一起来，走进ai新时代。
朋友们，这是一个喜大普奔的好消息：Claude的Agent Skills终于来了！
最近AI圈被这个东西刷屏了。很多人说，有了Agent Skills，n8n这类工作流工具可以去死了！只要写一段话，AI就能像真人助手一样自动完成整个任务。
但真相是什么？作为一个深耕工作流自动化的创作者，我必须搞清楚这件事。
所以我花了一个下午，用同一个任务让Claude Agent Skills和n8n硬刚了一把。结果完全出乎我的意料！
一、我设计了一个实战对比
任务很简单：访问量子位网站，抓取最新三条新闻，用AI总结成摘要，然后发送到飞书群聊。
这个任务既要爬网页，又要调AI，还要对接飞书API，算是一个典型的自动化场景。
先说Agent Skills的表现
优点：
入门真的快！只要会写需求描述，基本就能用
遇到错误会自我修复，容错能力超强
对话式交互，感觉像在跟真人助手沟通
但是，朋友们，重点来了：
我对Agent Skills的评价是：看起来很美，用起来很累！
为什么？
慢！ 这个任务跑了将近3分钟，还要加上各种调试时间
烧钱！ 因为要不断试错修复，消耗了大量token
复杂任务搞不定！ 遇到需要外部脚本的任务，你还是要懂Python、懂终端操作
最关键的是：我花了1-2小时才把Skills配置好，而搭建n8n工作流只用了5分钟！
再看n8n的表现
同样的任务：
执行时间：49秒！ 比Agent Skills快了2倍多
成本几乎为零 只有AI总结那步用了模型
稳定性极高 因为流程完全在你掌控中
看到这个结果，我突然想起一个比喻：
学n8n就像学开挖掘机——刚开始要记住每个按钮和拉杆的作用，学习曲线很陡。但一旦学会了，你就能驾驶它去任何工地干活，不依赖任何外部条件。
用Agent Skills就像是魔法师——表面上念个咒语就能施法，但要施复杂的魔法，你得懂Python、懂终端、懂环境配置。它考验的是你的全栈工程能力！
二、所以谁更好用？
我的答案是：这根本不是谁替代谁的问题！
它们是互补的关系：
用n8n的场景：
高频重复任务（每天抓500个网站价格）
复杂的多平台协作（企业级工作流）
需要稳定性和低成本的任务
有明确流程的结构化任务
用Agent Skills的场景：
分析20份竞品报告找风险点
探索性、非结构化的任务
临时性、一次性的需求
需要AI深度理解和推理的工作
三、给新手的实用建议
如果你想快速上手自动化：
从n8n开始学 虽然刚开始难点，但边界清晰，学会了就是你的
Agent Skills作为补充 用来处理那些n8n搞不定的AI推理任务
不要被炒作迷惑 工具没有绝对的好坏，只有适不适合
说实话，我做了这么多年工作流自动化，见过太多"革命性"工具最后都成了辅助角色。
真正的自动化高手，是知道什么时候用什么工具的人。
朋友们，n8n不会凉，Agent Skills也不会取代它。它们各有各的用武之地。
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但不管你学不学课程，记住一句话：
工具永远在变，但解决问题的能力不会过时。
多去实践吧，多去试错吧！乾坤未定，你我均是黑马！
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