标准的意义，堪比 HTTP 协议对互联网或 USB 接口对硬件生态的标准化作用。它们让”智能”本身成为一种可插拔的组件：

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  可组合性：复杂任务可以分解为多个 Skills 的串联。一个”新产品上市”任务可能组合”市场调研”Skill、”定价分析”Skill 和”营销文案生成”Skill。
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  可扩展性：用户不再等待厂商开发新功能，而是自己封装和分享能力，形成长尾供给。
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  可移植性：Skills 作为开放格式文件，可以在不同 AI 平台间迁移，避免锁定。

反思 / 独特见解：回顾软件发展史，每一次”封装 complexity”都带来了生产力爆发。从汇编语言到高级编程语言，封装了硬件细节；从单体应用 to 微服务，封装了业务模块；从手动运维 to 容器化，封装了环境配置。Agent Skills 正在做的事情，是封装”认知工作流程”——将人类专家的思维模式、检查清单和最佳实践，封装成 AI 可直接执行的程序。这不一定意味着人类专家的淘汰，反而可能释放他们去做更高层次的创新和判断。

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实用摘要 / 快速操作清单

如果你是希望立即上手的实践者，请按以下步骤操作：

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  [ ] 识别重复工作：回顾过去一周，找出那些你重复向 AI 描述相同流程或背景的任务
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  [ ] 准备创建环境：在 Manus AI 中完成一次该任务的高质量交互，调试到满意结果
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  [ ] 执行封装：对话中输入”将此工作流打包成 Skill”，按向导完成命名和描述
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  [ ] 测试验证：新开一个对话，使用斜杠命令 /你的技能名 触发，验证输出是否符合预期
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  [ ] 迭代优化：根据使用中发现的问题，编辑 SKILL.md 或替换附属脚本
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  [ ] 团队分享（如适用）：向团队库提交经过实战验证的 Skill，附上使用说明文档

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一页速览（One-page Summary）

Agent Skills是由 Anthropic 提出的开放标准，现已集成到 Manus AI 中，用于将专业知识封装为可复用的模块化组件。

核心机制：通过”渐进式披露”三级架构（元数据→指令→资源），按需在极低的上下文消耗下加载专业技能。

用户价值：

1. 个人：一键固化最佳实践，消除重复劳动，通过斜杠命令稳定复现成功流程
2. 团队：建立共享技能库，让新人直接使用专家经验，降低协作门槛

技术基础：Manus AI 的 Ubuntu 沙盒环境和多工具能力（浏览器、代码执行）为 Skills 提供了理想的运行土壤。

使用场景：数据源透明化封装、自动化报告生成、竞品监控、标准化代码审查等任何需要重复执行的工作流程。

与 MCP 关系：MCP 解决”数据在哪里”（外部连接），Skills 解决”如何处理”（本地执行），两者互补。

未来演进：即将支持项目集成与团队技能库，向企业级知识管理基础设施演进。

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常见问答（FAQ）

Q1: 创建 Agent Skill 需要编程能力吗？
基础封装不需要。Manus AI 的”使用 Manus 构建 Skill”功能可以自动将对话流程转换为 Skill。但如果需要包含复杂的 Python 脚本自动化，具备基础编程能力会更有帮助。

Q2: 我的 Skill 可以在其他 AI 产品中使用吗？
可以。Agent Skills 是一个开放标准，只要其他产品遵循同一标准支持文件系统级读取，你的 Skill 就可以跨平台使用。这避免了供应商锁定。

Q3: 使用 Skill 会比普通对话消耗更多 token 吗？
不会。由于渐进式披露机制，只有在 Skill 被触发时才加载指令内容（通常 <5k tokens），且资源文件仅在引用时读取。相比每次手动粘贴长篇提示词，通常更高效。

Q4: 斜杠命令和普通提及有什么区别？
斜杠命令 (/skill_name) 是强制触发机制，确保系统精确加载对应 Skill 并严格遵循其流程。普通自然语言提及可能在语义理解上存在偏差，不保证按 Skill 规范执行。

Q5: 如何处理涉及敏感数据的 Skill？
Skill 文件存储在你的 Manus AI 账户或团队私有库中，不对外公开。对于包含 API 密钥等机密信息的脚本，建议使用环境变量而非硬编码，Skill 可以通过读取环境变量获取敏感信息。

Q6: Skill 和 MCP 连接器我应该优先用哪个？
如果需要实时访问外部系统数据（如查询最新邮件、数据库记录），使用 MCP；如果需要执行复杂的本地处理流程（如数据分析、报告生成），使用 Skill。复杂工作流中两者经常组合使用。

Q7: 团队技能库有什么权限控制？
团队版将支持分级权限：普通成员可浏览和使用 Skills，指定成员可提交新 Skill 或更新现有 Skill，管理员负责审核发布。更新历史全程可追溯。

Q8: 我可以商业化发布自己创建的 Skills 吗？
技术上，Skills 是基于文本和代码的文件，你可以自由分发。但需遵守 Manus AI 平台的使用条款及相关开源协议。目前平台主要面向个人和团队内部使用，商业技能市场功能有待后续更新。