Claude Skills教程：从概念到实战，AI Agent能力扩展的新标准

摘要：Claude Skills是Anthropic推出的模块化能力扩展功能，它通过包含指令、脚本和资源的结构化文件夹，让AI代理（Agent）能够根据任务需求动态加载专业知识与工作流程。这一设计遵循“渐进式披露”原则，极大提升了执行效率并降低了Token消耗。自2025年发布以来，Skills已从Claude的专属功能发展为行业开放标准，被微软、OpenAI、Atlassian等巨头采纳，并正在编程、生命科学、内容创作等多个垂直领域深度应用，成为构建高效AI代理的关键组件。

一、Skills的本质：模块化与按需加载的智能核心

Claude Skills并非一个复杂晦涩的技术概念。简单来说，它是一个个独立的“能力包”，每个包都专注于解决一类特定任务。这些包以文件夹形式存在，核心是一个包含操作指南的SKILL.md文件，并可选择性配备执行脚本、参考文档和资源模板。

其革命性在于“按需加载”机制。传统模式下，为了让AI遵循复杂规则，用户往往需要将冗长的指令每次对话都重复输入，或预加载在系统提示中，导致宝贵的上下文窗口被大量静态规则占据。Skills则不同：Claude在启动时仅扫描所有Skills的元数据（名称和简短描述），消耗极少Token；只有当用户的任务描述与某个Skill的描述匹配时，Claude才会加载该Skill的完整指令；如果指令中引用了脚本或详细文档，这些资源会在需要时才被读取。这种设计就像给Claude配备了一个智能工具箱，它只在需要拧螺丝时才拿出螺丝刀，而不是把整个工具箱扛在肩上。

这种机制带来了显著优势：可组合性（多技能可叠加协调使用）、可移植性（一次构建，跨Claude应用、Claude Code及API环境通用）以及高效性（最大化资源利用率）。更重要的是，通过封装可执行脚本，Skills让Claude能够处理需要确定性结果的任务，比单纯的文本生成更为可靠。

二、Skills与MCP、Subagent：厘清AI能力扩展的三驾马车

在AI Agent的生态中，MCP（模型上下文协议）、Skills和Subagent常被混淆，实则各司其职，构成互补关系。

• MCP (Model Context Protocol)：相当于连接器。它的核心作用是让Claude能够“触及”外部系统和数据，如数据库、API、GitHub仓库或Notion页面。它解决了“AI能访问什么”的问题。
• Skills：相当于使用手册。在Claude通过MCP获得数据或工具后，Skills告诉它“具体该怎么用”。例如，连接GitHub后如何进行代码审查、遵循何种规范，这些流程化知识由Skills封装。
• Subagent：相当于派出的专员。用于处理复杂、多步骤或需要并行执行的任务。Claude会创建一个独立的会话，赋予其特定权限去完成子任务，最后汇总结果。它解决了任务隔离与并行执行的问题。

简而言之，MCP赋予访问能力，Skills赋予操作知识，Subagent赋予并行执行能力。一个强大的AI工作流往往需要三者协同：用MCP连接数据源，用Skills定义分析流程，用Subagent并行处理多个数据分支。

技术博主Simon Willison甚至认为，Skills因其极低的创作门槛（只需写Markdown）和极高的Token效率，可能比MCP带来更广泛的生态爆发，成为AI Agent能力扩展的事实标准。

三、核心应用场景：从通用办公到前沿科研

Skills的扩展潜力使其应用场景极为广泛，官方及社区已涌现大量实践案例：

1. 文档与内容自动化：这是最直接的应用。内置的Office文档技能可以生成真正的Word、Excel、PPT文件，而不仅是Markdown文本。用户只需提出“生成季度财务报告”的需求，Claude便能调用Excel技能处理数据，再调用PPT技能制作演示文稿。同样，可以创建品牌规范Skill，确保所有对外的幻灯片、邮件或宣传资料都自动遵循统一的视觉和文案风格。
2. 开发与测试运维：Skills能封装开发流程，如自动化的代码构建、测试（例如运行Playwright测试）、生成API服务器模板等。这能将团队的最佳实践固化下来，提升开发的一致性与效率。
3. 垂直领域深度赋能：Skills正迅速向专业领域渗透。在生命科学领域，Anthropic已推出专门针对科学研究的Claude版本，通过集成Benchling等专业平台连接器、提供scRNA-seq数据分析等专用技能，帮助科学家起草论文、管理研究项目、分析基因组数据，目标是加速科研进程。Claude 3.5 Sonnet甚至在理解实验室方案（Protocol QA测试）等任务上超越了人类基线水平。
4. 计算机操作（Computer Use）：这是Anthropic的另一项突破。通过训练，Claude能够理解屏幕截图，模拟人类操作电脑，移动光标、点击和输入文字。这项技能虽然目前速度较慢且存在错误，但它让AI能够直接使用任何现有软件，而非依赖定制接口，为自动化打开了全新的大门。

四、实战：如何规划与创建你的第一个Skill

创建Skill的关键在于，它封装的是你独有的工作流程和经验，而不是编写代码的能力。你可以直接向Claude Code描述你的需求，让它为你生成符合格式的Skill文件。

规划你的Skills库：建议采用金字塔结构进行规划。顶层按来源分为官方技能、合作伙伴技能和自定义技能；中层按功能分为文档创意、开发工程、工作流自动化和垂直领域；底层按作用域分为个人级（通用能力）、项目级（特定规范）和组织级（企业标准）。从你最常重复的P0级任务开始创建。

Skill设计最佳实践：

1. 描述决定一切：SKILL.md文件中的description字段至关重要，应清晰包含核心功能和触发关键词。
2. 单一职责：一个Skill只做好一件事，确保触发精准和加载高效。
3. 渐进式披露：核心流程放在SKILL.md，细节和边界案例放入references/目录，按需加载。
4. 脚本优于生成代码：将确定性高的操作（如图片上传、数据处理）写成脚本，由Claude执行，结果更可靠且节省Token。
5. 迭代优化：从最小可行版本开始，在实际使用中不断完善。

安全须知：Skills功能强大，也需注意风险。尤其是第三方Skills可能包含恶意脚本。务必坚持使用可信来源（官方、经审计的内部技能），对社区技能要仔细审查脚本代码，避免在敏感环境中使用未经审查的技能。

五、生态与未来：开放标准与垂直深化

Skills生态正在蓬勃发展。官方资源（如Anthropic的GitHub技能仓库、agentskills.io规范网站）是学习和使用的首选。社区中，像obra/superpowers这样封装了完整开发工作流的技能库也备受好评。

展望未来，两大趋势明显：

1. 标准化与跨平台：Anthropic已将Skills转化为开放标准（agentskills.io），吸引了众多科技公司跟进。这意味着未来Skills将不再局限于Claude生态，成为跨AI平台的通用能力扩展方案。
2. 垂直化与专业化：随着在生命科学、医疗健康等领域的成功应用，Skills正朝着深度赋能专业领域的方向发展，帮助各行各业将专业知识转化为可被AI理解和执行的标准化模块。

结语

Claude Skills代表了一种更优雅、更高效的AI能力扩展范式。它将人类专家的流程性知识模块化、可移植化，通过“按需加载”与AI的强大推理能力结合。对于用户而言，无需纠结于技术细节，核心在于梳理和表达清楚自己领域内那些“每次都要说一遍”的规则与流程。正如Anthropic所展望的，当AI能够像人类一样理解协议、操作专业工具、遵循行业规范时，它就不再仅仅是辅助工具，而有望成为真正的智能“同事”。

文章来源：本文综合整理自Anthropic官方技术文档、发布资讯及相关技术社区深度分析。主要参考来源包括：Anthropic官方Skills指南、关于Claude计算机使用能力的研究介绍、以及Claude在生命科学领域应用的报道等。