Komuniti AI kini berpecah berhubung ciri Claude Skills yang baru diumumkan oleh Anthropic, dengan ramai pemaju mempersoalkan sama ada pendekatan lebih mudah ini mungkin mengatasi Model Context Protocol (MCP) yang sebelum ini digembar-gemburkan. Sehingga UTC+0 2025-10-18T07:14:46Z, perbincangan mendedahkan sentimen yang semakin berkembang bahawa peralatan AI yang lebih mudah dan mudah diakses mungkin mengatasi penyelesaian berasaskan protokol yang kompleks.
Perbezaan Skills berbanding MCP
Pemaju secara aktif membandingkan Claude Skills dengan MCP merentas pelbagai dimensi, dengan kecekapan token muncul sebagai pembeza kritikal. Skills beroperasi melalui pendedahan progresif - Claude mengimbas skills tersedia pada permulaan sesi tetapi hanya memuatkan butiran penuh apabila relevan dengan tugas semasa. Pendekatan ini berbeza ketara dengan pelaksanaan MCP, di mana beberapa pelayan seperti MCP rasmi GitHub dilaporkan menggunakan puluhan ribu token sebelum sebarang kerja berguna bermula. Komuniti menyatakan bahawa kecekapan token ini menjadikan Skills amat berharga untuk aliran kerja kompleks di mana pengurusan tetingkap konteks adalah penting.
Hampir semua yang mungkin saya capai dengan MCP boleh diuruskan oleh alat CLI sebaliknya. LLM tahu cara memanggil --help, yang bermaksud anda tidak perlu menghabiskan banyak token untuk menerangkan cara menggunakannya.
Perbandingan Penggunaan Token
- GitHub MCP: ~30,000 token
- Linear MCP: ~12,935 token
- JetBrains MCP: ~12,252 token
- Playwright MCP: ~9,804 token
- Typical Skill: Beberapa dozen token untuk metadata, kandungan penuh dimuatkan hanya apabila diperlukan
Kerumitan Pelaksanaan dan Pengalaman Pemaju
Pengalaman pemaju antara kedua-dua pendekatan ini mendedahkan perbezaan ketara dalam halangan penggunaannya. MCP memerlukan kefahaman tentang spesifikasi protokol komprehensif meliputi hos, klien, pelayan, sumber, prompt, alat, pensampelan, dan berbilang lapisan pengangkutan. Skills, secara perbandingan, hanyalah fail Markdown dengan metadata YAML dan skrip pilihan. Kesederhanaan ini menyebabkan ramai pemaju melaporkan bahawa mereka telah menggunakan corak serupa secara tidak formal selama berbulan-bulan, dengan Skills terutamanya memformalkan amalan terbaik sedia ada berbanding memperkenalkan keupayaan asas baharu.
Ahli komuniti menyatakan bahawa menulis dan menyahpepijat pelayan MCP boleh menjadi rumit, terutamanya apabila menguruskan berbilang pelayan atau berurusan dengan perubahan skema. Pengalaman penyahpepijatan untuk kegagalan MCP selalunya melibatkan tekaan sama ada isu terletak pada manifes, lapisan pengangkutan, atau logik alat. Skills memintas kerumitan ini sepenuhnya dengan memanfaatkan alat baris perintah sedia ada dan corak dokumentasi mudah yang sudah difahami oleh pemaju.
Kerumitan Pelaksanaan
- MCP: Spesifikasi protokol yang merangkumi hos, klien, pelayan, sumber, gesaan, alatan, persampelan, akar, elisitasi, tiga lapisan pengangkutan
- Skills: Fail Markdown dengan metadata YAML, skrip pilihan, struktur folder
Aplikasi Praktikal dan Batasan
Kes penggunaan dunia sebenar menyerlahkan di mana setiap pendekatan unggul. Skills menunjukkan kekuatan tertentu dalam aliran kerja pengekodan dan tugas pemprosesan data, seperti bekerja dengan fail Excel, manipulasi PDF, atau mengikuti garis panduan jenama organisasi. Contoh kewartawanan data yang disebut dalam perbincangan - di mana skills boleh membimbing analisis data banci, integrasi SQLite, dan penciptaan visualisasi - menggambarkan bagaimana Skills boleh membina ejen khusus melalui struktur folder fail Markdown dan skrip.
Walau bagaimanapun, MCP mengekalkan kelebihan dalam senario perusahaan yang memerlukan integrasi OAuth, pelaksanaan sebelah pelayan, dan keserasian merentas platform. Seperti yang dinyatakan oleh seorang pengulas, MCP mempunyai impak lebih besar di luar terminal - anda boleh menggunakannya dengan ChatGPT, Claude Web, n8n, LibreChat, dan ia datang dengan pertimbangan untuk pengesahan, sumber, dan kini juga UI. Ini menjadikan MCP lebih sesuai untuk kerja CRM, jualan, sokongan, dan operasi di mana pengguna tidak mahu mengurus persekitaran pembangunan tempatan.
Kekuatan Kes Penggunaan
- Skills: Aliran kerja pengkodan, pemprosesan data, penciptaan dokumen, automasi peribadi
- MCP: Integrasi perusahaan, senario OAuth, alat merentas platform, API perkhidmatan
Hujah Kesederhanaan Mendapat Perhatian
Komuniti nampaknya cenderung kepada penyelesaian lebih mudah, melukis persamaan dengan pertempuran teknologi sejarah. Berbilang pengulas membandingkan dinamik Skills vs MCP dengan JSON vs XML atau REST vs SOAP, di mana penyelesaian lebih mudah dan fleksibel selalunya menang walaupun alternatif lebih kompleks mempunyai kelebihan teori. Hakikat bahawa Skills boleh bekerja dengan alat AI lain seperti Codex CLI atau Gemini CLI tanpa sokongan khusus vendor mengukuhkan lagi kelebihan kesederhanaan ini.
Ramai pemaju melaporkan bahawa mereka telah beralih daripada MCP untuk tugas biasa, sebaliknya bergantung pada alat CLI dengan dokumentasi --help yang ditulis dengan baik. Keupayaan LLM untuk menemui keupayaan alat secara dinamik melalui antara muka baris perintah sedia ada mengurangkan keperluan untuk spesifikasi protokol yang ditetapkan terlebih dahulu. Corak ini selari dengan bagaimana ramai pemaju berpengalaman lebih suka bekerja - menggunakan alat biasa berbanding mempelajari protokol baharu.
Melihat ke Hadapan: Wujud Bersama atau Penggantian?
Perbincangan mencadangkan kedua-dua pendekatan kemungkinan akan wujud bersama berbanding satu menggantikan yang lain sepenuhnya. Skills unggul untuk aliran kerja berasaskan sistem fail yang dikawal pengguna di mana pemaju mahukan pengurusan konteks ringan. MCP kekal relevan untuk integrasi perkhidmatan, peralatan merentas platform, dan senario yang memerlukan pengurusan berpusat atau pengesahan canggih. Beberapa pengulas mencadangkan pendekatan hibrid di mana Skills boleh merujuk alat MCP apabila diperlukan, menggabungkan kecekapan token Skills dengan keupayaan integrasi perkhidmatan MCP.
Sambutan pantas komuniti terhadap Skills - dengan pemaju serta-merta berkongsi kes penggunaan dan corak pelaksanaan - menunjukkan pendekatan lebih mudah ini bergema dengan keperluan praktikal pemaju AI yang bekerja pada masalah harian. Walaupun MCP akan terus memenuhi keperluan perusahaan dan integrasi perkhidmatan, Skills nampaknya berkedudukan untuk menjadi penyelesaian pilihan untuk produktiviti peribadi dan automasi aliran kerja khusus.
Rujukan: Claude Skills are awesome, maybe a bigger deal than MCP