Desde comprender Skill hasta aprender a construir Crypto Research Skill

Autor original: @BlazingKevin_, investigador de Blockbooster

1. Antecedentes y evolución de Agent Skill

En 2025, el sector de AI Agent se encuentra en un punto de inflexión crucial, pasando de un "concepto tecnológico" a una "implementación práctica". En este proceso, la exploración de encapsulación de capacidades por parte de Anthropic contribuyó inesperadamente a un cambio de paradigma a nivel de la industria.

El 16 de octubre de 2025, Anthropic lanzó oficialmente Agent Skill. Inicialmente, el posicionamiento oficial de esta característica fue extremadamente moderado: se consideraba simplemente un módulo auxiliar para mejorar el rendimiento de Claude en tareas verticales específicas (como lógica de código compleja o análisis de datos específicos).

Sin embargo, la respuesta del mercado y los desarrolladores superó todas las expectativas. Pronto se descubrió que este diseño de "modularización de capacidades" mostraba una alta flexibilidad y desacoplamiento en la implementación práctica. No solo redujo la redundancia en la optimización de Prompt, sino que también mejoró enormemente la estabilidad del Agent al ejecutar tareas específicas. Esta experiencia desencadenó rápidamente una reacción en cadena en la comunidad de desarrolladores. En poco tiempo, las principales herramientas de productividad y entornos de desarrollo integrado (IDE), incluyendo VS Code, Codex y Cursor, siguieron esta tendencia, incorporando soporte subyacente para la arquitectura de Agent Skill.

Frente a la expansión espontánea del ecosistema, Anthropic captó el valor subyacente universal de este mecanismo. El 18 de diciembre de 2025, Anthropic tomó una decisión que marcó un hito en la industria: publicar oficialmente Agent Skill como un estándar abierto.

Posteriormente, el 29 de enero de 2026, se publicó oficialmente el manual detallado de uso de Skill, eliminando completamente las barreras técnicas para la reutilización multiplataforma y multiproducto a nivel de protocolo. Esta serie de acciones marcó que Agent Skill había dejado atrás por completo la etiqueta de "accesorio exclusivo de Claude" y había evolucionado hacia un patrón de diseño subyacente universal en todo el campo de AI Agent.

En este punto, surge una pregunta inevitable: ¿qué problema central de ingeniería subyacente resolvió este Agent Skill que hizo que las grandes empresas y desarrolladores clave lo adoptaran? ¿Y qué diferencias y relaciones sinérgicas esenciales tiene con el popular MCP?

Para aclarar completamente estas preguntas y finalmente aplicarlas en la construcción práctica de investigación de inversiones en cripto, este artículo explorará progresivamente los siguientes puntos:

• Análisis conceptual: La esencia de Agent Skill y la construcción de su arquitectura básica.
• Flujo de trabajo básico: Revelar su lógica operativa subyacente y flujo de ejecución.
• Mecanismos avanzados: Análisis en profundidad de los dos usos avanzados: Reference y Script.
• Caso práctico: Analizar las diferencias esenciales entre Agent Skill y MCP, y demostrar su aplicación combinada en escenarios de investigación de inversiones en Crypto.

2. Qué es Agent Skill y su construcción básica

¿Qué es realmente Agent Skill? En términos simples, es básicamente un "manual de instrucciones exclusivo" que el modelo de lenguaje grande puede consultar en cualquier momento.

En el uso diario de la IA, a menudo nos encontramos con un punto doloroso: cada vez que iniciamos una nueva conversación, tenemos que pegar nuevamente los requisitos largos. Agent Skill nació precisamente para resolver este problema.

Pongamos un ejemplo práctico: supongamos que quieres crear un Agent de "servicio al cliente inteligente". Puedes escribir claramente en el Skill: "Al encontrarse con quejas de usuarios, el primer paso debe ser siempre calmar las emociones y bajo ninguna circunstancia se deben hacer promesas de compensación arbitrarias." Otro ejemplo: si a menudo necesitas hacer "resúmenes de reuniones", puedes establecer directamente la plantilla en el Skill: "Cada vez que se genere un resumen de reunión, debe formatearse estrictamente según estos tres apartados: 'participantes', 'temas centrales', 'decisiones finales'."

Con este "manual de instrucciones", ya no necesitas repetir esa larga cadena de instrucciones en cada conversación. Cuando el modelo de lenguaje grande recibe una tarea, consulta automáticamente el Skill correspondiente e inmediatamente sabe qué estándares usar para trabajar.

Por supuesto, "manual de instrucciones" es solo una metáfora simplificada para facilitar la comprensión. En realidad, Agent Skill puede hacer mucho más que simples formatos de规范; sus funciones "asesinas" avanzadas las desglosaremos en detalle en capítulos posteriores. Pero en la etapa inicial,完全可以把它当作一份高效的任务说明书。

A continuación, usemos el escenario familiar de "resumen de reuniones" para ver cómo se crea un Agent Skill. Todo el proceso no requiere conocimientos complejos de programación.

Según la configuración actual de las herramientas principales (como Claude Code), necesitamos encontrar (o crear) una carpeta llamada .claude/skill en el directorio de usuario de la computadora. Este es el "cuartel general" donde se almacenan todos los Skills.

Primer paso, crea una nueva carpeta en este directorio. El nombre de esta carpeta es el nombre de tu Agent Skill. Segundo paso, dentro de la carpeta recién creada, crea un archivo de texto llamado skill.md.

Cada Agent Skill debe tener un archivo skill.md. Su función es decirle a la IA: quién soy, qué puedo hacer y cómo debes trabajar según mis requisitos. Al abrir este archivo, encontrarás que está claramente dividido en dos partes:

Al principio del archivo,通常是被两段短横线 --- 包起来的区域。这里面只写两个核心属性:name 和 description。

• name: Es el nombre del Skill, debe ser exactamente igual al nombre de la carpeta exterior.
• description: Esta es una parte extremadamente importante. Es responsable de explicar al modelo de lenguaje grande el uso específico de este Skill. La IA escaneará continuamente en segundo plano las descripciones de todos los Skills para determinar qué Skill debe usar para responder la pregunta actual del usuario. Por lo tanto, escribir una descripción precisa y completa es el prerequisito para asegurar que tu Skill sea activado con precisión por la IA.

La parte restante debajo de los guiones cortos son las reglas específicas escritas para la IA. Oficialmente, esta parte se llama "instrucciones". Aquí es donde actúas, debes describir en detalle la lógica que el modelo debe seguir. Por ejemplo, en el caso del resumen de reuniones, puedes estipular aquí en lenguaje claro: "Debe extraer la lista de participantes, los temas discutidos y las decisiones finales implementadas".

Al completar estos pasos, nace un Agent Skill simple pero muy práctico.

Sin embargo, un Skill realmente útil a menudo comienza con un diseño previo meticuloso. Antes de escribir la primera línea de código, definir claramente el objetivo, el alcance y los criterios de éxito hará que tu proceso de construcción sea mucho más eficiente.

El primer paso para construir un Skill no es pensar "¿qué cosas interesantes puedo hacer que haga la IA?", sino preguntarte a ti mismo: "¿Qué problema repetitivo en mi trabajo diario necesito resolver realmente?" Se recomienda definir inicialmente de 2 a 3 escenarios claros que este Skill debería cubrir.

En segundo lugar, están los criterios de éxito. ¿Cómo sabes si el Skill que escribiste es bueno? Antes de comenzar, establece algunos estándares medibles. Por ejemplo, los estándares cuantitativos podrían ser "si la velocidad de procesamiento ha aumentado", y los estándares cualitativos podrían ser "si las decisiones de la reunión que extrae son siempre lo suficientemente precisas y sin omisiones".

3. Flujo de trabajo básico de ejecución de Agent Skill

Después de comprender la apariencia básica de Agent Skill, no podemos evitar preguntarnos: en la ejecución práctica, ¿cómo funciona exactamente este "manual de instrucciones"?

Si has probado recientemente productos como Manus AI, es probable que hayas experimentado este escenario: cuando planteas una pregunta específica, la IA no comienza inmediatamente a "disertar" o alucinar, sino que se da cuenta敏锐mente de que "este asunto es responsabilidad de un Agent Skill específico". Entonces, mostrará una提示 en la interfaz, preguntándote si permites invocar ese Skill.

Cuando haces clic en "Aceptar", la IA actúa como si fuera otra persona, produciendo resultados perfectos estrictamente de acuerdo con las reglas preestablecidas.

Detrás de esta interacción aparentemente simple de "solicitar-aceptar-ejecutar", se esconde un flujo de trabajo subyacente extremadamente ingenioso. Para explicar completamente este mecanismo, primero necesitamos aclarar los "tres roles centrales" que interactúan en todo el proceso:

1. Usuario: La persona que inicia la solicitud de tarea.
2. Herramienta cliente (como Claude Code, etc.): El "intermediario" responsable de la programación y coordinación.
3. Modelo de lenguaje grande: El "cerebro" responsable de comprender la intención y generar el resultado final.

Cuando ingresamos una necesidad al sistema (por ejemplo: "Ayúdame a resumir la reunión de proyecto de esta mañana"), ocurre la siguiente colaboración precisa en cuatro pasos entre estos tres roles:

Paso 1: Escaneo ligero (transmisión de metadatos)

Después de que el usuario ingresa la solicitud, la herramienta cliente (Claude Code) no arroja todos los manuales de instrucciones al modelo de lenguaje grande de una vez. En cambio, solo envía la solicitud del usuario, junto con los "nombres" y "descripciones" de todos los Agent Skills en el sistema actual (es decir, la capa de metadatos Metadata que mencionamos en el capítulo anterior), empaquetados al modelo de lenguaje grande. Puedes imaginar que, incluso si tienes instalados diez o incluso docenas de Skills, en este momento el modelo de lenguaje grande solo recibe un "directorio ligero". Este diseño ahorra enormemente la atención del modelo y evita la interferencia mutua de la información.

Paso 2: Coincidencia precisa de intención El modelo de lenguaje grande, después de recibir la solicitud del usuario y este "directorio de Skills", realiza un rápido análisis semántico. Descubre que la solicitud del usuario es "resumir una reunión", y el directorio tiene恰好 un Skill llamado "Asistente de resumen de reuniones", cuya descripción se ajusta perfectamente a la tarea. En este momento, el modelo de lenguaje grande informa este resultado de coincidencia a la herramienta cliente: "He descubierto que esta tarea se puede resolver con el 'Asistente de resumen de reuniones'."

Paso 3: Carga bajo demanda de instrucciones completas Después de recibir la retroalimentación del modelo de lenguaje grande, la herramienta cliente (Claude Code) entra realmente en la carpeta exclusiva del "Asistente de resumen de reuniones" para leer el texto completo de skill.md. Tenga en cuenta que este es un diseño extremadamente crucial: solo en este momento se leen las instrucciones completas, y el sistema solo lee este Skill seleccionado. Otros Skills no seleccionados permanecen silenciosamente en el directorio, sin consumir ningún recurso.

Paso 4: Ejecución estricta y respuesta de salida Finalmente, la herramienta cliente envía tanto "la solicitud original del usuario" como "el contenido completo de skill.md del Asistente de resumen de reuniones" al modelo de lenguaje grande. Esta vez, el modelo de lenguaje grande ya no está tomando decisiones, sino que entra en modo de ejecución. Sigue estrictamente las reglas establecidas en skill.md (por ejemplo: debe extraer participantes, temas centrales, decisiones finales), genera una respuesta altamente estructurada y la presenta al usuario a través de la herramienta cliente.

4. Mecanismo central uno: Carga bajo demanda y Reference

El flujo de trabajo del capítulo anterior introduce el primer mecanismo subyacente central de Agent Skill: la carga bajo demanda.

Aunque los nombres y descripciones de todos los Skills son siempre visibles para el modelo de lenguaje grande, el contenido específico de las instrucciones solo se extrae realmente al contexto del modelo después de que ese Skill haya sido精准命中.

Esto ahorra enormemente los valiosos recursos de Token. Imagina que, incluso si tienes implementados una docena de Skills de gran volumen como "Copywriting exitoso", "Resumen de reuniones" y "Análisis de datos on-chain", el modelo inicialmente solo necesita hacer una "búsqueda en el directorio" de muy bajo. Solo después de seleccionar el objetivo, el sistema alimenta al modelo con el archivo skill.md correspondiente. Esta "carga bajo demanda" es la primera capa del código para mantener Agent Skill ligero y eficiente.

Sin embargo, para usuarios avanzados que buscan la máxima eficiencia, solo lograr la primera capa de carga bajo demanda no es suficiente.

A medida que el negocio se profundiza, a menudo queremos que el Skill se vuelva más inteligente. Tomando el "Asistente de resumen de reuniones" como ejemplo, esperamos que no solo pueda repetir los temas, sino que también proporcione valor de insight incremental: cuando la reunión decida gastar dinero, pueda marcar directamente en el resumen si cumple con la合规 financiera del grupo; cuando se involucre cooperación externa, pueda alertar automáticamente sobre riesgos legales potenciales. De esta manera, al ver el resumen, el equipo puede detectar de un vistazo las alertas clave de合规, evitando la tediosa consulta secundaria de regulaciones.

Pero esto crea una矛盾 fatal en la ingeniería: para que el Skill tenga esta capacidad, el prerequisito es meter las extensas "Regulaciones Financieras" y "Disposiciones Legales" en el archivo skill.md. Esto haría que el archivo de instrucciones central se vuelva extremadamente inflado. Incluso si hoy la reunión matutina es puramente técnica, el modelo se ve obligado a cargar decenas de miles de palabras de "paja" financiera y legal, lo que no solo causa un grave desperdicio de Tokens, sino que también极易 provocar "distracción de la atención" del modelo.

Entonces, ¿es posible, sobre la base de la carga bajo demanda, lograr otra capa de "carga bajo demanda dentro de la carga bajo demanda"? Por ejemplo, ¿solo cuando el contenido de la reunión realmente menciona "dinero", el sistema saca las regulaciones financieras para que el modelo las vea?

La respuesta es sí. El mecanismo Reference en el sistema Agent Skill está diseñado precisamente para esto.

La esencia de Reference es una base de conocimiento externa activada por condiciones. Veamos cómo resuelve elegantemente el punto doloroso mencionado anteriormente:

1. Crear archivos de referencia externos: Primero, agregamos un archivo independiente en el directorio de este Skill, que en terminología se llama Reference. Lo nombramos Manual Financiero del Grupo.md, que detalla varios estándares de reembolso (por ejemplo: subsidio de alojamiento 500 €/noche, gastos de comida 300 €/persona/día, etc.).
2. Establecer condiciones de activación: Luego, volvemos al archivo central skill.md y agregamos una "regla de recordatorio financiero" especial. Podemos acordar claramente en lenguaje natural: "Se activa solo cuando el contenido de la reunión mencione palabras como dinero, presupuesto, compras, gastos. Después de activarse, debe leer el archivo Manual Financiero del Grupo.md. Según el contenido de este archivo, indique si el monto en la decisión de la reunión excede el estándar y especifique el aprobador correspondiente."

Después de completar la configuración, cuando revisemos la asignación presupuestaria en la próxima reunión, comienza una colaboración dinámica exquisita:

1. La herramienta cliente escanea y te solicita usar el Skill "Asistente de resumen de reuniones" (completa la primera capa de carga bajo demanda).
2. El modelo, al leer las actas de la reunión, detecta敏锐mente palabras relacionadas con "presupuesto", activando inmediatamente la regla que enterramos en skill.md.
3. En este momento, el sistema te enviará una segunda solicitud: "¿Permite leer Manual Financiero del Grupo.md?" (completa la segunda capa de carga bajo demanda: activación dinámica de Reference).
4. Una vez autorizado, el modelo cruza y compara el contenido de la reunión con los estándares financieros introducidos dinámicamente, y finalmente produce un resumen de alta calidad que no solo incluye "participantes, temas, decisiones", sino que también incluye una "alerta de合规 financiera".

Recuerde务必 las características centrales de Reference: está estrictamente condicionado. En otras palabras, si hoy tienen una reunión de revisión técnica discutiendo lógica de código, que no tiene nada que ver con el dinero, entonces este Manual Financiero del Grupo.md permanecerá silenciosamente en el disco duro, sin consumir ni un solo Token de recursos de cálculo.

5. Script y el mecanismo de divulgación progresiva

Después de hablar sobre el mecanismo Reference que resuelve la sobrecarga de información, pasamos a otra capacidad asesina de Agent Skill: la ejecución de código (Script).

Para un Agent maduro, no es suficiente solo "buscar información" y "escribir resúmenes"; poder hacer el trabajo directamente es el verdadero cierre automatizado. Ahí es donde entra en juego Script.

Continuando con nuestro ejemplo del "Asistente de resumen de reuniones". Después de escribir el resumen,通常还需要把它同步到公司的内部系统。为了实现这最后一步,我们在 Skill 的文件夹里新建一个 Python 脚本,命名为 upload.py,里面写好了对接公司服务器的上传逻辑。

Luego, volvemos al archivo central skill.md y agregamos una instrucción clara: "Cuando el usuario mencione palabras como 'subir', 'sincronizar' o 'enviar al servidor', debes ejecutar el script upload.py para enviar el contenido del resumen generado al servidor."

Cuando le dices a la IA: "El resumen está bien escrito, ayúdame a sincronizarlo con el servidor."

La herramienta cliente immediately solicitará tu permiso para ejecutar este archivo upload.py. Pero preste atención a una lógica subyacente extremadamente crucial: En este proceso, la IA no "lee" el contenido de este código, simplemente lo "ejecuta".

Esto significa que, incluso si tu script de Python tiene diez mil líneas de lógica de negocio extremadamente compleja, su consumo en el contexto del modelo de lenguaje grande es casi cero. La IA es como si estuviera usando una herramienta de "caja negra", solo le importa cómo iniciar esta herramienta y si finalmente tiene éxito, cómo funciona dentro de la caja no le importa en absoluto.

Esto lleva a la diferencia esencial en el mecanismo entre las dos funciones avanzadas Reference y Script:

• Reference (Leer): Es "mover" el contenido del archivo externo al cerebro del modelo (contexto) como referencia, por lo tanto consume Tokens.
• Script (Ejecutar): Se activa y ejecuta directamente en el entorno externo, siempre que expliques claramente el método de ejecución, no ocupará el contexto del modelo.

Por supuesto, aquí hay una guía para evitar errores: al escribir skill.md, debes explicar绝对清楚 las condiciones de activación del script y los comandos de ejecución. Si la IA encuentra instrucciones ambiguas y no sabe cómo ejecutarlo, podría "recurrir" a intentar mirar el contenido del código para buscar pistas, en cuyo caso tus Tokens sufrirán. Por lo tanto, la regla de hierro para escribir Skills es: Definir las reglas lo más claras y sin ambigüedades posible.

Llegados a este punto,其实已经找齐了 Agent Skill 的所有核心组件拼图。是时候停下来,站在全局视角做个总结了。

Si仔细回味 todo el proceso de carga, descubrirás que la filosofía de diseño de Agent Skill es en realidad un mecanismo extremadamente preciso de divulgación progresiva. Para ahorrar al máximo la potencia de cálculo y mantener la eficiencia, su sistema está estrictamente dividido en tres capas, y las condiciones de activación de cada capa se ajustan paso a paso:

• Capa 1: Capa de metadatos (siempre cargada) Aquí se almacenan los name y description de todos los Agent Skills. Es como el "directorio residente" del modelo de lenguaje grande, extremadamente ligero. El modelo de lenguaje grande echa un vistazo aquí cada vez antes de aceptar una tarea, completando el enrutamiento inicial.
• Capa 2: Capa de instrucciones (carga bajo demanda) Corresponde a las reglas específicas en skill.md. Solo cuando la primera capa confirma la pertenencia de la tarea, la IA "abre" esta capa correspondiente y carga las reglas específicas en su cerebro.
• Capa 3: Capa de recursos (carga bajo demanda dentro de la carga bajo demanda) Esta es la capa más profunda y voluminosa. Contiene tres componentes centrales:
• Reference: Como Manual Financiero del Grupo.md, solo se lee cuando la conversación activa condiciones específicas (como mencionar "dinero").
• Script: Como upload.py, solo se ejecuta cuando es necesario realizar una acción específica (como "subir").
• Asset: Como el logotipo de la empresa, fuentes exclusivas, plantillas PDF específicas necesarias al generar informes de investigación. También se invocan solo en el momento de generar el producto final.

6. Diferencias esenciales entre Agent Skill y MCP y combinación práctica

Después de hablar sobre los usos avanzados de Agent Skill, muchos lectores familiarizados con los protocolos subyacentes de IA pueden tener una fuerte sensación de déjà vu: el mecanismo Script de Agent Skill se parece mucho al popular MCP. En esencia, ¿no son ambos para permitir que el modelo de lenguaje grande se conecte y opere con el mundo exterior?

Dado que las funciones se superponen, al construir un flujo de trabajo de Crypto Research, ¿cuál deberíamos elegir?

Con respecto a esta pregunta, Anthropic oficialmente once señaló la diferencia esencial más central entre los dos con una frase muy clásica:

"MCP connects Claude to data. Skills teach Claude what to do with that data." (MCP负责将 Claude 连接到数据;而 Skill 负责教 Claude 如何处理这些数据。)

Esta frase da en el clavo. MCP es esencialmente una "tubería de datos",负责标准化地向大模型供给外部信息(比如查询某条链上的最新区块高度、拉取交易所的实时 K 线、读取本地的投研 PDF)。而 Agent Skill 本质上是一套“行为准则(SOP)”,负责规范大模型拿到这些数据后该怎么干活(比如规定投研报告必须包含代币经济学模型、规定输出的结论必须带有风险提示)。

En este punto, algunos geeks podrían objetar: "既然 Agent Skill 也能跑 Python 代码,我直接在 Script 里写一段连接数据库或调用 API 的逻辑不就行了吗?Agent Skill 完全可以把 MCP 的活儿一起干了!"

Es cierto que, en la implementación de ingeniería, Agent Skill también puede extraer datos. Pero es extremadamente incómodo y poco profesional.

Esta "falta de profesionalismo" se manifiesta en dos dimensiones fatales:

1. Mecanismo de ejecución y mantenimiento de estado: Los scripts de Agent Skill son "sin estado", cada activación es una ejecución independiente, se ejecuta y se destruye. Mientras que MCP es un servicio de larga duración que se ejecuta de forma independiente, puede mantener conexiones persistentes con fuentes de datos externas (como la conexión larga WebSocket que se mencionará más adelante), algo que los scripts simples no pueden lograr en absoluto.
2. Seguridad y estabilidad: Hacer que la IA ejecute repetidamente un script de Python con los permisos más altos del sistema presenta enormes riesgos de seguridad; mientras que MCP proporciona un entorno de aislamiento estandarizado y mecanismos de autenticación.

Por lo tanto, al construir un sistema avanzado de Crypto Research, la solución más poderosa no es elegir uno u otro, sino "MCP suministra agua, Skill elabora cerveza": combinar ambos de manera sólida.

Para que todos puedan sentir intuitivamente el poder de esta combinación, tomemos el ejemplo de opennews-mcp construido por el desarrollador Web3 Cryptoxiao, y desglosemos cómo usar Skill potenciado por API para crear un centro de inteligencia de noticias加密 totalmente automático.

La lógica central de este tipo de Skill es: organizar las capacidades de API discretas proporcionadas por MCP a través de las instrucciones de Skill, encapsulándolas en un Agent inteligente orientado al objetivo final de investigación de inversiones.

Este sistema otorga a la IA cuatro capacidades de módulos centrales:

Módulo 1: Descubrimiento de fuentes de noticias

Esta es la entrada para que la IA comprenda los límites de capacidad de esta herramienta. A través de las herramientas en discovery.py, la IA puede了解 dinámicamente de qué canales puede obtener información.

Módulo 2: Recuperación de noticias multidimensional

Este es el módulo de consulta más central, implementado por news.py, que proporciona múltiples formas de recuperación de noticias, desde simples hasta complejas.

Módulo 3: Análisis e insights potenciados por IA

Estas herramientas utilizan los resultados de análisis de IA ya completados en el backend de 6551.io, permitiendo que el Agent de IA consulte directamente "opiniones" en lugar de solo "hechos".

Insight clave: Cuando el Agent de IA invoca estas herramientas, no sabe que el servidor MCP ejecutó internamente una operación de dos pasos de "obtener-filtrar nuevamente". Para la IA, simplemente invoca una herramienta mágica que puede devolver directamente "noticias de alta puntuación" o "noticias favorables", simplificando enormemente el flujo de trabajo de la IA.

Módulo 4: Flujo de noticias en tiempo real

Esta es la capacidad "asesina" de opennews-mcp, implementada por realtime.py, que otorga a la IA la capacidad de escuchar eventos en tiempo real.

Cuando estas herramientas impulsadas por MCP se escriben en el flujo de instrucciones del Agent Skill, tu IA se transforma正式mente de un "asistente de chat genérico" a un "analista Web3 de nivel Wall Street". Puede ejecutar全自动mente flujos de trabajo complejos que antes requerían que los investigadores dedicaran horas:

Ejemplo de flujo de trabajo 1: Investigación de diligencia debida (DD) rápida de nuevas monedas

1. Instrucción: El usuario ingresa "Investiga en profundidad el proyecto @NewCryptoCoin que acaba de lanzarse."
2. Reconocimiento básico: El Agent invoca automáticamente opentwitter.get_twitter_user para obtener datos de Twitter oficiales.
3. Verificación cruzada de respaldo: Invoca opentwitter.get_twitter_kol_followers, analizando穿透mente qué KOLs o VC principales ya siguen discretamente el proyecto.
4. Búsqueda de sentimiento en toda la red: Invoca opennews.search_news_by_coin para buscar cobertura mediática y acciones de relaciones públicas.
5. Filtrado de relación señal-ruido: Invoca opennews.get_high_score_news para eliminar noticias flash sin valor, leyendo solo artículos largos con alta puntuación.
6. Generar informe de investigación: El Agent, según el formato de informe de investigación preestablecido en el Skill, genera un informe estándar de尽职调查 que incluye "aspectos básicos, estructura de筹码 de la comunidad, calor mediático y calificación integral de IA".

Ejemplo de flujo de trabajo 2: Descubrimiento de señales de trading impulsadas por eventos en tiempo real

1. Instrucción: El usuario ingresa "Ayúdame a monitorear el mercado las 24 horas, buscando oportunidades de trading突发 en el campo de 'pruebas de conocimiento cero (ZK)'."
2. Desplegar centinela: El Agent invoca opennews.subscribe_latest_news para establecer una conexión larga WebSocket, escuchando con precisión flujos de noticias que contengan "ZK" o "Zero-Knowledge Proof" y estén asociados con tokens específicos.
3. Captar noticias favorables: Cuando el sistema captura noticias de alto peso favorables sobre un proyecto (por ejemplo, SomeCoin) que logra un avance en tecnología ZK, y el indicador de sentimiento se determina como Long,立即 interrumpe la suspensión.
4. Prueba de resonancia del sentimiento comunitario: El Agent invoca en毫秒级 la herramienta de búsqueda de Twitter, consultando si múltiples KOLs centrales en el campo ZK están fermentando同步mente el evento.
5. Activación de alarma: Si se cumplen las condiciones de "primicia mediática + resonancia comunitaria", el Agent立即 envía al usuario una alerta de trading Alpha de alta certeza.

En este punto,通过 Agent Skill 规范行为逻辑,结合 MCP 贯通数据大动脉,一套高度自动化、专业化的 Crypto Research 工作流便彻底闭环了。

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