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Skills

约 1275 个字 预计阅读时间 4 分钟

1.什么是Skills

1.1 定义

Skills是模块化的能力包,包含指令、脚本和资源,让Claude在需要时自动加载和使用。

模块化:Skills是一个个独立的文件夹,每个Skill做一件事。

能力包:每个Skill文件夹里包含:

  • SKILL.md(核心指令文件,必需)
  • scripts/(可执行脚本,可选)
  • references/(参考文档,可选)
  • assets/(模块和资源,可选)

自动加载:你不需要手动告诉Claude现在用XX Skill。Claude会根据你的任务描述,自动判断需要哪个Skill,然后加载。

1.2 核心价值:把重复的指令打包,按需加载

渐进式披露:分阶段、按需加载。

一个Skill包含很多内容:核心指令、参考文档、执行脚本、模块资源。但Claude不会一次性把所有内容都加载进上下文。采用三层加载机制:

第一层:元数据——总是加载

  • SKILL.md开头的YAML部分,就两个字段:name和description

第二层:指令——触发时加载

  • SKILL.md的主体部分,详细的操作指南

第三层:*资源——引用时加载

  • scripts/目录里的脚本、references/目录里的参考文档、assets/目录里的模板

优势:

  • 节省tokens开销

  • Skills可以包含可执行脚本,脚本在本地执行,返回结果给Claude,可以封装确定性的执行能力

2.Skills vs MCP

MCP(Model Context Protocol):一个连接协议,让Claude能够访问外部系统:数据库、API、文件系统、各种SaaS服务。当需要连接外部系统时使用。它的核心目标是为AI模型与外部数据源及工具之间建立一个标准化、安全、高效的通信桥梁。类比于USB。

Skills是使用手册。当有重复性的工作流程时使用。

两者互补,在一个复杂的场景下需要同时使用。

MCP让Claude能碰到外部系统,Skills告诉Claude碰到之后怎么用MCP 负责“连通外部世界”, Skills 负责“干具体的事”。

Skills比MCP更简洁(只需markdown+YAML元数据和一些脚本),tokens消耗更少,跨平台兼容,且门槛低生态好。

Skills的设计符合LLM的本质:用文本描述能力,让模型理解并执行。可以用Skills封装专业知识和工作流程。

MCP则像是传统软件工程的思路:定义接口、实现服务、处理通信。

3.Skill开发

3.1 适合Skills的情况

  • 有固定工作流
  • 团队协作
  • token消耗大的

3.2 创建Skill

Skill封装了你的工作流程、你的经验沉淀、你的SOP,将这些东西写成SKILL.md,让AI来做即可。

  • 想清楚你要解决什么问题
  • 把你的工作流说清楚
  • 提供足够的context和参考资料

SKILL.md的关键字段:

YAML Frontmatter:文件必须以YAML Frontmatter开头,包含两个必需字段:

  • name:
  • 最多64个字符
  • 只能用小写字母、数字、连字符
  • 不能以连字符开头或结尾
  • 不能有连续的连字符
  • description:
  • 最多1024个字符
  • 要包含做什么和什么时候用
  • 触发关键词很重要

Markdown主体:(可选但建议有)包含:

  • 核心目标
  • 执行步骤
  • 示例输入/输出
  • 注意事项

一个更完整的Skill结构:

my-skill/
├── SKILL.md                 # 核心指令
├── scripts/
│   └── process.py           # 可执行脚本
├── references/
│   └── DETAILED_GUIDE.md    # 详细参考文档
└── assets/
    └── template.md          # 模板资源

Skills拆解:Skills要精准简洁,按需加载省token,触发更精准,且Skills可组合。

Skills也可分优先级。

3.3 Skills设计的五个最佳实践

  • description决定一切:做什么(核心功能)+什么时候用(触发场景)+触发关键词

  • 单一职责:每个Skill只做一件事

  • 渐进式披露:核心内容放SKILL.md,详细内容放references/

  • 脚本优于生成代码

  • 从简单开始,逐步迭代:从最小可行版本开始:写一个简单的SKILL.md,用几次,发现问题,添加遗漏的规则,添加常见错误的处理,逐步完善

3.4 Skills分类体系:Skills库的构建

  • 按来源分
Skills来源
├── 官方Skills(Anthropic提供)
│   ├── 文档处理:docx, pdf, pptx, xlsx
│   ├── 医疗健康:FHIR开发, 临床试验协议
│   └── 生命科学:scVI-tools, Nextflow
├── 合作伙伴Skills
│   └── Notion, Atlassian, Figma, Canva, Stripe, Zapier...
└── 自定义Skills
    ├── 社区开源
    └── 个人/团队创建
  • 按功能分:
Skills功能分类
├── 文档与创意
│   ├── 文档生成(PDF/Word/PPT/Excel)
│   ├── 视觉设计(插画、动图)
│   └── 内容创作(品牌指南、风格指南)
├── 开发与工程
│   ├── 前端开发
│   ├── 后端架构
│   ├── 测试质量
│   ├── DevOps
│   └── 代码审查
├── 工作流与自动化
│   ├── 协作流程
│   ├── 知识管理
│   └── 项目管理
└── 垂直领域
    ├── 财务分析
    ├── 法律合规
    ├── 医疗健康
    └── 安全审计
  • 按作用域分:
Skills作用域
├── 个人级(~/.claude/skills/)
│   └── 个人偏好、通用能力
├── 项目级(.claude/skills/)
│   └── 项目规范、团队约定
└── 组织级(API统一管理)
    └── 企业标准、合规要求

4.Reference

Anthropic官方Skills仓库

Agent Skills开放标准

Simon Willison的分析

Skills官方文档

obra/superpowers

Sionic AI案例