🐒 大家好，我是阿衡，一年经验用了十次的游戏后端开发，辞职后成为自由职业、独立游戏开发者。
非专业 AI 玩家，日常关注 AI 编程方向的内容。
🎯 这是 Claude Code Skills 系列的第二篇，这篇文章主要介绍：Claude Code Skills 的底层加载机制和 token 经济学，搞懂为什么能装 100 个 Skills 却不卡。
最近折腾 Claude Code 的 Skills，看了不少资料，发现一个反直觉的数据——
100 个 Skills，启动时只消耗 3,000-5,000 tokens。
等等，这不对劲啊。一个 Skill 动辄几百行指令和代码，100 个加起来怎么可能这么少？
带着这个疑问，我把 Anthropic 官方文档和几篇技术博客翻了一遍，总算搞明白了 Skills 的底层机制。分享一下，希望对同样好奇的朋友有帮助。
Skills 到底是什么？
先说技术本质。Teng Yan 在推特上有一句话说得特别精准[1]：
"Skills are plain files with instructions and code. Claude loads, uses, then drops them per task."
翻译一下：Skills 就是包含指令和代码的普通文件。Claude 按需加载、用完就扔。
这个"用完就扔"很关键。Skills 不是常驻内存的插件，不是后台运行的服务，而是一种"即取即用"的能力模块。
打个比方：传统的软件插件像是装在电脑里的 APP，一直占着内存；而 Skills 更像是你手边的工具书——需要的时候翻开看，用完就放回书架。
这个设计带来一个好处：你可以装一大堆 Skills，但不会拖慢 Claude Code 的启动速度。
渐进式加载：为什么 100 个 Skills 只消耗几千 tokens？
这就要说到 Skills 的"渐进式加载"机制了。
Anthropic 官方的 skill-creator 文档里，把 Skills 的加载分成了三个级别[2]。
第一级是 Metadata，也就是 SKILL.md 文件开头的 YAML frontmatter——name 和 description 两个字段。这部分大概 100 个词左右，始终在上下文里。
第二级是 SKILL.md 的正文内容。官方建议控制在 5000 词以内，但这部分只有在触发 Skill 之后才会加载。
第三级是打包的资源文件，比如脚本、参考文档、模板等等。这部分按需加载，用到哪个读哪个。
所以答案就清楚了：启动时，Claude 只读取每个 Skill 的 YAML frontmatter，而不是完整内容。
Ali Moradi 在他的技术文章里算过一笔账：单个 Skill 的 frontmatter 大概消耗 30-50 tokens[3]。100 个 Skills 加起来，也就是 3,000-5,000 tokens——对 Claude 的上下文窗口来说，毛毛雨。
这就解释了为什么 Claude Code 可以支持大量 Skills 而不影响性能。它不是把所有东西都塞进上下文，而是维护了一个"目录"，需要的时候再去"翻书"。
description 字段：触发的关键
说到这儿，有一个细节值得单独拎出来讲。
官方文档里强调：所有"when to use"的信息必须放在 description 里，而不是 SKILL.md 的正文里。
为什么？因为正文只有触发后才加载。Claude 判断"要不要用这个 Skill"，靠的全是 frontmatter 里的 description。
这就像写简历的"一句话介绍"——HR 扫一眼这句话决定要不要看你的完整履历。description 写得不好，你的 Skill 可能永远不会被触发。
官方给了一个 docx Skill 的例子：
---
name: docx
description: "Comprehensive documentcreation,editing...WhenClaudeneedstoworkwithprofessionaldocuments(.docxfiles)for:(1)Creatingnewdocuments,(2)Modifyingoreditingcontent,(3)Workingwithtracked changes..."
---
注意看，description 里明确列出了触发场景：创建文档、修改内容、处理修订标记……这些关键词就是 Claude 判断"该不该加载这个 Skill"的依据。
热重载：开发体验的巨大提升
今年 1 月，Claude Code 从 v2.0.76 升级到 v2.1.1，带来了几个重要更新。对 Skill 开发者来说，最实用的是热重载。
Eric Wang 在推特上介绍了这个特性[4]：
"Hot-reload skills - no restart needed when creating / modifying skills"
以前改一个 Skill，要重启 Claude Code 才能生效。现在改完直接生效，不用重启。
听起来是个小功能，但实际开发中体验差别很大。一个 Skill 从初版到好用，可能要迭代几十次。每次迭代省 30-60 秒，累计下来节省的时间相当可观。
同一个版本还带来了另一个特性：Fork 上下文支持[4]。
简单说，就是 Skills 可以在一个隔离的子代理环境里运行，不会污染主会话的上下文。这对测试 Skill 来说很有用——你可以放心地跑各种实验，不用担心搞乱当前的工作。
设计哲学："Skills > Agents"
聊完技术细节，说说我从这些资料里感受到的设计哲学。
elvis（Omar Sanseviero）分享过 Anthropic 关于"Skills > Agents"演讲的笔记，有一句话让我印象很深[5]：
"The more skills you build, the more useful Claude Code gets."
你构建的 Skills 越多，Claude Code 就越有用。
这其实是一种"持续学习"的设计思路。传统的 AI 模型，能力是固化在训练里的；而 Skills 把能力外部化了，变成了可以动态加载、演化、甚至遗忘的模块。
Teng Yan 有一个更激进的判断：
"Retraining moats shrink. The skills marketplace becomes the new OS."
重训练的护城河在缩小，Skills 市场才是新的操作系统。
不管这个判断对不对，有一点是确定的：Anthropic 在 Skills 上投入了大量设计心思，它不只是一个"插件系统"，而是 Claude Code 持续进化的底层机制。
写 Skill 的几个实用建议
最后分享几个从官方文档和实践中学到的经验。
SKILL.md 保持精简。官方建议正文控制在 500 行以内。超过的内容拆到 references/ 目录，按需加载。上下文窗口是公共资源，每一行都要值得它占用的 token。
description 写清楚触发场景。不要只写"这个 Skill 能做什么"，要写"用户说什么话、遇到什么情况时应该触发这个 Skill"。
善用三个目录：scripts/ 放可执行脚本，references/ 放参考文档，assets/ 放模板和资源。分类清晰，按需加载。
迭代优化。Skill 不是写完就完事了。在真实任务中用它，注意卡顿和低效的地方，持续改进。现在有热重载，迭代成本低了很多。
小结
折腾了一圈，我对 Skills 的理解可以概括成一句话：
Skills 是 Claude Code 的"能力书架"——平时只看书脊（frontmatter），需要时才翻开（body），用完就放回去。
这个设计既保证了扩展性（你可以有很多 Skills），又保证了性能（不会拖慢启动和响应）。渐进式加载 + 热重载，让开发和使用都变得更顺畅。
如果你也在用 Claude Code，不妨试试写一个自己的 Skill。从一个简单的项目记忆系统开始，体验一下这套机制的精妙之处。
参考资料
1: @tengyanAI. "Skills 技术本质与市场生态."
2: Anthropic. "Official Skills Repository - skill-creator."
3: Ali Moradi. "Claude Code Skills: The Engineering Handbook for Production-Grade Agentic Systems."
4: @ericwang42. "Claude Code v2.0.76 → v2.1.1 更新."
5: @omarsar0. "Skills > Agents 演讲笔记."
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