Claude Skills 是什么

引言

2025 年 10 月，Anthropic 悄然发布了一项名为 Claude Skills 的新功能。这个看似低调的更新，却被知名技术博主 Simon Willison 评价为"可能比 MCP 更重要"，并预测将引发 AI 工具领域的"寒武纪大爆发"。

这样的评价并非空穴来风。如果你经常使用 AI 助手，一定遇到过这样的困扰：每次开始新对话，都要重复输入相同的工作流程说明；好不容易把 AI 调教到满意的状态，换个对话窗口又要从头来过。Skills 正是为解决这个痛点而生的。

理解 Claude Skills

想象你是一家公司的老板，新员工入职时你会给他一本工作手册，里面详细记录了公司的工作流程、品牌规范、常见问题的处理方式。Claude Skills 就是给 AI 助手的这本"工作手册"——让它能够以可重复、标准化的方式完成特定任务。

从技术角度来说，Skills 是包含指令、脚本和资源的文件夹，Claude 可以在需要时动态加载它们。每个 Skill 教会 Claude 如何以一致的方式完成某类任务，而且这些知识可以跨对话持久保存。这意味着你只需要"培训"一次，之后无论何时使用，Claude 都会记得该怎么做。

三大组成部分

一个完整的 Skill 由以下三部分构成：

其中 SKILL.md 是整个 Skill 的"灵魂"，它的基本结构如下：

---
name: your-skill-name
description: Brief description of what this Skill does and when to use it
---

# Your Skill Name

## Instructions
Provide clear, step-by-step guidance for Claude.

## Examples
Show concrete examples of using this Skill.

## Guidelines
- Guideline 1
- Guideline 2

文件开头的 YAML frontmatter 包含两个关键字段：name 是技能的标识名称，最多 64 个字符；description 告诉 Claude 这个技能是做什么的、什么时候应该使用它，最多 200 个字符。Claude 正是根据这个描述来判断何时应该调用某个 Skill，所以写得越清晰准确，Skill 被正确触发的概率就越高。

应用场景

Skills 的应用场景非常广泛，覆盖了日常工作中的各种重复性任务：

文档处理：批量创建 Excel 表格、PPT 演示文稿、Word 文档、PDF 报告。Anthropic 官方就提供了一套文档技能，开箱即用。

品牌合规：将公司的品牌色、Logo 使用规则、间距规范、语气风格打包成 Skill，确保 AI 生成的所有内容都符合品牌标准。

会议纪要：自动总结会议记录、提取行动项、分配负责人、生成跟进邮件。

数据分析：执行标准化的分析流程，比如竞争情报扫描（结构化提取产品更新、定价变化、分析师评论）、财务分析（分析财报、构建财务模型）。

项目管理：从目标构建项目计划、建议里程碑、生成周报/投资者简报。

渐进式披露架构

Skills 最精妙的设计在于它的信息加载方式。传统的 MCP 工具描述可能消耗数千甚至数万个 token，而 Skills 的元数据仅占用数十个 token。这意味着你可以同时启用大量 Skills，完全不用担心上下文窗口被工具描述占满。

这种高效源于一种叫做渐进式披露（Progressive Disclosure）的架构设计。Skills 采用三层信息结构，按需逐层加载——就像一本有目录的手册：

📚 Skills 工作手册
│
├─ 📋 目录 ─────────────────────────── 【元数据层】启动时预加载
│   │
│   │  name: "weekly-report"
│   │  description: "根据工作内容生成标准化周报"
│   │
│   │  ✓ 仅占 30-50 tokens
│   │  ✓ 所有 Skills 的目录同时可见
│   │
│
├─ 📖 正文章节 ─────────────────────── 【核心文档层】相关时加载
│   │
│   │  # Weekly Report Generator
│   │
│   │  ## Instructions
│   │  按以下结构生成周报...
│   │
│   │  ## Examples
│   │  输入：这周完成了登录功能...
│   │  输出：### 本周完成 ...
│   │
│   │  ⚡ Claude 判断需要时才展开
│   │  📊 消耗数百至数千 tokens
│   │
│
└─ 📎 附录 ─────────────────────────── 【引用资源层】需要时加载
    │
    │  references/
    │  ├── brand-guide.md      品牌规范
    │  ├── template.xlsx       报告模板
    │  └── examples/           历史周报
    │
    │  🔍 仅在明确需要时加载
    │  📦 可包含大量参考资料

你先看目录知道有哪些章节（元数据层），找到需要的章节再翻开阅读（核心文档层），最后如果需要更多细节再去查附录（引用资源层）。

这完全符合大语言模型的本质——"输入文本让模型理解"。Skills 没有引入复杂的协议或 API 调用，而是通过精心组织的文本结构，让 AI 能够高效地获取和运用知识。Simon Willison 评价这种设计"简洁得令人发指"，正是因为它把复杂的问题用最朴素的方式解决了。

核心优势

Token 效率

Skills 的渐进式披露架构带来了极高的 token 效率。我们可以用一个简单的对比来理解：

由于每个技能的元数据仅占数十个 token，你可以同时启用几十甚至上百个 Skills，完整内容按需加载，不会浪费宝贵的上下文空间。

可组合性

多个 Skills 可以自动协同工作。当你提出一个复杂任务时，Claude 会智能识别需要调用哪些 Skills，并协调它们一起完成任务。

比如你说"根据这份销售数据生成季度报告"，Claude 可能会：

1. 调用数据分析 Skill 处理原始数据
2. 调用图表生成 Skill 创建可视化
3. 调用文档 Skill 生成最终报告

整个过程你不需要手动指定使用哪个 Skill，Claude 会根据任务需求自动选择和组合。

可移植性

同一个 Skill 可以在 Anthropic 生态系统的所有平台使用：

你为团队创建的品牌写作 Skill，可以在所有这些平台上保持一致的行为，真正实现一次构建、随处使用。

其他 AI 平台的策略：目前 Skills 是 Anthropic 独有的功能。OpenAI 采用 Custom GPTs + Assistants API 的双轨策略（两套系统不统一）；Microsoft Copilot 和 Google Gemini 则专注于各自生态系统的深度集成，而非可复用的技能模块。Claude Skills 被认为是一个有意义的差异化特性。

效率数据

根据 Anthropic 内部基准测试，使用 Skills 的团队减少了 73% 的重复提示工程时间。这不仅意味着效率提升，更重要的是工作流程的标准化和可复用性——团队成员不再需要各自维护一套提示词，而是共享同一套经过验证的 Skills。

小结

Claude Skills 本质上是给 AI 助手的可重用工作手册。它通过渐进式披露架构实现了极高的 token 效率，让 AI 能够掌握大量专业知识而不会占用宝贵的上下文空间。

记住三个关键词，你就掌握了 Skills 的精髓：

了解了概念之后，下一篇《Claude Skills 实战指南》将带你动手实践：如何启用和安装 Skills、创建你的第一个自定义 Skill、以及避开常见的坑。

如果你希望进一步规范化的工作流程，可以参考《规格驱动开发是什么》，了解如何将 AI 编程从「直觉」升级到「工程」。