腾讯、阿里、字节,混战Skill商店

marsbit發佈於 2026-06-03更新於 2026-06-03

文章摘要

Skill(AI技能)正成为热门领域,它是指导AI Agent执行任务的结构化指令文件。随着技能数量增加,分发平台涌现,腾讯、阿里、字节、智谱、美团、小红书等公司纷纷上线Skill商店,争夺AI时代的流量入口。虽然商店本身多免费,但平台希望通过Skill吸引用户留在自身生态,并通过算力消耗、模型调用、广告或交易抽成等方式实现盈利。 目前Skill商店面临多重挑战:技能效果受模型和环境影响,缺乏稳定评估体系,用户难以判断质量;使用成本(如Token消耗)不透明;存在安全风险,如恶意技能窃取数据;且缺乏标准化协议,导致跨平台兼容性差。此外,Skill个性化强,难以像传统App那样统一标准化,商业化道路尚远。 尽管有付费需求存在(如字节扣子平台已有交易),但Skill分发仍依赖平台推荐或内容传播,开发者自主推广空间有限。未来,Skill商店要成为类似App Store的成熟市场,需解决评估、标准化和安全等问题,目前各类玩家均未完全突破这些瓶颈。

Skill正在成为AI领域最热门的关键词之一。

Skill,可以理解为给AI Agent的“操作手册”。它是一份结构化的指令文件,里面写清楚了该调用什么工具、遇到什么情况如何判断、最终按什么标准输出结果。Agent读取这份文件,就能按照预设的路径执行任务。

打个比方,一个资深产品经理可以把自己写产品需求文档的全套流程封装成一个Skill,任何人的Agent装上它,就能按同样的框架输出一份规范的需求文档。

随着Skill数量增加,分发平台随之出现。最早承担这个角色的是GitHub、ClawHub等开发者社区,Skill的上传、搜索和下载都在技术社区内完成。

大厂也在快速跟进。今年3月,腾讯、阿里、字节先后在自家Agent平台上线了Skill商店。此后两个月,智谱、美团、小红书接连入场。互联网大厂、大模型公司、本地生活巨头,甚至内容平台,都在争夺这个入口。

Skill商店争夺战的本质,是AI时代流量入口的卡位,谁掌握分发权,谁就掌握用户。

但除了字节扣子试水了Skill付费,其余平台上挂的都是免费版。不赚钱的“商店”,各家为什么还要抢?

01 三类玩家,各怀心思

谁在下场?Skill商店为什么值得抢?

回答这个问题之前,先看一个已经跑通的模型。

在移动互联网时代,苹果的App Store不只是靠30%的下载抽成赚钱,更核心的价值在于:开发者为了进入iOS生态而开发应用,用户为了使用这些应用而留在iOS生态,进而持续在生态内消费:购买iCloud、订阅Apple Music、在应用内付费。分发权是入口,生态消费才是收入来源。

Skill商店争的是同一个逻辑。用户习惯在哪里获取Skill,就留在对应的生态里消费服务。区别在于,移动互联网时代这个逻辑已经验证,而Skill商店还处于“画饼”阶段。理解了这一点,再来看三类入局者的不同打法。

第一类是互联网大厂,用Skill商店引流,在生态赚钱。

阿里在旗下JVS Claw Agent助手里内置了“虾小宝”Skill市场,用户挑选的Skill可一键同步到工具中使用。Skill市场本身不收费,但用户调用Skill就要消耗算力,算力是阿里的云业务收入。

字节两条路线并行。火山引擎推出的Find Skill,面向企业客户,整合ClawHub、GitHub等多源Skill;扣子搭载的Skill商店,面向普通开发者,降低创作和使用门槛,还支持Skill售卖。目标是抢开发者群体,用Skill撬动云服务和算力消费。

腾讯的策略略有不同。SkillHub本质是海外ClawHub的本土化镜像站点,承担引流与本土化适配功能。但腾讯真正的底牌是微信小程序生态。依托数百万小程序积累的成熟服务链路,腾讯可将各类线下及线上服务封装为标准化Skill。如果这个路径走通,商业模式和小程序类似,赚的是交易抽成和广告收入。

美团则是用Skill生态反哺主业。其4月推出xia345,定位是AI Agent生态导航,收录了20多个Agent和7000多个Skill。紧接着5月又公测了AI社区觅游,入驻Agent超3000个,Skill总数超4万。从导航到社区,用户在“觅游”上看到分享,去“xia345”下载使用。Skill本身不赚钱,但它能延长用户在美团体系内的停留时间,为到店、外卖等核心业务创造更多转化机会。

第二类是大模型公司,用Skill商店留住用户,靠模型调用赚钱。

智谱4月在自家Agent平台Auto Claw上线了AgentMore Skills广场,整合官方严选、Skill Hub和开源社区三个模块,支持一键零Token安装。

月之暗面动作更早,2月就上线了Kimi Claw,用户在网页端一键部署Open Claw,并配置了技能库,用户可以直接在浏览器里安装、调用各类Skill。

大模型公司做Skill分发,看上去最顺理成章。模型本身就是Skill运行的底座,开发Skill商店可以带动自家大模型的持续调用,把用户留在自己的地盘上。

大模型公司Agent工程师何宇提到,自研的Skill与自家底层模型适配度更高,使用体验也更好。本质上,Skill是“饵”,模型调用量才是“鱼”。

第三类是内容平台,把Skill当新的内容品类,赚流量和广告的钱。

小红书近期推出Red Skill,目前还在内测。用户可以在帖子下方挂Skill链接,点击即可复制安装指令。和传统Skill分发的从搜索到配置的链路不同,小红书走的是内容推荐路线,把Skill变成了可以被浏览、被推荐的内容形态。小红书赚的不是Skill的钱,而是这部分内容带来的流量和广告收入。

三类玩家的逻辑是一致的:Skill商店本身不赚钱,但它是获取和留住用户的入口。真正的收入,在Skill之外。

不过,这个判断成立的前提是,开发者和用户真的愿意使用。

独立开发博主杉森楠就提到,这些内嵌在大厂产品里的Skill商店,实际吸引力可能没有想象中大。它更像是整个产品里的一个附属功能,存在感并不强,也并非大厂的主推方向。而内容平台天然的传播能力,在Skill分发环节更具竞争力。

也就是说,商店是搭起来了,但吸引力还不够。

02 Skill商店的生意,卡在哪?

要判断Skill商店这门生意好不好做,最直接的是看它赚不赚钱。

目前,只有字节的扣子支持Skill交易,创作者可以给自己的Skill定价出售。其他平台几乎都是免费分发。真正称得上“交易”的,反倒是有人在闲鱼上利用信息差,把开源Skill打包转卖。

Skill“商店”现在还只是个比喻。问题出在哪?

第一道坎在于,Skill很难被定价。

App Store能成立,靠的是一套完整的评价体系:功能明确、体验稳定,还有评分和用户评价。更重要的是,同一个App任何人运行,效果是一样的。

Skill缺的就是这种确定性。换一个模型、换一个上下文环境,Skill产出的效果可能差异很大。杉森楠告诉「AIX财经」,不同Agent产品性能有差异,搭载的模型能力也不一样,同一个Skill在不同产品和模型上跑出来的结果不可控。即便在同一产品、同一模型下,由于AI本身的随机性,输出也未必一致。

何宇补充了另一个角度:多数面向普通用户的通用Skill属于开放式输出,没有唯一的标准答案,行业目前也缺少统一的效果评判标准。优质Skill无法被有效识别,用户的筛选成本极高。

效果不稳定,评价体系就建不起来。评价体系建不起来,用户就缺少付费的依据。

第二道坎在于,成本不透明。

完成同一个任务,不同Skill消耗的Token量可能差出几倍,但用户在安装之前无从得知。同样功能的两个Skill,哪个更“省Token”?没法比较。

何宇举了一个例子,他曾在同一平台上用过两个长文总结Skill,处理同一份文档、下达同样的指令,但消耗的Token量差距很大,而且这个差异在选择Skill时完全看不出来。用户付费买了Skill,还要额外承担不确定的Token消耗成本,这笔账怎么算?

第三道坎在于安全风险。

今年以来,Skill投毒事件已有先例,恶意Skill会通过仿冒热门Skill名称上架,窃取用户数据。各平台虽然陆续上线了审查机制,但这也提高了开发者上传Skill的门槛。

杉森楠在小红书上传Skill时就遇到了限制,平台只允许上传Markdown和TSD文件,复杂Skill没法完整上传,最后只能降级成一个Prompt。安全审查和开发者体验之间,还没有找到平衡点。

最后一道坎是标准化协议的缺失。

不同开发者对同一任务的描述方式不同,容易让模型产生理解偏差,执行效果参差不齐。何宇表示,描述上的歧义让Skill的实际体验难以把控,“好用”就成了玄学。

再加上缺乏标准化的权限边界,“一次开发、多平台分发”的理想效果还落不了地。

这四道坎其实指向了同一个原因:Skill本质上是个性化工作流,天然抗拒标准化。而商业化的前提,恰恰是标准化。

所以,现在的Skill商店更像是一个展示货架,东西摆出来了,但用户不知道该选哪个,选了也不知道好不好用。距离真正的“交易”,还有不短的路。

03 离App Store还有多远?

先把目光从平台拉到开发者身上。

独立开发者陈旭曾在扣子上传过一个付费Skill。审核通过当天就有6人付款,首页推荐带来了持续曝光。但好景不长,他很快发现,自己不再有机会进入首页推荐,用户必须主动搜索才能找到,也无法投放流量。首页曝光机会完全由平台把控,随机性很强。

这至少说明两点:第一,Skill付费有真实需求;第二,在现有平台上,开发者的分发能力极其有限。

那么,Skill商店能成为下一个App store吗?从目前来看,有两方面阻碍。

一方面是,Skill没有统一的评估体系。陈旭提到,他选Skill一般冲着GitHub的星数去的,因为这些经过了用户的真实检验,但国内平台的热门排行和外网存在偏差,指标可能失真。缺少跨平台、标准化的评估体系,用户只能凭运气选。

另一方面是,Skill带有强烈的个性化属性。杉森楠提到,市面上大部分通用Skill的效果有限。真正好用的Skill需要贴近个人工作流,在实际工作中反复调试,沉淀出专属的方法论。打个比方,即便同为“写作助手”的两个Skill,适配的工作流、产出风格可能完全不同。

评估体系建不起来,Skill商店就只能停留在展示货架的阶段。

但换个角度看,Skill本质上是一种新形态的商品。过去用户为“确定性”买单,需要一个功能,就下载一个App。现在买的是“可能性”,买一种创造能力、一套可复用的方法论。

何宇把有付费基础的场景分成了两类:一是办公刚需,如合同审核、数据报表生成等流程固定的场景,企业付费意愿强;二是个人工具,如求职简历优化、留学文书撰写等场景,付费转化率相对高。

问题在于,谁能把这个空间变成真正的生意?

三类入局者各有优势,但各有短板。

互联网大厂离场景最近,但Skill商店对它们来说只是“添头”,不会投入核心资源。大模型公司在模型适配上有天然优势,但生态比不过大厂,Skill商店只是增值服务,本质还是希望用户持续调用模型。内容平台的传播能力最强,在Skill还没有标准化评估体系的阶段,用户选Skill靠博主推荐和使用演示,这恰好是内容平台擅长的事,但它们离技术生态最远。

Skill的不稳定性、个性化属性和安全隐患,决定了这门生意比表面看起来难得多。对入局者来说,让“买Skill”这件事变得像“买App”一样自然,目前还没有一家做到。 。

本文来自微信公众号“AIX财经”,作者:AIX财经团队

相關問答

Q什么是AI Agent的Skill?

ASkill是给AI Agent的结构化指令文件,相当于操作手册。它详细说明了调用什么工具、如何判断情况以及按什么标准输出结果。Agent读取后就能按预设路径执行任务,例如将产品经理写需求文档的流程封装成Skill,使任何人的Agent都能按同样框架输出规范文档。

QSkill商店的本质是什么?为什么各大公司都在争夺它?

ASkill商店的本质是AI时代的流量入口卡位,谁掌握Skill的分发权,谁就能掌握用户。争夺是因为它虽不直接盈利,却是获取和留住用户的入口,能间接带动生态内其他业务(如云服务算力消费、模型调用、广告收入或交易抽成)的持续收入。

QSkill商店当前面临的主要商业化障碍有哪些?

A主要障碍包括:1. Skill难以定价,因为效果不稳定,缺乏统一评价体系;2. 使用成本不透明,用户无法提前比较不同Skill的Token消耗;3. 存在安全风险,如Skill投毒窃取数据,审查机制影响开发者体验;4. 缺乏标准化协议,导致同一Skill在不同平台或模型上效果差异大,难以实现一次开发多平台分发。

QSkill商店与App Store的核心区别是什么?

A核心区别在于:App Store售卖的是功能明确、体验稳定的应用(确定性商品),而Skill商店售卖的是“可能性”和创造能力,是高度个性化的工作流或方法论。Skill的效果受模型、上下文等因素影响,缺乏标准评估体系,且天然抗拒标准化,这使得其商业化比App Store困难得多。

Q目前Skill付费的主要需求场景有哪些?

A主要有两类场景:1. 办公刚需,如流程固定的合同审核、数据报表生成等,企业付费意愿强;2. 个人工具,如求职简历优化、留学文书撰写等,个人用户的付费转化率相对较高。这些场景的共同点是任务目标相对明确,对输出质量有较高要求。

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