理由很充分：网上谈 Skill 的、谈 Agent 的、谈 RAG 的，一抓一大把，不缺这一篇。我以为这些事是懂的人自然懂，没必要专门讲。

一次需求沟通引发的思考：业务方问“能不能做”，你该先问“缺哪一层”

AI 应用选型不是挑最强的手段，是判断缺口落在哪一层。同一句「回答不准」，可能是缺说法、缺流程、缺接口、缺事实、缺习惯，也可能只是太贵。本文给出六层能力阶梯、Skill 与 MCP 的切分判据、RAG 与微调的甜区矩阵，以及一条理性停手线，最后说清预训练该不该做

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围绕AI能力落地的技术选型难题，本文构建了从“上下文、流程、连接、事实、行为、成本”到“预训练”的六层阶梯决策框架，提出“能在上下文解决的进参数、能靠流程解决的不进模型、能不训的绝不训”的核心理念。内容深度解析了Skill与MCP的边界、RAG与微调的取舍，并给出可量化的判断依据与实施避坑指南，帮助团队用最经济、可回退的方式解决“AI不准”的顽疾。

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