对，你抓到核心了：Prompt（提示词）和 Skill 在“告诉 AI 怎么做事”这一层，本质非常接近。
但更准确地说：
Skill ≈ 被工程化、标准化、可重复调用的 Prompt + 工作流程。
你可以这样理解两者的层级：
普通 Prompt：
“帮我学习这段英语，挑重要表达，解释，然后让我复述。”
这是一次性的指令。
高级 Prompt：
“以后处理英文课程时：先判断难度 → 提取表达块 → 解释语境 → Shadowing → 复述 → 迁移造句 → 测试 → 根据错误调整下一轮……”
这已经开始像一个工作流。
Skill：
把上面这套方法正式封装起来，规定：
- 输入是什么
- AI 按什么顺序处理
- 每一步的判断标准
- 输出格式
- 遇到不同情况怎么办
- 哪些步骤必须执行
- 可以调用哪些工具
所以 Skill 更像：
Prompt + SOP + 判断规则 + 工具使用规则
举个很贴近你的例子。
你每次都对 AI 说：
“这是今天吴恩达课程字幕。先帮我理解内容，再挑 5 个值得学的表达，然后测试我复述……”
这是 Prompt。
但如果我们把这套方法做成一个：
English Course Learning Skill
以后你只需要把课程文本扔进去：
“用 English Learning Skill 处理。”
AI 就自动执行：
课程理解 → 难点判断 → 表达筛选 → 语境解释 → Shadowing → 脱稿复述 → 纠错 → 迁移表达 → Obsidian 笔记 → 间隔复习
这时候你就不是在“每次想提示词”，而是在建立自己的英语学习程序。
甚至可以进一步理解：
Prompt = 你临时告诉员工这次怎么干。
Skill = 你给员工写了一套标准作业流程，以后遇到这种任务都这么干。
所以你前面问“IMA 里的 Skill 能不能迁移到其他知识库软件/AI”，真正应该关注的其实不是 Skill 文件能不能原封不动导入，而是：
能不能把 Skill 里面的 Prompt、SOP、规则、知识和工作流抽出来，迁移到 ChatGPT、Claude、Gemini、Codex 等系统。
通常核心逻辑是可以迁移的，只是不同平台的 Skill 格式、工具调用方式、上下文机制可能不同。
而且这反过来给了你一个很重要的思路：
你现在不用继续寻找“完美英语学习提示词”，而应该开始设计自己的「英语学习 Skill v1.0」。
然后你实际用一周，发现“复述太难”就修改；发现“单词太多”就增加筛选规则；发现“学了不会用”就加强迁移输出；慢慢迭代到 v2.0、v3.0。
最终你拥有的不是一条神奇 Prompt，而是一套属于你自己的、可重复执行的英语学习系统。
补充：SOP = Standard Operating Procedure，中文通常翻译为：
标准作业流程 / 标准操作程序
简单理解：
SOP 就是把“这件事应该怎么做”写成一套固定步骤，让你下次不用重新思考流程。
比如你每天学习一段英语课程，如果没有 SOP，可能今天背单词、明天听写、后天跟读，学习方式很随机。
有 SOP 后就固定为：
① 裸听 → ② 看英文字幕理解 → ③ 提取高价值表达 → ④ 跟读模仿 → ⑤ 脱稿复述 → ⑥ ChatGPT 纠错 → ⑦ 用新表达造句 → ⑧ Obsidian 记录 → ⑨ 之后复习
这就是一套英语学习 SOP。
你还可以把我们刚才说的几个概念这样区分：
Prompt = 我这次告诉 AI 怎么做
SOP = 我规定这类事情以后都按什么流程做
Skill = 把 SOP + Prompt + 判断规则 + 工具等封装起来，让 AI 能反复执行
所以你以后学习 AI、金融、英语时，其实都可以逐渐建立自己的 SOP。这样你的学习就会从“今天想到什么做什么”，变成一套可迭代的个人学习系统。