一文带你上手 Skills：构建可复用的 AI 能力体系

奇舞精选
0 阅读7分钟

标准化、可复用、渐进式——让 AI 高效完成重复性任务

一、 为什么需要 Skills

在传统 LLM 使用场景中，我们通常依赖 Prompt 来让模型完成任务，例如：

"你是一个项目经理，请根据输入内容生成符合公司规范的周报……"

这种方式存在三个核心问题：

  1. 不稳定：模型对同一个 Prompt 的理解可能不同，输出结果不一致。

  2. 不可复用：每次都要重新编写 Prompt，效率低。

  3. 不可组合：难以将多个任务整合成复杂工作流。

Claude Skills 提供了解决方案：

Skills = 可复用的、结构化的 Prompt + 执行规则 + 资源

它将“如何做一件事”封装成 Claude 可长期记住和调用的能力模块，让 AI 的执行更标准、稳定、可组合。

二、什么是 Skills

Skills 是 Claude 的可复用能力包，用于将领域知识、最佳实践、工作流程和执行逻辑封装，使 Claude 高质量、稳定地完成任务。

1. 基本目录结构

一个标准的 Skill 项目，目录结构清晰且轻量化，核心文件仅1个，其他均为可选补充：


my-skill/

├── SKILL.md # 必需：元数据 + 执行指令

├── scripts/ # 可选：可执行脚本

├── templates/ # 可选：模板文件

└── resources/ # 可选：其他资源文件

2. 核心文件 SKILL.md 示例


---

name: report-automation

description: 根据输入生成日报/周报/月报，并按模板输出 Markdown。

---

  

##  指令

1. 提取岗位、报告类型、姓名、日期和工作内容

2. 选择对应模板

3. 生成结构化 Markdown 报告

这里要注意：

  • 头部的 name 和 description 是元数据，主要用于 Claude 快速匹配——当你输入需求时，Claude 会根据这两个字段判断是否需要调用该 Skill；

  • 下方的“执行指令”是核心，必须清晰、可落地，相当于给 Claude 写的“操作手册”，避免执行偏差。

三、Skills 的「渐进式架构」

当我们需要同时用到多个Skill（比如周报生成、需求分析、文档校验）时，直接全量加载所有Skill会遇到三个核心问题，这也是渐进式架构要解决的核心痛点：

  • Token消耗暴涨：每个Skill包含的脚本、模板等都是文本内容，全量加载会让单次调用的Token量大幅增加，直接提升使用成本；

  • 任务干扰严重：无关Skill的内容会占用上下文，比如生成周报时加载了需求分析的规则，可能导致Claude误解需求，降低执行精准度；

  • 逻辑冲突风险：不同Skill的执行规则可能存在重叠（比如都有格式校验步骤），全量加载会让Claude难以判断执行优先级，影响输出稳定性。

针对这些问题，Claude Skills采用**渐进式披露（Progressive Disclosure）**架构，核心思路是：不一次性加载所有Skill内容，而是先匹配需求，再按需逐步加载对应内容，核心载体是“三层加载模型”：

| 层级 | 内容 | 作用 |

| ------- | ------------------------------- | -------- |

| Level 1（初始加载） | 各Skill的name + description（元数据） | 意图匹配：快速匹配用户需求，确定是否需要调用某个Skill，不占用过多上下文 |

| Level 2（确定调用后） | 目标Skill的SKILL.md核心执行指令 | 执行规则：明确该Skill的执行步骤，完成核心任务流程 |

| Level 3（按需加载） | 目标Skill的scripts/ templates/ resources等配套资源 | 按需加载：补充辅助资源，仅在需要时加载，避免无关内容干扰 |

渐进式架构的核心优势

  • 支持大量 Skill 共存：即使你有十几个、几十个 Skill，初始也只加载元数据，不会占满上下文；

  • 干扰最小化：只加载当前任务相关的 Skill 内容，执行更精准、效率更高；

  • 可组合调度：多个 Skill 可以按层级依次加载、串联执行，轻松实现复杂工作流。

四、Skills 的使用方式

Claude Skills 支持两种主流使用方式，覆盖日常办公和技术集成场景：

4.1 桌面端 / CLI 端（日常办公用）

  • 自动触发：你输入需求后，Claude 自动匹配对应的 Skill（根据 name + description），无需手动调用；

  • 显式调用：如果需要指定 Skill，直接输入/skill-name 命令即可（比如 /report-automation）；

  • 参数传递：可以用自然语言输入参数（比如“生成产品经理的本周周报，内容包括：需求评审3次、原型设计2个、用户访谈5人”），也可以用结构化格式（如 JSON）传递，更精准。

4.2 API 集成（技术同学用，支持自动化部署）

如果需要把 Skill 集成到自己的系统、工具中，可以通过 Claude API 调用，示例代码（Python）：


response = claude_client.messages.create(

model="claude-3-opus",

messages=[{"role":  "user",  "content":  "帮我生成本周的周报"}],

tools=[{"type":  "skill",  "skill_id":  "report-automation"}]

)

注：使用前需要先在 Claude 开发者平台创建 Skill，获取对应的 skill_id，并配置好 API 密钥

五、Demo 案例：日报 / 周报 / 月报自动生成 Skill

这里分享一个 Skills Demo 案例：自动生成日报/周报/月报。

1. 明确功能需求

  • 接收用户输入的工作内容，自动识别报告类型（日/周/月）；

  • 按预设模板生成结构化 Markdown 报告；

  • 支持将生成的报告自动上传到 S3 存储，生成可访问的链接。

2. 目录结构设计


report-generator/

├── SKILL.md

├── resources/

│ ├── daily_report_template.md

│ ├── weekly_report_template.md

│ └── monthly_report_template.md

├── scripts/

│ └── upload_report.py

3. 核心文件实现

SKILL.md 核心指令

SKILL.md

scripts 脚本 upload_report.py


import sys

import os

from datetime import datetime

from pathlib import Path

from dotenv import load_dotenv

import boto3

  

load_dotenv(Path(__file__).parent /  '.env')

  

report_type = sys.argv[1].lower()

report_content =  open(sys.argv[3],  'r',  encoding='utf-8').read()  if  len(

sys.argv)  >=  4  and sys.argv[2]  ==  "-f"  else  "  ".join(sys.argv[2:])

  

S3_ENDPOINT  = os.environ.get("S3_ENDPOINT")

S3_BUCKET  = os.environ.get("S3_BUCKET")

S3_REGION  = os.environ.get("S3_REGION",  "us-east-1")

S3_ACCESS_KEY  = os.environ.get("S3_ACCESS_KEY")

S3_SECRET_KEY  = os.environ.get("S3_SECRET_KEY")

  
  

filename =  f"{report_type}/{datetime.now():%Y-%m-%d}/{report_type}_report_{datetime.now():%Y%m%d_%H%M%S}.md"

  

client_config =  {'region_name':  S3_REGION,

'aws_access_key_id':  S3_ACCESS_KEY,  'aws_secret_access_key':  S3_SECRET_KEY}

if  S3_ENDPOINT:

client_config['endpoint_url']  =  S3_ENDPOINT

s3 = boto3.client('s3',  **client_config)

  
  

try:

s3.put_object(Bucket=S3_BUCKET,  Key=filename,  Body=report_content.encode('utf-8'),  ContentType='text/markdown; charset=utf-8',

ContentEncoding='utf-8',  Metadata={'report-type': report_type,  'upload-time': datetime.now().isoformat()})

# 生成访问链接并打印

s3_url =  f"{S3_ENDPOINT  or  f'https://{S3_BUCKET}.s3.{S3_REGION}.amazonaws.com'}/{filename}"

print("上传成功:", s3_url)

except  Exception  as e:

print("上传失败:", e)

exit(1)

模板示例（daily.md）

daily 模版示例

4. 测试流程

搭建完成后，我们可以通过两步测试验证 Skill 效果：

  1. 输入内容，生成报告

生成报告

  1. 上传报告

上传报告

六、Skills 与 MCP / Agent 的对比

很多人会混淆 Skills、MCP 和 Agent，这里用一张表清晰区分三者的核心差异，避免用错场景：

| 对比维度 | Claude Skills | MCP | Agent |

| ---- | --------------------- | ----------- | ------------------------------------ |

| 定义 | 可复用的业务能力模块 | 模型访问外部系统的协议 | 执行任务的智能体 |

| 目标 | 标准化流程、可复用 | 打通外部数据与操作 | 自主完成复杂任务 |

| 工作方式 | 被动触发 → 执行指令 → 使用模板/资源 | 请求-响应模式 | 理解任务 → 制定计划 → 调用 Tools/Skills → 调整策略 |

| 使用场景 | 重复性、结构化任务 | 外部数据访问、系统操作 | 复杂、多步骤任务或跨系统集成 |

总结一下：三者不是替代关系，而是互补关系——Agent 负责“统筹规划”，Skills 负责“具体执行”，MCP 负责“打通外部系统”，共同构成可扩展的智能自动化架构。

七、总结：Skills 的核心价值与适用场景

Claude Skills 的核心价值，在于把“人的经验和执行逻辑”转化为可复用、标准化的 AI 能力模块，解决了传统 Prompt 不稳定、不可复用、不可组合的痛点。

如果你有以下使用场景，强烈建议尝试用 Skills 优化：

  • 需要反复做同类型的结构化任务（如写周报、整理会议纪要、格式化文档）；

  • 需要将多个简单任务串联成自动化工作流，提升效率。

八、参考资料

官方文档 platform.claude.com/docs/zh-CN/…

API 调用指南 platform.claude.com/docs/en/bui…

最佳实践 platform.claude.com/docs/en/age…

avatar
文章
阅读
粉丝