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：稳。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。
