写在2026 年第一季度。

如果穿越回两年前的 2024 年，你一定见过这种景象：大家像着魔一样搜集各种“AI 咒语”（Prompt ) , 甚至花钱去学“如何把话问得漂亮” 。

但现在站在 2026 年回看，那种做法就像是在智能手机时代，还在苦练算盘指法。

今天这篇科普，我想用最直白的大白话，聊聊AI这一年发生的质变。特别是结合大家都在用的WPSAI，讲讲为什么我们常说的“提示词工程” 已经彻底过时，取而代之的是“技能知识库”。

第一阶段：从“临时工”到“老管家”

2024 年的 AI 为什么累人？因为它是个“高智商临时工”。

每次打开对话框，它就失忆了。你得像个啰嗦的老板，每次都要从头交代：“我是XX，我要写一篇博文，风格要犀利……”

到了 2026 年，重点变成了 Context Engineering（上下文工程） 。

现在的AI像个“带记忆的老管家” 。后台的“ 记忆蒸馏”技术让它记住了你的喜好。你只要说“写个大纲” ，它调取你的状态库（State Object），直接甩给你一份符合你口味的草

稿。

不需要提示词，因为它“懂”你。

第二阶段：从“找文件”到“找逻辑”——WPSAI 的进化

以前我们理解的知识库，就是个“大号硬盘”。

你把一堆 PDF 丢给 WPS AI， 问它：“去年销售额多少？ ”这叫 RAG（检索增强生成）， 它像个图书管理员，翻书找到答案念给你听。

但这还不够。

2026 年的 WPS AI，最核心的进化在于：它把“技能（Skill）”也当成了一种知识。

什么是“技能入库” ？

想象一下，你们公司的金牌销售老王，整理了一套独门的“合同审查心法” 。

1. 以前：老王把这套心法写成Word 文档存进知识库。实习生小李搜出来，还得自己读， 自己照着做。

2. 现在：老王把这套流程封装成了一个WPS Skill。

○ 第一步：检查付款账期。

○ 第二步：对比合规条款库（RAG）。

○ 第三步：高亮风险项。

○ 第四步：生成邮件草稿。

这个Skill 本身，被存进了知识库。

知识图谱的“推演”魔法

这时候，神奇的事情发生了。WPS 的知识图谱开始工作， 它把“合同文档”和“ 审查技能” 关联在了一起。

当实习生小李打开一份新合同，WPS AI 不会只给他看老王的文档，而是直接弹窗：

“检测到这是销售合同，是否调用‘老王审查法’进行自动处理？”一旦点击“是” ，WPS AI 直接运行这个技能，几秒钟内完成审查。

这就是“技能复用” 。知识库里存的不再是死板的文字，而是“可以运行的经验”。

它不仅能回答“是什么”（What）， 还能直接帮你解决“怎么做”（How）。这才是真正的数字化传承。

第三阶段：接口标准的“苹果与安卓”之争

既然技能这么重要，那这些技能的格式听谁的？目前AI 界分为两大阵营：

iOS 派（OpenAI Agents SDK）：

好用，高度集成，但封闭。你的技能和数据都锁在它的生态里。

安卓派（MCP - Model Context Protocol）：

这是 Anthropic 主导的开放标准，就像 USB-C 接口。你的数据是你的，技能是你的。

WPS AI 现在的路线很聪明， 它其实构建了一个私有化的“能力容器” 。

它既能利用 RAG 技术处理你私密的文档数据，又能通过知识图谱调度各种 Skill。对于企业来说，把核心资产（数据+技能）掌握在自己手里，比什么都重要。

写在最后：普通人该怎么办？

既然AI都能自动调取技能干活了，我们是不是要失业了？

恰恰相反。门槛不是变高了，而是变“隐形”了。

1. 别背咒语了：那些“大神 Prompt” 没用了。

2. 去做那个“ 封装技能” 的人：

AI 缺的不是智商，是经验。

未来的核心竞争力，是你能不能把你做事的逻辑（比如怎么审合同、怎么做月报），梳理清楚 , 然后利用 WPS 这种工具，把它封装成 Skill，存入团队的知识库。

以前我们把经验写进书里，现在我们把经验写进代码里，让它活着。 谁拥有最大的“可运行知识库” ，谁就拥有了最强的护城河。