拒绝当“重复提示词机器“：Skills 完全入门指南，及与 MCP 的深度对比

让我上个超影吧
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一、什么是 Skills？它到底解决了什么痛点？

想象这样一个场景：你正在用CodeBuddy写代码，每次让 AI 帮忙审查代码，都要重复说： "请用中文写注释"、"记得检查空指针"、"按照我们团队的 RESTful 规范来"。说了一遍又一遍，AI 还是经常忘记。

Skills（技能）就是来解决这个问题的。

简单来说，Skills 是给 AI 准备的一份"专业上岗培训手册" 。你可以把团队的代码规范、特定的开发流程、或者某个领域（如 Chrome 插件开发）的最佳实践，打包成一个 Skill。一旦安装，AI 就会自动记住这些规则，在你需要的时候自动调用，无需反复提醒。

核心痛点解决

痛点传统方式使用 Skills 后
重复劳动每次都要粘贴同样的 prompt一次编写，永久复用，自动触发
团队标准不一新人不知道团队规范，AI 输出风格各异Skill 随 Git 仓库共享，全员统一标准
上下文溢出长 prompt 占用大量 token，导致 AI 失忆渐进式加载，用时才展开，节省 token
知识沉淀困难好的提示词散落在聊天记录里标准化文件，可版本控制，沉淀为团队资产

一句话总结：Skills 让 AI 从"通用实习生"变成"懂行老手"，知道在什么时候该用什么方法做什么事。

这里也推荐我在B站看的科普视频，讲得很形象

www.bilibili.com/video/BV1dz…

二、在 CodeBuddy中使用 Skills：从零开始

这里为啥用CodeBuddy这个软件，无他，就因为免费，大多数人能够直接接触到，国外的一些IDE和模型都要用魔法，新手使用不方便

CodeBuddy（腾讯的 AI IDE）近期全面支持了 Skills 功能，并且支持全局 Skills（所有项目通用）和项目 Skills（仅当前项目生效）两种类型

第一步：创建 Skills 的目录

Skills 通过在特定目录中创建 SKILL.md 文件来定义：

  1. 项目级 Skills：.codebuddy/skills/（项目根目录下）
  2. 用户级 Skills：~/.codebuddy/skills/（用户主目录下）

每个 Skill 一个独立的目录，包含 SKILL.md 文件，整体框架目录如下：

.codebuddy/skills/
├── pdf/
│   └── SKILL.md
├── data-analysis/
│   └── SKILL.md
└── code-review/
    └── SKILL.md

每个技能文件夹下面又可以细分

skill-name(pdf)/
├── SKILL.md (必需)
│   ├── YAML frontmatter 元数据 (必需)
│   │   ├── name: (必需)
│   │   └── description: (必需)
│   └── Markdown 指令 (必需)
└── Bundled Resources (可选)
    ├── scripts/          - 可执行代码 (Python/Bash 等)
    ├── references/       - 旨在根据需要加载到上下文中的文档
    └── assets/           - 用在输出中的文件 (模板、图标、字体等)

SKILL.md (必需)

这是 Skill 的核心定义文件。

元数据 ( YAML Frontmatter): name ****和 description ****决定了 AI 何时会使用这个 Skill。描述需具体说明 Skill 的功能和使用场景。

示例：

---
name: pdf-editor
description: This skill should be used when users ask to modify, rotate, or extract text from PDF files.
allowed-tools: # 可选，指定允许使用的工具
disable: false # 可选，是否禁用
---

# PDF Editor

To rotate a PDF...

打包资源 (可选)

  1. Scripts (scripts/)

用于需要确定性可靠性或被重复重写的任务的可执行代码。

  • 用途：当代码被重复重写或需要高可靠性时。
  • 示例：scripts/rotate_pdf.py 用于 PDF 旋转。
  1. References (references/)

旨在根据需要加载到上下文中以辅助 AI 思考的文档和参考资料。

  • 用途：数据库架构、API 文档、领域知识、公司政策等。
  • 优势：保持 SKILL.md 精简，仅在 AI 确定需要时才加载。
  1. Assets (assets/)

不打算加载到上下文中，而是用于 AI 生成的输出中的文件。

  • 用途：品牌资产、PPT 模板、HTML/React 样板代码等。

了解完上面，创建的目录如下：

第二步：创建你的第一个 Skill：比想象中简单

一个标准的 Skill 就是一个文件夹，核心是 ****SKILL.md 文件

一个 Skill 本质上就是一个 Markdown 文件（文件名固定为 SKILL.md），内容几乎只由下面三段组成：

SKILL.md 基本模板:

---
name: your-skill-name
description: What it does and when Claude should use it
---

# Skill Title

## Instructions
Clear, concrete, actionable rules.

## Examples
- Example usage 1
- Example usage 2

## Guidelines
- Guideline 1
- Guideline 2
字段必填说明示例
name否Skill 名称,未指定时使用目录名pdf
description否Skill 描述,帮助 AI 理解何时使用PDF 文档处理专家 （project)
allowed-tools否允许使用的工具白名单,逗号分隔Read, Write, Bash
disable-model-invocation否设置为 true 时，Skill 不会出现在 Skill 工具中，只能通过 /skill-name 手动触发TRUE

这里给出一个案例，大家可以进行尝试，比较简单，所以只是用SKILL.md即可，不需要脚本和素材之类的

示例 ：前端页面设计 Skill

文件：.codebuddy/skills/frontend-design/SKILL.md

---
name: frontend-design
description: 创建具有高品质设计的独特、生产级前端界面。当用户要求构建 Web 组件、页面、作品、海报或应用程序时使用此技能（示例包括网站、落地页、仪表盘、React 组件、HTML/CSS 布局，或为任何 Web UI 进行美化/优化）。生成具有创意、精致代码和 UI 设计，避免通用 AI 美学。
license: 完整条款见 LICENSE.txt
---

本技能指导创建独特、生产级前端界面，避免通用的"AI 垃圾"美学。实现真正可用的代码，对美学细节和创意选择给予特别关注。

用户提供前端需求：要构建的组件、页面、应用程序或界面。他们可能包含有关用途、受众或技术约束的上下文。

## 设计思维

在编码之前，理解上下文并致力于**大胆**的美学方向：
- **目的**：此界面解决什么问题？谁使用它？
- **风格**：选择一个极端：极简主义、极繁主义混乱、复古未来主义、有机/自然、奢华/精致、趣味/玩具风、编辑/杂志风、粗野主义/原始、装饰艺术/几何、柔和/ pastel、工业/实用等。有众多风格可供选择。将这些作为灵感，但设计出忠于美学方向的风格。
- **约束**：技术要求（框架、性能、无障碍）。
- **差异化**：是什么让它**令人难忘**？有什么是别人会记住的？

**关键**：选择清晰的概念方向并精准执行。大胆极繁和精致极简都有效——关键是意图性，而非强度。

然后实现可用的代码（HTML/CSS/JS、React、Vue 等），具备：
- 生产级和功能完整
- 视觉冲击力和令人难忘
- 具有清晰美学观点的连贯性
- 每个细节都精心打磨

## 前端美学指南

专注于：
- **字体排版**：选择美观、独特、有趣的字体。避免通用字体如 Arial 和 Inter；选择能够提升前端美学的独特字体；出人意料、有个性的字体选择。将独特的展示字体与精致正文字体搭配。
- **色彩与主题**：致力于连贯的美学。使用 CSS 变量保持一致性。主色调搭配锐利点缀色胜过胆怯、均匀分布的调色板。
- **动效**：使用动画实现效果和微交互。HTML 优先使用纯 CSS 方案。React 可用时使用 Motion 库。专注于高影响力时刻：一个精心编排的页面加载配合交错显示（animation-delay）比分散的微交互带来更多愉悦。使用滚动触发和令人惊喜的悬停状态。
- **空间构图**：意想不到的布局。不对称。重叠。对角线流动。打破网格的元素。充足的负空间**或**控制的密度。
- **背景与视觉细节**：创造氛围和深度，而非默认纯色。添加与整体美学匹配的上下文效果和纹理。应用创意形式如渐变网格、噪点纹理、几何图案、分层透明、戏剧性阴影、装饰性边框、自定义光标和颗粒叠加。

永远不要使用通用的 AI 生成美学，如过度使用的字体家族（Inter、Roboto、Arial、系统字体）、陈词滥调的配色方案（特别是白色背景上的紫色渐变）、可预测的布局和组件模式，以及缺乏上下文特性的千篇一律设计。

富有创意地诠释并做出出人意料的选择，让人感觉真正为上下文而设计。没有设计应该是相同的。在明暗主题、不同字体、不同美学之间变化。永远不要跨越世代趋同于常见选择（例如 Space Grotesk）。

**重要**：将实现复杂度与美学愿景匹配。极繁主义设计需要包含大量动画和效果的复杂代码。极简或精致设计需要克制、精确，并仔细关注间距、字体和微妙细节。优雅来自于良好地执行愿景。

记住：Claude 能够创造非凡的创意作品。不要退缩，展示当跳出思维定势并完全致力于独特愿景时，真正能创造什么。

第三步：使用Skill

我们写一个前端html页面，刚好满足这个Skill，看下AI如何操作吧

可以看到AI自己自动使用Skill，接下来我们看一下页面的效果吧

还是比较好看的

三、推荐开源 Skills及如何下载使用

以下是 GitHub 上最热门的 Skills 仓库，下载后按照需要将对应的Skill导入到 .codebuddy/skills/ 目录：

开源Skills

1. anthropics/skills（官方，必装）

  • Star: 40k+
  • 地址: github.com/anthropics/…
  • 亮点：官方出品，包含文档处理（PDF/Word/Excel/PPT）、skill-creator（创建 Skill 的 Skill）、MCP 构建器等。新手入门首选。

2. obra/superpowers（社区最强）

  • Star: 22k+
  • 地址: github.com/obra/superp…
  • 亮点：包含 20+ 实战技能，涵盖 TDD 测试驱动开发、Debug 调试模式、团队协作规范等，非常接地气。

3. vercel-labs/agent-skills（前端专属）

  • 地址: github.com/vercel-labs…
  • 亮点：Vercel 团队维护，包含 react-best-practices 和 vue-best-practices，整理了 40+ 条 React/Next.js 性能与架构规则，AI 写代码时会主动提示性能陷阱。

4. K-Dense-AI/claude-scientific-skills（科研专属）

  • Star: 5.8k+
  • 地址: github.com/K-Dense-AI/…
  • 亮点：140+ 科学领域技能，生物、化学、数据分析、文献整理全覆盖，研究人员必备。

5. ComposioHQ/awesome-claude-skills（资源合集）

  • Star: 19k+
  • 地址: github.com/ComposioHQ/…
  • 亮点：Awesome 列表形式，汇集了官方和社区的各种 Skills，分类清晰，持续更新。

导入方法：

  • CodeBuddy IDE：设置 → Skill 配置路径 → 导入本地文件夹

下载Skills，这里我是下载的第一个开源项目的所有的Skills

选中你所需要的一条Skill导入CodeBuddy即可

可以看到导入成功了

其实刚才最开始的示例我也是直接复制的这个开源项目的Skill才使得前端页面生成比较好看

四、Skills与MCP的区别

最后就是很多人会混淆Skills和MCP，它们确实有相似之处，但解决的问题完全不同：

对比维度SkillsMCP
核心定位解决"方法论"问题，教AI怎么做某类任务解决"连接"问题，让AI能访问外部世界
加载方式按需加载，只加载技能名字和描述，使用时才加载执行细节全量加载，不管用不用都全部加载进去
适用场景固定工作流程，需要AI按步骤执行访问外部数据或服务，深度集成外部系统
输入输出自然语言描述和结果，灵活易读JSON结构化参数和结果，可组合可测试
扩展性可以无限增加技能，不会明显拖慢对话工具越多，上下文越爆炸，成本和延迟越高

大白话理解：

  • Skills主要聚焦于工具处理，是一套完整的方法论，例如处理文件、设计、写文章
  • MCP主要起到连接作用，适合深度集成外部系统，自定义上传、下载、推送等流程

两者并不是竞争或替代的关系，而是结合关系。对于普通用户、日常工作，大部分时候只需要Skills就足够；对于复杂的企业场景、跨平台/自动分发等任务，使用Skills + MCP可以实现更加稳定和高效的输出。

什么时候用Skills，什么时候用 mcp ？

判断标准：任务是"如何做"还是"做什么"？

  • Skills：当你有固定的工作流程，需要AI按步骤执行时

    • 示例："按什么格式写技术教程"、"代码审查的5个步骤"

  • MCP：当你需要AI访问外部数据或服务时

    • 示例："查询GitHub的Issue"、"读取SQLite数据库"

感兴趣的宝子可以关注一波，后续会更新更多有用的知识！！！

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