很多专业经验很难软件化。它存在专家的判断、模板、检查习惯、行业语言和反复迭代的方法里。传统软件很难完整表达这些经验，普通提示词又过于脆弱。
Eureka 对 Skill 的理解，是介于专家经验和可执行工作流之间的结构化单元。
Skill 不只是提示词
一个提示词可以描述任务，但很难保证输入、工具、输出和评测都稳定。一个可复用 Skill 至少应该包含任务目标、输入要求、工作步骤、工具调用、输出格式、评测标准和人工确认点。
这些要素组合起来，才可能让 AI 从会生成，走向会按方法工作。
专家为什么需要 Skills
专家的时间有限。很多专业服务中的重复步骤，并不需要每次从头完成。如果专家能把自己的方法封装成 Skill，就可以把更多时间留给判断、沟通和高价值决策。
研究顾问可以封装主题分析 Skill，内容专家可以封装品牌语气 Skill，产品经理可以封装需求澄清 Skill，开发者可以封装测试计划 Skill。Skill 的价值不在于取代专家，而在于把成熟方法变成更容易复用、分发和迭代的工作单元。
Marketplace 的意义
Skills Marketplace 让不同角色可以围绕同一个 Workbench 生态协作。专家提供行业方法，开发者提供工具和连接器，伙伴提供交付和客户理解，团队选择适合自己的 Skills，Eureka 提供运行、治理和评测底座。
每一个成功的 Skill，都是一次产品化机会。它把隐性的经验显性化，把重复工作标准化，把单次服务转化为可持续迭代的能力。