Claude · Agent Skills · 开放标准

Agent Skills

从零开始,完全掌握 AI 智能体技能系统——让 Claude 拥有「专业手艺」的模块化能力扩展框架

开放标准 跨平台通用 渐进加载
Level 0–10 · 入门

01 — Skill 是什么?

Skill(技能)是 Claude 的一种模块化能力扩展机制。每个 Skill 本质上是一个包含指令、脚本和资源文件的文件夹,当 Claude 判断某个任务与某个 Skill 相关时,会自动加载其中的指令来指导自己完成任务。

简单来说,Skill 就像是给 Claude 发了一本「专业操作手册」。平时手册放在书架上不占桌面空间,需要时才拿下来翻开使用。

生活类比:厨师与食谱

想象 Claude 是一位厨师。他天生聪明,什么菜都能做。但如果你给他一本《正宗四川火锅详细教程》(=一个 Skill),他做出来的火锅就会更正宗、更稳定。这本食谱不是让厨师变聪明了——而是让他在做这道具体的菜时,有了标准化的步骤和配方可以参照。

一句话定义

Skill = 一组打包好的专业指令 + 可选的脚本/资源,让 Claude 在特定任务上表现得更专业、更稳定、更可复用。

Level 10–20 · 入门

02 — 为什么需要 Skill?

Claude 本身已经很强大,但面对某些任务时,没有 Skill 和有 Skill 的区别非常明显:

生活类比:导航 vs 凭感觉开车

你当然可以凭记忆从家开车到一个去过一次的餐厅。但打开导航(= Skill),你会走最优路线、避开拥堵、不会走错路。导航不是代替你开车,而是给你最佳路径指引。Skill 就是 Claude 的「任务导航」。

没有 Skill 的痛点

🎲
输出不稳定
同样的任务,每次做法可能不同。生成 PPT 时有时用这个库,有时用那个库,质量参差不齐。
📝
需要反复教
每次对话都要重新告诉 Claude「用什么工具、遵循什么格式、注意什么细节」,非常繁琐。
🧠
上下文浪费
把所有指令都塞进 System Prompt,即使不相关的指令也会占用宝贵的上下文窗口空间。
🚫
无法共享复用
一个人摸索出来的最佳做法,没有简单的方式分享给团队或社区。

有了 Skill 之后

痛点Skill 的解决方案
输出不稳定标准化流程和模板,每次执行一致
需要反复教写一次 Skill,永久复用
上下文浪费渐进式加载:只在需要时才加载详细内容
无法共享打包为 .skill 文件,一键安装分享
Level 20–35 · 基础

03 — Skill 的核心架构

每个 Skill 本质上就是一个文件夹,结构非常简洁:

my-skill/
├── SKILL.md ← 必需!核心指令文件
│ ├── YAML 元数据(name, description)
│ └── Markdown 正文(详细指令)
├── scripts/ ← 可选:可执行的脚本
├── references/ ← 可选:参考文档
└── assets/ ← 可选:模板、字体、图标等
生活类比:工具箱

把 Skill 想象成一个标准化的工具箱。箱子上有标签写着「这是电工工具箱」(= SKILL.md 的元数据),打开后最上面是操作说明书(= SKILL.md 正文),下面分隔层里放着螺丝刀、电笔等工具(= scripts)和参考手册(= references)。你只需要拿相关的工具,不用全部倒出来。

SKILL.md 的基本格式

Markdown — SKILL.md
---
name: daily-report
description: "生成团队日报。当用户提到日报、每日总结、工作汇报时触发此 Skill。"
---

# 团队日报生成器

## 工作流程
1. 询问用户今天完成的工作内容
2. 按照以下模板整理输出
3. 生成 Markdown 格式的日报

## 输出模板
# [日期] 工作日报
## 今日完成
## 进行中
## 明日计划
## 需要协助

就这么简单!一个 SKILL.md 文件就是一个完整的 Skill。上面的 YAML 部分(两行 --- 之间)是元数据,下面的 Markdown 正文是详细指令。

Level 35–45 · 基础

04 — 渐进式加载机制

Skill 最精妙的设计是它的三级渐进式加载(Progressive Disclosure)机制。这保证了效率——不用的指令不占空间。

三级加载架构
📋 Level 1
元数据扫描
~100 tokens
📖 Level 2
SKILL.md 正文
<5k tokens
📦 Level 3
捆绑资源
按需加载

Level 1:元数据扫描(始终在上下文中)

Claude 启动时,会加载所有可用 Skill 的 namedescription。就像看书架上每本书的书脊标题——只需一眼就知道有什么,每个 Skill 仅占约 100 tokens。

Level 2:SKILL.md 正文(触发时加载)

当 Claude 判断某个 Skill 与当前任务相关时,才加载该 Skill 的完整指令。就像从书架上取下那本书翻开阅读

Level 3:捆绑资源(按需使用)

SKILL.md 中引用的脚本、参考文档、模板等,只有在实际需要时才会读取或执行。就像翻到食谱某一页后,发现需要用到附录里的酱料配方表,才翻到附录去看。

生活类比:图书馆查书

Level 1 = 在图书馆的电子目录里搜索,瞬间找到哪些书可能有用。Level 2 = 走到书架前把那本书取下来翻阅目录和正文。Level 3 = 正文提到「详见参考文献 A」,你才去查阅参考文献。你不会一次把图书馆所有书都搬到桌上。

为什么这很重要

Claude 的上下文窗口是有限的。渐进式加载意味着你可以安装几十个 Skill,但只有当前任务需要的那个才会占用上下文空间。这就好比你手机里装了 100 个 App,但同时运行的只有当前打开的那几个。

Level 45–55 · 中级

05 — Skill 的触发与调用

Skill 有两种调用方式,取决于谁来决定「用不用这个 Skill」:

调用方式触发者使用场景示例
模型自动调用 Claude 自主决定 Claude 扫描描述后认为相关,自动加载 用户说「帮我做个 PPT」→ Claude 自动加载 pptx Skill
用户显式调用 用户主动触发 通过命令 /skill-name 直接调用 用户输入 /deploy → 执行部署 Skill

自动触发的工作流程

1
用户发送请求

例如:「帮我把这个数据整理成 Excel 表格」

2
Claude 扫描所有 Skill 元数据

对比用户请求与每个 Skill 的 description,判断哪个最相关。此处看到 xlsx Skill 的描述包含「spreadsheet」「xlsx」等关键词。

3
加载相关 Skill 的完整内容

读取 xlsx Skill 的 SKILL.md 正文,获取详细的操作指令、脚本路径、最佳实践。

4
按指令执行任务

Claude 遵循 Skill 中的步骤:安装必要的包、使用指定的库、按模板生成输出文件。

5
交付结果

将生成的 Excel 文件呈现给用户下载。

生活类比:自助餐台

Skills 就像自助餐台上的菜品。你不用告诉服务员(Claude)去厨房用什么做法——当你指着一道菜说「我要这个」时,后厨的标准食谱(Skill)就会自动被启用。有时候你甚至不需要指,服务员看到你拿了意大利面,就自动给你配上帕玛森芝士(自动触发相关 Skill)。

触发的关键要素

Skill 的 description 字段是决定是否被触发的唯一依据。写得太模糊会导致「该触发时不触发」,写得太泛会导致「不该触发时也触发」。好的 description 应该既包含 Skill 能做什么,也包含在什么场景下应该使用。

Level 55–65 · 中级

06 — 使用场景全览

官方预置 Skill

📊
Excel (xlsx)
创建电子表格、公式计算、数据分析、图表生成
📝
Word (docx)
创建专业文档、格式编排、批注与修订
📽️
PowerPoint (pptx)
制作演示文稿、幻灯片布局、模板应用
📄
PDF
生成 PDF 文档、表单填写、合并拆分

社区热门自定义 Skill

🎨
Frontend Design
让 Claude 生成有设计感的前端界面,避免「AI 审美」
🔗
MCP Builder
指导 Claude 构建高质量的 MCP 服务器
🧪
Webapp Testing
使用 Playwright 自动化测试 Web 应用
📢
Internal Comms
撰写企业内部通讯、状态报告、FAQ

你可以用 Skill 做什么?

Level 65–75 · 进阶

07 — 从零创建第一个 Skill

让我们一步步创建一个真实可用的 Skill。我们将创建一个「会议纪要生成器」

生活类比:写标准操作流程(SOP)

你开了一家奶茶店,想让每个员工做出来的珍珠奶茶味道一样。你不会每次都口头教——你会写一份 SOP:珍珠煮多久、糖放多少克、奶茶比例多少。这份 SOP 就是你的 Skill。

步骤一:创建文件夹

Bash
mkdir meeting-notes
cd meeting-notes
touch SKILL.md

步骤二:编写 SKILL.md

Markdown — SKILL.md
---
name: meeting-notes
description: "生成结构化的会议纪要。当用户提到会议纪要、
  meeting notes、会议记录、会议总结时使用此 Skill。"
---

# 会议纪要生成器

根据用户提供的会议信息,生成结构化的会议纪要。

## 工作流程

1. 确认以下信息(如用户未提供则主动询问):
   - 会议主题
   - 参与人员
   - 会议日期
   - 讨论内容要点
2. 按照下方模板整理输出
3. 提取关键的待办事项(Action Items)并标注负责人

## 输出模板

使用以下 Markdown 格式:

```
# 会议纪要:[主题]
**日期**:[YYYY-MM-DD]
**参会人**:[人员列表]
**记录人**:AI 助手

## 会议要点
- [要点 1]
- [要点 2]

## 决议事项
| 编号 | 决议 | 负责人 | 截止日期 |
|------|------|--------|----------|

## 待办事项 (Action Items)
- [ ] [任务] — @[负责人] — DDL: [日期]

## 下次会议
- 时间:
- 议题:
```

## 注意事项
- 语言风格保持正式、简洁
- 待办事项必须有明确的负责人
- 如果信息不完整,先总结已有信息,再列出需要补充的部分

步骤三:安装使用

根据你使用的平台,安装方式不同(详见第 10 章)。在 Claude.ai 中,你可以将文件夹压缩为 zip,然后在「设置 → 功能 → 自定义技能」中上传。在 Claude Code 中,放到 .claude/skills/ 目录即可。

就这么简单!

只需一个包含 SKILL.md 的文件夹,你就完成了你的第一个 Skill。当你下次对 Claude 说「帮我整理一下今天的会议纪要」时,这个 Skill 就会自动触发。

Level 75–85 · 进阶

08 — SKILL.md 编写详解

元数据字段(YAML Frontmatter)

字段必需说明
name✅ 是Skill 的唯一标识符,小写字母+连字符,如 daily-report
description✅ 是触发描述。是 Claude 决定是否加载此 Skill 的依据,尽量详细
context设置为 fork 时,Skill 在独立子智能体中执行
agent指定执行 Skill 的子智能体类型(Explore、Plan 等)
disable-model-invocation设为 true 则禁止 Claude 自动调用,仅限用户手动触发
user-invocable设为 false 则用户不能手动调用,仅供 Claude 自动使用

编写 description 的黄金法则

生活类比:招聘广告

description 就像一则招聘广告。它不仅要说清楚这个岗位做什么(「负责前端开发」),还要说清楚什么人应该来应聘(「有 React 经验的前端工程师」)。同样,description 要说清楚 Skill 做什么,以及在什么情况下应该使用它。

❌ 糟糕的 description
"处理文档相关任务"
太模糊,几乎任何任务都能匹配,也可能什么都匹配不到。
✅ 优秀的 description
"创建和编辑 Word 文档。当用户提到 .docx、Word 文档、报告、备忘录、信函模板时触发。"
既说明了功能,也列出了具体的触发关键词。

正文编写技巧

Level 80–90 · 进阶

09 — 进阶:脚本、资源与多文件 Skill

简单的 Skill 只需一个 SKILL.md。但对于复杂任务,你可以添加可执行脚本和参考文档。

添加脚本

脚本是 Skill 的「肌肉」——它们处理确定性的、重复性的任务,比如文件转换、数据处理等。

data-processor/
├── SKILL.md
└── scripts/
    ├── clean_csv.py ← 清洗 CSV 数据
    └── generate_chart.py ← 生成图表

在 SKILL.md 中引用脚本:

Markdown — SKILL.md 片段
## 数据清洗
使用内置脚本清洗 CSV 文件中的异常值:
```bash
python scripts/clean_csv.py input.csv output.csv
```
脚本会自动处理:空行删除、编码转换、列名标准化。

添加参考文档

当 Skill 需要支持多种场景时,把不同场景的详细说明拆分到 references/ 目录中:

cloud-deploy/
├── SKILL.md ← 主流程 + 选择指引
└── references/
    ├── aws.md ← AWS 部署详情
    ├── gcp.md ← GCP 部署详情
    └── azure.md ← Azure 部署详情

Claude 只会读取与当前任务相关的那个参考文件。如果用户说「部署到 AWS」,Claude 只加载 aws.md,不会浪费上下文读取 gcp.md。

生活类比:百科全书的分卷

你家有一套 20 卷的百科全书。查「植物」相关内容时,你只抽出「自然科学卷」来翻,不会把 20 卷全搬到桌上。references/ 就是这样——只加载需要的那一卷。

资源文件 (assets/)

assets/ 目录用来存放输出中会用到的静态资源,如模板文件、公司 Logo 图片、自定义字体等。Claude 在执行任务时会直接引用这些文件。

Level 85–92 · 精通

10 — 在不同平台使用 Skill

Skill 是跨平台的开放标准。创建一次,可以在 Claude 的所有产品中使用:

平台预置 Skill自定义 Skill安装方式
Claude.ai ✅ 自动可用 ✅ 上传 .zip 设置 → 功能 → 自定义技能 → 上传
Claude Code ✅ 内置 ✅ 文件夹 放入 .claude/skills/ 目录
Claude API ✅ skill_id ✅ 上传 API 通过 Skills API 上传并在 container 参数中引用
Agent SDK ✅ 同 API ✅ 自动发现 放入 .claude/skills/,SDK 自动发现

在 Claude.ai 中使用

1
准备 Skill 文件

将你的 Skill 文件夹压缩为 .zip 文件(确保 SKILL.md 在根目录)。

2
进入设置页面

打开 Claude.ai → 点击左下角「设置」→「功能」→ 找到「自定义技能」。

3
上传并使用

上传 .zip 文件。安装成功后,Claude 会自动在相关任务中使用该 Skill。

在 Claude API 中使用

Python — API 调用示例
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=4096,
    tools=[{"type": "code_execution"}],
    # 在 container 中指定 Skill
    container={
        "type": "default",
        "skills": [
            {
                "type": "anthropic",
                "skill_id": "pptx",  # 预置 Skill
            },
            {
                "type": "custom",
                "skill_id": "sk_abc123",  # 自定义 Skill
            }
        ]
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "创建一份 Q3 销售汇报 PPT"
    }]
)
Level 90–95 · 精通

11 — Skill vs MCP:如何选择?

Skill 和 MCP 是 Claude 生态中两种互补的扩展机制。理解它们的区别是架构决策的关键。

生活类比:食谱 vs 外卖平台

Skill 像是厨师的食谱——它教你怎么做菜(内部指令),轻量、快速、不需要外部连接。MCP 像是外卖平台——它连接你和外部的餐厅(外部服务),需要网络、需要认证、但能获取你自己做不了的东西。

维度SkillMCP
本质指令注入(提示词扩展)外部服务连接(协议标准)
数据来源内置知识 + 本地文件实时外部数据源
执行位置Claude 内部外部服务器
上下文消耗轻量(渐进加载)较重(工具定义+返回值)
延迟低(本地)取决于外部服务
需要网络不需要需要
适用场景标准化流程、文档生成、知识封装数据库查询、API 调用、发送消息

什么时候用什么?

用 Skill
「我想让 Claude 按照我们公司的品牌规范来做 PPT」
「每次生成日报时都要遵循固定格式」
「教 Claude 怎么写好 Commit Message」
用 MCP
「查询我们的 Salesforce 客户数据」
「往 Slack 频道发一条消息」
「从 PostgreSQL 数据库拉取报表」
最佳实践:Skill + MCP 组合

最强大的方案往往是两者结合。例如:用一个 Skill 来定义「周报的生成流程和格式」,同时用 MCP 来实时拉取 Jira 任务列表和 GitHub PR 数据。Skill 负责「怎么做」,MCP 负责「用什么数据」。

Level 95–100 · 精通

12 — 生态、安全与未来

生态现状

截至 2026 年初,Skill 生态已经蓬勃发展:

安全注意事项

安全第一

Skill 可以执行任意代码。务必只安装来自可信来源的 Skill。安装前检查 SKILL.md 和脚本内容,确保没有恶意代码。Skill 不应收集敏感信息、连接不明服务、或请求不必要的权限。

未来方向

🌐
跨平台标准化
SKILL.md 格式正在成为 AI 编程助手的通用标准,Claude Code、Cursor、Gemini CLI 等都已支持。
🏪
Skills 市场
类似 App Store 的 Skill 发现与分发平台日益成熟,一键安装、版本管理、评分系统。
🤝
Skill + MCP 深度融合
Skill 调用 MCP 服务器、MCP 触发 Skill 执行——两者的边界正在模糊,协同效应增强。
🏢
企业级 Skill 管理
组织级别的 Skill 库管理、权限控制、审计日志、集中分发等企业功能持续完善。
总结

Agent Skills 是让 AI 从「通才」变为「专才」的关键机制。它用最简单的形式(一个 Markdown 文件)实现了强大的能力扩展——标准化的输出质量、高效的上下文管理、便捷的知识共享。无论你是想让 Claude 更好地完成日常工作,还是想为团队构建可复用的 AI 工作流,现在就是开始编写你的第一个 Skill 的最好时机。