最简单地说

最简单地说：

同一份 MD → 原封不动塞进 ZIP：性能基本不会变，顶多是加载/调用方式更规范。
MD → 按 Skill 结构重构后再打包：实际效果可能明显提升，尤其是长文档、复杂流程、需要稳定执行的任务。
ZIP 压缩率、文件大小本身几乎不会让模型“更聪明”。解包后看到的内容一样，能力就不会凭空增加。

真正会影响效果的是这几件事：

入口是否明确
比如 SKILL.md 一上来就告诉模型：

什么时候调用、输入是什么、输出是什么、哪些规则最高优先级。

比一个几十页的大 MD 让模型自己找重点稳定得多。

是否拆分成合理层级
单个 30,000 字 MD，模型每次都面对整坨内容，容易出现“知道很多但执行漏规则”。

真正好的 Skill 往往是：
SKILL.md → 核心规则 → references → templates → scripts

主入口只放决策逻辑，需要什么再读什么。

有没有去掉重复和冲突
这是影响最大的之一。

比如 MD 里同时写：

“严格遵循参考”
“允许最大程度自由创新”
“不要偏离原作”
“必要时大胆重构”

人能理解语境，模型可能在不同轮次选择不同规则。Skill 重构时把优先级裁决清楚，稳定性会明显提高。

有没有把“知识”变成“动作”
普通 MD 经常是：

要注意构图、节奏、角色一致性……

Skill 应该变成：

接收到剧本后 → 先识别 A/B/C → 然后判断 X → 满足条件 Y 时执行 Z。

也就是从“教程”变成“执行系统”。