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EMil Wu
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#01

Skill 為什麼不能跨平台？

技術框架 3 分鐘閱讀
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Model 是核心引擎，Runtime 是包圍它的複雜框架 Model 是核心引擎，Runtime 是包圍它的複雜框架
Model 只是中心的發光核心，Runtime 才是定義體驗的完整框架

最近大家應該開始用建立自己的 Agent 跟 Skill，常見的場景大概是這樣： 在 Claude Code 裡寫一些 Skills / 在 Cursor 裡讓 AI 操作 codebase / 或是把一些 Workflow 打包成 Plugin 一開始一切都很順利，直到某一天，你突然想：把 Skill 搬到另一個地方用，這時，你一定會問一個問題：

我在 Claude Code 寫了一個 Skill， 能不能在 Cursor + Claude 裡直接用？

我想很多人的直覺答案應該是：

只要都是 Claude 的 AI 模型 (model)，應該可以吧？

這個直覺其實非常合理，但他背後其實藏著一個很大的誤解， 因為在 AI Agent 的世界裡，有一件事情很容易被混淆： Claude AI Model ≠ Claude Runtime 而 Skill 的跨平台問題，其實就是這件事造成的。

Claude Model 其實只是推理引擎

當我們說「使用 Claude」時，大部分人其實是在說： Claude AI Model 也就是透過 API 來呼叫一個 LLM，如果從系統角度來看，他做的事情其實非常單純：

input(輸入) → reasoning(推理) → output(輸出)

你給他 prompt，他回傳文字，就這樣。 他不知道：

  • 你的 IDE
  • 你的 repo
  • 你的 workflow
  • 你的 plugin
  • 你的 skill

這些東西全部都在 模型之外。

但 Cursor 或 Claude Code 不只是 model

很多人第一次用 Cursor+Claude 或 Claude Code 時會有一種錯覺：

Claude 很會處理檔案、串接東西、寫 code。

但其實不是，因為你用的東西，用更準確的說法來說應該是：

Cursor = IDE runtime + Claude model
Claude Code = agent runtime + Claude model

這兩個工具其實都包含一整個 **runtime layer，**例如：

file access
tool system
context loader
workflow planner
sub-agents

當你以為 Claude 在幫你搜尋 Repo、修改檔案、甚至執行工具時，其實很多事情都不是 Model(Claude) 做的，而是 Runtime 在協調(Orchestrate)。

Skill 其實不是 Model Capability

現在回到 Skill，很多人第一次看到 Skill 時，會自然理解為 AI 模型的能力(Model Capability) 好像模型「學會了一個新技能」，但實際上 Skill 更接近 Workflow Module 讓我們看看實例，Claude Skills 通常是一個資料夾，裡面包含：

  • instructions
  • scripts
  • resources

Claude 會在需要時載入這些內容來完成特定任務，換句話說，Skill 的運作依賴的是

skill loader
context injection
tool integration

而這些全部都在：

agent runtime

而不是 model。

graph BT S["Skill
(instructions + scripts + resources)"] SL["Skill Loader"] CI["Context Injection"] TI["Tool Integration"] AR["Agent Runtime"] S --> SL S --> CI S --> TI SL --> AR CI --> AR TI --> AR
Skill 不是獨立的能力，它依賴 Runtime 的三個基礎設施

為什麼 Skill 很難直接跨平台?

假設有兩個環境。 Claude Code = Claude model + agent runtime + skill loader + tools Cursor + Claude = Cursor runtime + Claude model

如果你在 Claude Code 寫了一個 Skill，例如：repo-analysis-skill 裡面可能會假設：

  • 可以搜尋 repo
  • 可以呼叫工具
  • 可以載入 context

當你把這個 Skill 拿到 Cursor 時，通常會發生一件事：就是什麼都不會發生 不是因為 Cursor 的 Claude 不會用這個 Skill，而是因為 Cursor 的 Runtime 不知道怎麼載入它， 所以 Skill 能不能跨平台，其實不是 Model 的問題，真正的問題是 Runtime Architecture

graph LR subgraph CC["Claude Code"] CC_R["Agent Runtime"] CC_SL["Skill Loader"] CC_T["Tools"] CC_R --- CC_SL CC_R --- CC_T end subgraph CU["Cursor + Claude"] CU_R["Cursor Runtime"] CU_X["No Skill Loader"] CU_R -.- CU_X end SK["repo-analysis-skill"] SK -- loads --> CC_SL SK -. cannot load .-> CU_X
同一個 Skill，在 Claude Code 能正常載入，搬到 Cursor 什麼都不會發生
Skill 模組無法插入不同 Runtime 的插槽 Skill 模組無法插入不同 Runtime 的插槽
同一個 Skill，左邊完美契合，右邊完全無法插入 — 問題在 Runtime，不在 Model

AI Agent 其實有分層

如果把整個 Agent 系統拆開， 通常會看到三層：

graph TD A["Application
(Claude Code、Cursor、Windsurf)"] B["Agent Runtime
(tool execution · skill loading · workflow planning · context management)"] C["Model
(reasoning · language generation)"] A --> B --> C
AI Agent 三層技術棧
三層架構橫切面：底層 Model、中層 Runtime、表層 Application 三層架構橫切面：底層 Model、中層 Runtime、表層 Application
Runtime 是最厚、最複雜的一層 — Skill 就住在這裡

其中 Model 負責：reasoning、language generation，Runtime 負責：tool execution、skill loading、workflow planning、context management Skill 所在的位置其實就在 **agent runtime，**不是 model。 所以 Skill portability 的問題其實不是：

Claude 能不能跑這個 Skill？

真正的問題是：

這個 Runtime 能不能理解這個 Skill？

下一個問題

當你理解了這一層，你開始研究 Agent 系統時，就會了解到，Agent 並不是單純的 Model 加上 Skills，還有很多東西要考慮，而這時，你很快就會看到三個名詞：

Skills、Tools、MCP

第一次看到時，大部分人都會困惑：

  • Skill 是不是 Tool？
  • MCP 是不是 Tool？
  • Tool 跟 Skill 又差在哪？

如果要理解 AI Agent 的架構，這三個東西其實非常關鍵，雖然常常被混在一起，**但他們其實是三個完全不同的層，**我們下一篇就要來聊聊他們。

參考資料

[1] Anthropic: “Effective Harnesses for Long-Running Agents” — 說明 Claude Agent SDK 作為 “agent harness” 如何管理模型所見的一切 https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents

[2] Latent Space: “Is Harness Engineering Real?” — 定義 harness 為連結、保護、協調元件的層；只改 harness（不改模型）就提升了所有 15 個 LLM 的表現 https://www.latent.space/p/ainews-is-harness-engineering-real

[3] Simon Willison: “Agents are models using tools in a loop” — Agent 的精確定義：LLM 請求 harness 執行動作，結果回饋進模型 https://simonwillison.net/2025/May/22/tools-in-a-loop/

[4] Anthropic: “Equipping Agents for the Real World with Agent Skills” — Skills 是 runtime 動態載入的資料夾，不是 model capability https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills

[5] Anthropic: “Extend Claude with Skills”（官方文件）— 記錄 progressive disclosure 系統：啟動載入描述，呼叫時才載入完整內容 https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/skills

[6] Anthropic: “Building Agents with the Claude Agent SDK” — SDK 被描述為 “the agent harness that powers Claude Code”，介於 application 和 model 之間 https://www.anthropic.com/engineering/building-agents-with-the-claude-agent-sdk

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