一句话定义
模型提供通用能力，skill 把你的业务标准、偏好和流程交给智能体。
机制 / 原理
模型不懂你的本地规矩时，不一定要换模型，常常要补 skill。
经典实验 / 例子
本书案例：模型会写、会总结、会生成，但它不知道你的团队如何命名文件、周报要不要亲和语气、会议纪要要不要过滤闲聊。skill 把这些本地经验写给模型，让它从“能完成这类任务”变成“按你的标准完成这件任务”。同一个模型接到不同团队的 skill，会做出不同风格和边界的交付物。
书中案例出处
模型能力与本地经验的差别
核心原文线索
模型能力与本地经验的差别
案例现场复述
书中多次用周报、会议纪要和数据分析说明：模型有通用能力，skill 承接具体团队的做事标准。
为什么重要
业务对齐决定输出是否能直接进入真实工作流。
生活中的例子
引申案例：产品更新说明不是模型不会写，而是团队有自己的口径：先写用户收益，少写内部技术词，不能承诺还没上线的功能，保留版本号和影响范围。把这些写进 skill 后，模型的通用文案能力才会贴近团队交付标准。
常见误区
误区：输出不合口味就马上换模型。 模型能提供能力，但它不知道你的业务口径、禁忌和交付偏好。能力不足才考虑模型，对齐不足优先补 skill。