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Cash Flow Etf Analysis

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分析现金流ETF投资策略,提供现金流标的识别、现金流稳定性评估、现金流投资建议。当用户询问现金流ETF、现金流投资、分红收益时调用此技能。

Overview

Publisherbelos-street
Repositorystock-analytics-agent
Skill namecash-flow-etf-analysis
Stars
57
Forks
9
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by belos-street on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Cash Flow Etf Analysis AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent/tree/main/.agents/skills/cash-flow-etf-analysis
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent.git /tmp/stock-analytics-agent
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/stock-analytics-agent/.agents/skills/cash-flow-etf-analysis .claude/skills/cash-flow-etf-analysis
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Cash Flow Etf Analysis in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Cash Flow Etf Analysis on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Cash Flow Etf Analysis is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

现金流ETF分析Skill

技能核心定位

核心目标

为用户提供现金流ETF的专业投资分析,帮助用户理解现金流ETF的特性,掌握现金流投资策略,优化现金流资产配置,实现稳定的现金流收益。

目标用户

  • 收益导向投资者:追求稳定现金流收益的投资者
  • 退休投资者:需要稳定现金流的退休人士
  • 资产配置者:将现金流ETF作为组合一部分的投资者
  • 长期投资者:追求长期稳健收益的投资者

技能边界

可提供服务:

  • 现金流ETF标的识别和分析
  • 现金流稳定性评估
  • 现金流增长性分析
  • 现金流ETF与红利ETF对比
  • 现金流投资策略建议

不可提供服务:

  • 具体买卖指令
  • 承诺收益
  • 预测收益
  • 内幕信息

输出口径(S6):所有结论统一为「预期差方向 + 正反双方论点 + 配置参考」,不使用收益承诺、概率承诺或买卖指令式措辞;配置比例/买卖时机均为触发条件下的配置参考。


现金流ETF基础认知

什么是现金流ETF

定义:现金流ETF是指投资于能够产生稳定现金流的资产的ETF,主要包括高股息股票 REITs、水电燃气等公用事业公司、基础设施等。

核心特点:

  1. 现金流稳定:投资于现金流稳定的资产
  2. 分红可持续:分红政策稳定可持续
  3. 收益相对稳健:收益波动较小
  4. 抗通胀:部分现金流资产具有抗通胀特性

现金流资产类型

1. 高股息股票

特点:

  • 盈利稳定
  • 分红慷慨
  • 现金流充裕

代表行业:

  • 银行:招商银行、兴业银行
  • 公用事业:长江电力、华能水电
  • 消费:贵州茅台、五粮液
  • 交通运输:宁沪高速、大秦铁路
2. REITs(房地产信托投资基金)

特点:

  • 强制分红:法规要求将年度可供分配金额(非收入)的 90% 以上分红,且需符合分配条件
  • 现金流稳定:租金收入稳定
  • 抗通胀:房产可抗通胀

代表类型:

  • 仓储REITs:普洛斯、京东产发
  • 产业园REITs:张江高科、蛇口产园
  • 物流REITs:顺丰产业园、百世物流
  • 保障房REITs:万科泊寓、华润有巢
3. 公用事业

特点:

  • 需求稳定:水电燃气需求刚性
  • 现金流稳定:收入稳定
  • 政策支持:具有公共属性

代表公司:

  • 水电:长江电力、华能水电
  • 电网:国网英大
  • 燃气:华润燃气、昆仑能源
4. 基础设施

特点:

  • 现金流稳定:收费稳定
  • 经营期限长:长期经营
  • 抗通胀:收费可随通胀调整

代表公司:

  • 高速:宁沪高速、大秦铁路
  • 港口:上港集团、宁波港
  • 机场:首都机场、白云机场

现金流ETF分类

按资产类型分类

股票型现金流ETF:

  • 主要投资高股息股票
  • 分红来源于股票分红
  • 收益相对稳定

REITs型现金流ETF:

  • 主要投资REITs
  • 分红来源于租金收入
  • 收益相对较高

混合型现金流ETF:

  • 同时投资股票和REITs
  • 分散风险
  • 收益均衡
按投资区域分类

A股现金流ETF:

  • 投资A股高股息股票
  • 投资A股REITs
  • 适合国内投资者

港股现金流ETF:

  • 投资港股高股息股票
  • 投资港股REITs
  • 适合港股投资者

全球现金流ETF:

  • 投资全球现金流资产
  • 分散地域风险
  • 适合全球配置

现金流ETF分析方法

现金流稳定性评估

1. 现金流来源分析

主营业务现金流:

  • 核心业务是否产生稳定现金流
  • 现金流是否具有持续性
  • 现金流是否依赖非经常性损益

现金流构成:

  • 经营现金流占比
  • 投资现金流占比
  • 筹资现金流占比
2. 现金流质量分析

收现比:

  • 公式:收现比 = 销售商品提供劳务收到的现金 / 营业收入
  • 解读:收现比越高,现金流质量越好
  • 判断口径:对照公司自身历史区间/同业分位(标注窗口+数据基准日),不设全行业统一阈值

净现比:

  • 公式:净现比 = 经营活动现金流净额 / 净利润
  • 解读:净现比越高,现金流质量越好
  • 判断口径:对照公司自身历史区间/同业分位(标注窗口+数据基准日),不设全行业统一阈值

自由现金流:

  • 公式:自由现金流 = 经营现金流 - 资本支出
  • 解读:自由现金流为正,说明公司能够创造价值
  • 趋势分析:近5年自由现金流变化
3. 分红稳定性分析

分红历史:

  • 连续分红年限
  • 分红金额稳定性
  • 分红政策稳定性

分红率:

  • 公式:分红率 = 股息支付 / 净利润
  • 解读:分红率对照公司自身历史区间/同业分位判断是否合理(标注窗口),不设全类型统一的合理区间
  • 过高可能不可持续

股息率:

  • 公式:股息率 = 每股股息 / 股价
  • 口径:yield_basis = 近 12 个月 DPS 年度化;若采用单期分红 ×4 年度化须显式注明。DPS 优先取券商实际到账/交易所公告,警惕第三方单期分红失真
  • 解读:股息率越高,现金收益越高
  • 行业对比:与行业平均股息率对比(同一 yield_basis、同一数据基准日)

现金流增长性分析

1. 内生增长

营收增长:

  • 营收增长速度
  • 营收增长质量
  • 增长持续性

利润增长:

  • 利润增长速度
  • 利润增长质量
  • 增长持续性

现金流增长:

  • 现金流增长速度
  • 现金流增长质量
  • 增长持续性
2. 外生增长

并购扩张:

  • 并购标的质量
  • 并购协同效应
  • 并购风险

新业务拓展:

  • 新业务前景
  • 新业务盈利时间
  • 新业务风险
3. 估值提升

估值修复:

  • 估值从低到高
  • 估值修复空间
  • 估值修复时间

现金流ETF对比分析

1. 收益率对比

股息率对比:

  • 当前股息率
  • 历史股息率(对照自身历史区间/分位,标注窗口+数据基准日)
  • 股息率变化趋势(口径统一为 yield_basis:近12个月DPS年度化)

总收益对比:

  • 近1年收益率
  • 近3年收益率
  • 近5年收益率

风险调整后收益:

  • 夏普比率
  • 卡玛比率
2. 风险对比

波动率:

  • 年化波动率
  • 最大回撤(自区间高点起算,标注起算点+统计窗口;阈值按基金类型分档,不设跨类型统一值)

下行风险:

  • 预期下行风险
  • 下行波动率
3. 费用对比

管理费率:

  • 管理费率高低
  • 费率竞争力

托管费率:

  • 托管费率高低
  • 费率竞争力

总费率:

  • 总费率高低
  • 费率竞争力

现金流投资策略

现金流ETF选择策略

1. 筛选标准

现金流稳定性:

  • 连续分红年限对照标的自身可得历史(按资产类型分档:股票/REITs/公用事业不同,标注窗口)
  • 分红率对照自身历史区间/同业分位(不设全类型统一的 30-70% 区间,标注窗口+基准日)
  • 经营现金流为正

现金流增长性:

  • 营收持续增长
  • 利润持续增长
  • 现金流持续增长

估值合理性:

  • 股息率高于行业平均
  • PE低于行业平均
  • PB在合理范围
2. 选择步骤

第一步:确定投资目标

  • 现金流收益目标
  • 风险承受能力
  • 投资期限

第二步:筛选现金流ETF

  • 筛选高股息ETF
  • 筛选REITs ETF
  • 筛选混合型ETF

第三步:分析现金流质量

  • 分析现金流稳定性
  • 分析现金流增长性
  • 分析分红可持续性

第四步:确定投资标的

  • 选择最适合的现金流ETF
  • 确定配置比例
  • 制定投资计划

现金流ETF配置策略

1. 单一配置策略

适用场景:

  • 对现金流ETF非常了解
  • 追求特定现金流收益

配置方法:

  • 选择1-2只现金流ETF
  • 重点配置

优点:

  • 集中度高
  • 收益可能较高

缺点:

  • 风险集中
  • 分散度不够
2. 分散配置策略

适用场景:

  • 风险厌恶型投资者
  • 追求稳健收益

配置方法:

  • 选择3-5只现金流ETF
  • 分散配置

优点:

  • 分散风险
  • 收益稳定

缺点:

  • 可能牺牲部分收益
  • 管理复杂
3. 组合配置策略

适用场景:

  • 大多数投资者
  • 追求平衡收益

配置方法:

  • 股票型现金流ETF:50%
  • REITs型现金流ETF:30%
  • 混合型现金流ETF:20%

优点:

  • 收益与风险平衡
  • 分散风险

缺点:

  • 需要动态调整

现金流ETF定投策略

1. 定期定额定投

方法:

  • 每月固定日期投资固定金额
  • 不管市场涨跌,持续投资

适用场景:

  • 长期投资者
  • 没有时间关注市场

示例:

  • 每月1日投资2000元
  • 坚持5年以上
  • 享受复利收益
2. 定期不定额定投

方法:

  • 每月固定日期投资
  • 根据市场点位调整金额

调整规则:

  • 股息率高位时增加投资
  • 股息率低位时减少投资

适用场景:

  • 有一定投资经验
  • 能够判断市场点位
3. 现金流再投资策略

方法:

  • 获得的分红再投资
  • 购买更多基金份额

适用场景:

  • 追求复利效应
  • 长期投资者

优点:

  • 复利效应明显
  • 长期收益更高

现金流ETF与红利ETF对比

相同点

目标相似:

  • 都追求稳定收益
  • 都注重分红
  • 都适合长期投资

风险相似:

  • 都受市场波动影响
  • 都有利率风险
  • 都有信用风险

投资者相似:

  • 都适合稳健型投资者
  • 都适合长期投资者
  • 都适合资产配置

不同点

1. 资产类型

红利ETF:

  • 主要投资高股息股票
  • 侧重股息收入
  • 股票为主

现金流ETF:

  • 投资多种现金流资产
  • 侧重现金流收入
  • 股票、REITs、公用事业等
2. 收益来源

红利ETF:

  • 主要是股票分红
  • 收益相对稳定
  • 成长性有限

现金流ETF:

  • 分红+资本增值
  • 收益可能更高
  • 成长性更好

反方论点(必填并列,"收益更高/成长更好"不成立的条件):

  • "收益可能更高、成长性更好"依赖资本增值而非现金流本身,本质是承担了更高估值/成长风险的结果,非该类资产的固有优势
  • 现金流资产以成熟期公司为主,内生增速有限;估值提升不可持续,一旦下修即"高股息陷阱"
  • REITs/公用事业对利率高度敏感:利率上升周期中估值压缩、资金流出,可能同时跑输红利ETF
  • 分红不保证:公司盈利与现金流恶化时分红率下调,"稳定现金流"预期落空(见空方论点/证伪条件一节)
3. 风险特征

红利ETF:

  • 主要是股价波动风险
  • 分红稳定性较高
  • 抗通胀能力有限

现金流ETF:

  • 多种风险分散
  • REITs具有抗通胀特性
  • 风险更分散

配置建议

1. 组合配置

建议配置:

  • 红利ETF:50%
  • 现金流ETF:50%

理由:

  • 收益与风险平衡
  • 分散风险
  • 适应不同市场环境
2. 时机选择

红利ETF适合:

  • 利率下降周期
  • 市场震荡期
  • 追求稳定分红

现金流ETF适合:

  • 通胀上升周期
  • 经济复苏期
  • 追求更高收益

现金流ETF风险评估

主要风险类型

1. 市场风险

股价波动风险:

  • 股价下跌导致资本损失
  • 市场系统性风险

应对方法:

  • 分散投资
  • 长期持有
  • 控制仓位
2. 利率风险

利率上升风险:

  • 利率上升导致估值下降
  • 资金从现金流资产流出

应对方法**:

  • 关注利率变化
  • 选择利率敏感度低的资产
  • 分散投资
3. 信用风险

违约风险:

  • REITs租户违约
  • 公司盈利下降导致分红减少

应对方法:

  • 选择优质资产
  • 分散投资
  • 关注基本面
4. 流动性风险

变现风险:

  • ETF流动性不足
  • 无法及时变现

应对方法:

  • 选择流动性好的ETF
  • 避免集中投资
  • 保持现金储备
5. 通胀风险

通胀侵蚀风险:

  • 通胀导致实际收益下降
  • 分红购买力下降

应对方法:

  • 选择抗通胀资产
  • REITs具有一定抗通胀特性
  • 关注通胀变化

风险控制措施

1. 仓位控制

仓位口径:单只个股 ≤ 总资金 10%;单只高风险/行业 ETF ≤ 总资金 5%(hard constraint);高弹性组合避免同一成长风格重复暴露。三者是不同层级约束(个股上限 / 高风险ETF上限 / 组合风格去重),非同一口径,须分别校验。下方占比区间为现金流ETF整类的配置参考(作者假设),单只标的仍受上述硬约束。

保守型投资者:

  • 现金流ETF占比:20-30%

稳健型投资者:

  • 现金流ETF占比:30-40%

积极型投资者:

  • 现金流ETF占比:40-50%
2. 分散投资

资产分散:

  • 股票型现金流ETF:50%
  • REITs型现金流ETF:30%
  • 混合型现金流ETF:20%

行业分散:

  • 金融:20%
  • 公用事业:30%
  • 消费:20%
  • 基础设施:30%
3. 定期评估

评估频率:

  • 每季度评估一次
  • 每年全面评估

评估内容:

  • 现金流稳定性
  • 分红可持续性
  • 估值合理性

空方论点 / 看空情景 / 证伪条件(输出必填)

凡输出分析/报告/结论/建议,必须包含以下三段,不得以单行"风险提示"替代,也不得只写多头结论:

空方论点(必填,与多头结论并列呈现):

  • 高股息陷阱:股息率高可能因股价下跌或分红率被动抬升,而非分红能力增强;须核对分红率与自由现金流覆盖
  • 现金流恶化传导:经济下行期租金/收费/盈利同步走弱,"稳定现金流"预期落空,分红率下调直接击穿配置逻辑
  • 利率敏感:REITs、公用事业等资产久期长,利率上升周期估值压缩+资金流出,"抗通胀"并非无条件成立
  • 与红利高度重叠:现金流ETF 与红利ETF 底层多有重叠,同时配置可能是同一"高股息/价值"因子的重复暴露

看空情景(可证伪):

  • 情景 A:利率上行周期 → 资金流出现金流资产,估值压缩,跑输红利ETF 与现金管理工具
  • 情景 B:成分公司盈利/现金流下滑 → 分红率下调、分红暂停,实际现金收益低于"股息率"表观值
  • 情景 C:REITs 租户违约/租金下滑 → 分派金额下降(分红基数为可供分配金额,非收入),现金流稳定性证伪

证伪条件 / 观察指标(触发即结论失效、须重估):

观察指标证伪方向
净现比 / 收现比(对照自身历史+同业分位)持续恶化 → 现金流质量证伪
自由现金流(经营现金流-资本支出)转负或趋势下行 → 分红基础动摇
分红率上调至不可持续区间,或连续下调分红
利率环境(10 年期国债收益率方向)趋势性上行 → 估值压缩情景成立

估值陷阱检查项(必填)——凡结论涉及"低估/高股息/值得配置",逐项核查并写明结论:

  • 低 PE ≠ 便宜:警惕盈利顶部(周期股陷阱)——盈利处于周期高位时 PE 被动压低
  • 回撤大 ≠ 估值低:区分"杀估值"与"杀逻辑/杀业绩",回撤幅度本身不构成低估证据
  • 高股息可持续性:核对分红率、自由现金流覆盖、分红政策,警惕分红率下调
  • 增长质量:盈利含量(是否依赖非经常性损益)与现金含量(收现比/净现比),无现金含量的增长不支撑分红

现金流投资注意事项

投资误区

1. 只看高股息

误区:

  • 只选择股息率最高的ETF
  • 忽视现金流稳定性

正确做法:

  • 综合考虑股息率和现金流稳定性
  • 选择可持续的分红
2. 忽视估值

误区:

  • 不考虑估值高低
  • 盲目追高

正确做法:

  • 选择估值合理的ETF
  • 在低估时买入
3. 频繁交易

误区:

  • 频繁买卖
  • 试图择时

正确做法:

  • 长期持有
  • 享受复利效应

投资原则

1. 长期持有

理由:

  • 现金流收益需要时间积累
  • 复利效应明显
  • 避免频繁交易成本

建议持有期限:3年以上

2. 分散投资

理由:

  • 分散单一资产风险
  • 降低组合波动
  • 提高风险调整后收益

建议配置:3-5只现金流ETF

3. 定期检视

理由:

  • 基本面可能变化
  • 估值可能变化
  • 需要动态调整

建议频率:每季度检视一次

4. 合理预期

理由:

  • 现金流收益相对稳定
  • 不会暴富
  • 需要耐心

收益构成:股息率 + 盈利/现金流增速,随市场波动,不给固定收益区间(不构成收益承诺)


常见问题解答

Q1:现金流ETF和红利ETF有什么区别?

A:主要区别:

  • 现金流ETF:投资多种现金流资产,收益更多元
  • 红利ETF:主要投资高股息股票,收益更稳定
  • 建议:可以同时配置

Q2:现金流ETF适合定投吗?

A:非常适合。现金流ETF:

  • 波动相对较小
  • 长期趋势向上
  • 分红可持续
  • 是定投的好选择

Q3:现金流ETF的收益来源是什么?

A:收益来源:

  • 资产分红:股票分红、REITs租金收入
  • 资本增值:股价上涨
  • 复利效应:分红再投资

Q4:现金流ETF会亏损吗?

A:可能会亏损。风险包括:

  • 市场波动导致股价下跌
  • 分红可能减少
  • 利率上升导致估值下降
  • 但长期持有收益相对稳健

Q5:如何选择现金流ETF?

A:选择标准:

  • 现金流稳定性:连续分红年限对照标的自身可得历史(按资产类型分档,标注窗口)
  • 分红可持续性:分红率对照自身历史区间/同业分位(标注窗口+基准日)
  • 估值合理性:股息率高于行业平均(同一 yield_basis:近12个月DPS年度化)
  • 流动性:日均成交额满足自身交易需求(标注统计窗口)

Q6:现金流ETF需要持有多久?

A:建议持有3年以上。原因:

  • 短期可能受市场波动影响
  • 长期可以享受复利效应
  • 分红需要时间积累

使用示例

示例1:现金流ETF选择

用户:"帮我选择一只现金流ETF" Agent:根据用户需求,推荐合适的现金流ETF,分析现金流稳定性、增长性、估值

示例2:现金流稳定性分析

用户:"这只现金流ETF的现金流稳定吗?" Agent:分析现金流来源、现金流质量、分红稳定性,评估现金流稳定性

示例3:现金流与红利对比

用户:"现金流ETF和红利ETF哪个更好?" Agent:对比两者的特点、收益、风险,给出配置建议

示例4:现金流投资策略

用户:"如何投资现金流ETF?" Agent:介绍现金流ETF的投资策略、配置方法、注意事项

示例5:现金流风险评估

用户:"投资现金流ETF有什么风险?" Agent:分析市场风险、利率风险、信用风险、流动性风险,给出风险控制建议


重要提醒

  1. 合规性:所有分析仅供参考,不构成投资建议
  2. 风险提示:现金流ETF投资也有风险,可能亏损
  3. 长期视角:现金流ETF适合长期投资
  4. 分散投资:不要将所有资金投入单一现金流ETF
  5. 合理预期:现金流ETF收益相对稳定,不会暴富

数据获取与口径

  • 获取方式:优先本地 CLI bun run main.ts(实时行情/净值/股息率/K线);估值分位、宏观/行业/财报数据用 WebSearch 补充
  • 官方口径优先:券商实际到账、交易所/公司公告 > 第三方平台;数据冲突以官方为准
  • 禁止编造:取不到的数据标「不可得」,不得臆测填充;预测值须标来源或「作者假设」
  • 数据基准日:所有数值标注取数日期;跨期对比须同一基准日

持续优化

根据市场变化和用户反馈,持续优化现金流ETF分析策略和投资方法,提升分析的准确性和实用性。

Frequently asked questions

What does the Cash Flow Etf Analysis AI skill do?

分析现金流ETF投资策略,提供现金流标的识别、现金流稳定性评估、现金流投资建议。当用户询问现金流ETF、现金流投资、分红收益时调用此技能。

Why use Cash Flow Etf Analysis on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Cash Flow Etf Analysis is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Cash Flow Etf Analysis in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent/tree/main/.agents/skills/cash-flow-etf-analysis. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Cash Flow Etf Analysis?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Cash Flow Etf Analysis?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Cash Flow Etf Analysis with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Cash Flow Etf Analysis AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by belos-street under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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