从零打造Claude专属技能：一站式开发、测试与分发指南从零打造Claude专属技能：一站式开发、测试与分发指南在AI

从零打造Claude专属技能：一站式开发、测试与分发指南

在AI工具深度融入工作流的当下，定制化成为提升效率的核心需求。Anthropic推出的Claude技能（Skill）功能，让开发者、高级用户及团队能将重复化工作流封装为可复用的「技能包」，一次配置即可让Claude持续遵循固定流程完成任务，无需反复沟通需求。

本文基于《The Complete Guide to Building Skills for Claude》，为你拆解Claude技能的全生命周期开发逻辑，从基础概念到落地实践，手把手教你打造高效、可复用的Claude技能，新手也能在15-30分钟内完成首个技能的开发与测试。

一、什么是Claude技能？核心价值与适用人群

Claude技能是以文件夹形式封装的指令集，核心作用是教Claude按固定规则处理特定任务/工作流，本质是将领域知识、团队规范、重复化步骤固化为AI可识别的标准流程。

其核心价值在于 「一次教学，无限复用」，避免在每次对话中重复解释偏好、流程与专业知识，尤其适用于可重复的工作流：

从需求规格生成前端设计
按统一方法开展调研
遵循团队风格指南创建文档
编排多步骤业务流程

同时，技能能与Claude的代码执行、文档创建等原生能力深度融合，也可为MCP（Anthropic第三方集成协议）集成增加工作流优化层，让原始工具访问转化为可靠的标准化流程。

适用人群

希望Claude持续遵循特定工作流的开发者
追求AI使用效率的Claude高级用户
希望在组织内统一Claude使用规范的团队

二、Claude技能开发核心基础：结构与设计原则

开发Claude技能的第一步，是掌握其标准化的文件结构和核心设计原则，这是技能能正常加载、运行的前提。

1. 技能的基础文件结构

一个完整的Claude技能是一个标准化命名的文件夹，包含1个必选文件和3个可选目录，命名严格区分大小写，缺一不可：

your-skill-name/  # 烤肉串命名法kebab-case，无空格/下划线/大写
├── SKILL.md      # 必选，核心指令文件，含YAML头信息+Markdown指令
├── scripts/      # 可选，可执行代码（Python/Bash/Shell等）
├── references/   # 可选，按需加载的文档/参考资料
└── assets/       # 可选，输出用的模板、字体、图标、样式等

2. 核心命名规则（硬性要求）

SKILL.md：必须严格拼写（大小写一致），不接受任何变体（SKILL.MD/skill.md均无效）
技能文件夹：仅支持kebab-case烤肉串命名，禁用空格、下划线、大写字母
无README.md：技能文件夹内不可添加README.md，所有文档需放入SKILL.md或references/（GitHub仓库级的README可保留，供人类阅读）

3. 三大核心设计原则

Claude技能的设计围绕「高效、兼容、通用」展开，三个原则直接决定技能的使用体验和跨平台性：

（1）渐进式披露（Progressive Disclosure）

采用三级加载体系，最小化令牌消耗同时保留专业能力，是技能性能优化的核心：

一级（YAML头信息）：始终加载，仅告知Claude技能的触发条件，不加载完整内容
二级（SKILL.md正文）：仅当Claude判断技能与当前任务相关时加载，包含完整执行指令
三级（关联文件）：Claude按需导航读取（如scripts/脚本、references/文档），不主动加载

（2）可组合性（Composability）

Claude支持同时加载多个技能，开发时需保证技能可与其他技能兼容，不可假设其为唯一启用的技能。

（3）可移植性（Portability）

技能在Claude.ai、Claude Code、Claude API中表现完全一致，只要运行环境支持相关依赖，一次创建即可跨平台使用，无需修改。

4. MCP与技能的协同：厨房与食谱的经典类比

对于MCP开发者，技能是MCP集成的**「知识层」**，二者是互补关系，结合后能实现1+1>2的效果：

MCP：提供专业厨房，实现Claude与第三方服务（Notion/Asana/Linear/Figma等）的连接，提供实时数据访问和工具调用能力，回答**「Claude能做什么」**
技能：提供食谱，教Claude如何正确、高效使用MCP能力，封装工作流和最佳实践，回答**「Claude应该怎么做」**

无技能的MCP集成痛点

用户连接MCP后不知如何操作，上手成本高
支持工单激增，反复解答「如何用X做Y」
每次对话从零开始，流程无标准化
因用户提示不同导致结果不一致
流程问题被归咎于MCP连接器本身

搭配技能的MCP集成优势

预构建工作流自动触发，无需用户手动操作
工具使用方式标准化、一致化
最佳实践嵌入每一次交互
大幅降低用户学习曲线
提升MCP集成的实际使用价值

三、技能开发第一步：规划与设计，从用例到标准

开发前的规划是避免后续反复迭代的关键，核心是明确用例、定义成功标准、完成技术配置，而非直接写代码/写指令。

1. 锁定2-3个具体用例，明确完整要素

好的用例定义是技能开发的基础，需包含4个核心要素：用例名称、触发条件、执行步骤、预期结果，拒绝模糊化描述。

用例定义示例（项目迭代规划）

用例：Project Sprint Planning（项目迭代规划）触发：用户说「帮我规划这次迭代」/「创建迭代任务」/「做个sprint计划」步骤：1. 从Linear（MCP）获取项目当前状态；2. 分析团队速度和产能；3. 建议任务优先级；4. 在Linear中创建带标签和工时预估的任务结果：生成完整的迭代规划，且在Linear中自动创建对应任务

定义用例时，需先问自己4个问题：

用户最终想实现什么目标？
完成目标需要哪些多步骤工作流？
依赖的工具是Claude原生能力还是MCP集成？
需嵌入哪些领域知识/团队最佳实践？

2. 三类最常见的技能用例（覆盖90%开发场景）

Anthropic从内部团队和早期使用者的实践中，总结了三类最核心的技能用例，每个类别都有明确的适用场景和技术技巧，可直接参考：

用例类别	核心适用场景	关键技术技巧	经典实例
文档&资产创建	生成标准化、高质量的输出（文档/PPT/代码/设计/海报等）	嵌入风格指南/品牌标准；模板化结构；输出前质量检查；仅用Claude原生能力	frontend-design（前端设计）、docx/pptx/xlsx创建技能
工作流自动化	需统一方法的多步骤流程，支持跨MCP服务器协调	分步流程+验证节点；通用结构模板；内置审核/改进建议；迭代优化循环	skill-creator（技能创建器）、项目提效类技能
MCP能力增强	为MCP集成添加标准化工作流指导，降低使用门槛	有序协调多MCP调用；嵌入领域知识；补充用户未指定的上下文；MCP错误处理	sentry-code-review（Sentry代码审查）、Figma设计交付技能

3. 定义成功标准：量化+定性双重考核

成功标准是判断技能是否可用的核心依据，分为量化指标（可直接测量）和定性指标（体验与一致性评估），均为「大致基准」而非精准阈值，无需过度纠结数值。

量化指标（可直接统计）

技能在90%的相关查询中能自动触发（10-20条测试用例）
能在固定工具调用次数内完成工作流（对比无技能的基线）
工作流中API调用0失败（监控MCP服务器日志）

定性指标（体验与一致性评估）

用户无需提示Claude「下一步该做什么」
工作流完成后无需用户手动修正
跨会话、跨用户使用时结果一致
新用户能在最小指导下首次使用即成功

4. 核心配置：YAML头信息（技能触发的关键）

YAML头信息是SKILL.md的开头部分，是Claude判断是否加载技能的核心依据，格式错误会直接导致技能无法上传/加载，必须严格遵循规范。

（1）最小必选格式（入门必备）

name: your-skill-name  # 烤肉串命名，与文件夹名完全一致，无空格/大写
description: 技能核心功能+触发条件，包含用户可能说的具体短语，不超过1024字符，无XML标签

（2）完整可选格式（生产级技能）

name: your-skill-name
description: 技能功能+触发条件+核心能力
license: MIT  # 开源技能声明，常见：MIT/Apache-2.0
compatibility: Claude Code, Python3.9+  # 环境要求，1-500字符
metadata:  # 自定义键值对，建议添加
  author: 开发者/团队名
  version: 1.0.0
  mcp-server: 关联MCP服务名（如有）
  category: 技能分类（如productivity/design/development）

（3）description编写黄金法则（重中之重）

必须同时包含「做什么」+「何时用」+「核心能力」，避免模糊、缺失触发词、过度技术化，这是技能能精准触发的关键。

✅ 优质示例

分析Figma设计文件并生成开发者交付文档。当用户上传.fig文件、询问「设计规格」「组件文档」或「设计转代码交付」时使用。

❌ 反面示例

帮助做项目（过于模糊）、创建复杂的多页文档系统（缺失触发词）、实现项目实体模型的层级关系（过度技术化，无用户触发词）

5. 编写有效指令：具体、可操作、带容错

YAML头信息后，以Markdown编写技能的具体执行指令，推荐固定结构：步骤说明+使用示例+故障排除，核心原则是具体可操作、包含错误处理、清晰引用资源、遵循渐进式披露。

指令编写推荐模板

# 你的技能名称
## Instructions（执行指令）
### Step 1: [第一步核心操作]
清晰、可操作的说明，包含具体命令/调用方式
示例：
```bash
python scripts/fetch_data.py --project-id PROJECT_ID

Expected output：[描述成功执行的结果，让Claude明确判断标准]

Step 2: [第二步核心操作]

...（按流程添加步骤）

Examples（使用示例）

示例1：[常见使用场景]

User says: [用户实际会说的话] Actions: [Claude需要执行的具体操作] Result: [预期结果]

Troubleshooting（故障排除）

错误：[常见错误信息]

Cause: [错误原因] Solution: [具体解决步骤]

#### 指令编写最佳实践
1. **具体可操作** ：避免「验证数据」这类模糊表述，改为「运行`python scripts/validate.py --input {filename}`检查数据格式」
2. **包含错误处理**：明确常见问题（如MCP连接失败、脚本执行报错）的具体解决步骤
3. **清晰引用资源**：直接链接references/内的文档，如「编写查询前参考`references/api-patterns.md`的限流指南」
4. **精简核心**：将详细文档、大段说明放入references/，SKILL.md仅保留核心指令，减少加载量
5. **标注关键节点**：用`## CRITICAL`/`## Important`标注核心校验步骤，避免Claude忽略

四、测试与迭代：让技能精准触发、稳定运行

技能开发是 「迭代式」过程 ，不存在「一次开发就完美」的情况，测试的核心目标是：确保技能在正确时机触发、输出结果正确、相比无技能时效率提升。

1. 三种测试方式，按需选择

可根据技能的使用规模（个人/团队/企业）选择测试方式，从简单到复杂，成本逐步提升：

手动测试（Claude.ai）：直接在对话中输入查询，观察技能触发和执行效果，快速迭代，无任何配置成本（推荐新手/个人使用）
脚本测试（Claude Code）：编写自动化测试用例，实现跨版本的重复验证，适合团队内部使用
程序化测试（Skills API）：构建评估套件，对定义好的测试集进行系统化运行，适合企业级/生产级技能

2. 三大核心测试维度，覆盖全场景

无论选择哪种测试方式，都需覆盖以下三个核心维度，确保技能的可用性和稳定性：

（1）触发测试：精准识别相关查询

核心目标：技能在相关查询中必触发，无关查询中不触发，包括明确请求和改写后的请求。

应触发：明确请求（「帮我建一个ProjectHub工作区」）、改写请求（「初始化一个Q4规划的ProjectHub项目」）
不应触发：无关话题（「旧金山天气如何」）、非本技能覆盖的需求（「帮我写一段Python代码」）
测试方法：准备10-20条测试查询，统计自动加载率，目标90%以上。

（2）功能测试：验证输出与流程正确性

核心目标：技能能按指令完成工作流，生成有效输出，处理边缘案例，错误处理生效。

测试要点：输出符合预期、API/MCP调用成功、边缘案例（如空输入/异常参数）处理、错误时能按故障排除步骤解决
测试示例：测试「创建含5个任务的项目」，需验证：项目成功创建、5个任务属性正确、任务与项目关联、无API/MCP错误。

（3）性能对比：证明技能的实际价值

核心目标：对比「启用技能」和「禁用技能」的基线，证明技能能提升效率、降低成本、减少人工干预。

对比指标：工具调用次数、令牌消耗、API失败率、用户澄清次数、完成任务耗时
优质基线示例：启用技能后，自动执行工作流、仅需2次澄清、0 API失败、令牌消耗6000，远优于无技能的基线。

3. 高效迭代技巧：从单任务突破，再扩展覆盖

Anthropic官方推荐的迭代策略，新手必看，能大幅提升开发效率：

先聚焦一个有挑战性的任务，直到Claude能100%成功完成，再将成功方法提取为技能，最后扩展到多个测试案例。

该策略的核心是利用Claude的上下文学习能力，比一上来就做广泛测试更高效，能快速找到技能的核心问题。

4. 利用skill-creator技能：新手15-30分钟搞定首个技能

skill-creator是Anthropic官方提供的技能开发辅助工具，内置在Claude.ai/Claude Code中，能大幅降低开发门槛，新手也能在15-30分钟内完成首个技能的开发与测试。

核心功能

生成技能：从自然语言描述生成技能，自动产出格式正确的SKILL.md（含YAML头信息）
推荐优化：自动建议触发短语、技能结构，让技能更易触发
审查技能：标记常见问题（模糊描述、缺失触发词、结构问题），识别触发过度/不足的风险
建议测试用例：根据技能用途，自动生成应触发/不应触发的测试查询

使用指令

直接在Claude对话中输入：

Use the skill-creator skill to help me build a skill for [你的用例，如「Figma设计文件转开发文档」]

5. 常见问题的迭代方案（触发异常为主）

技能测试中最常见的问题是 「触发异常」 ，分为触发不足和触发过度，需根据信号快速调整，核心优化点是SKILL.md的description字段。

（1）触发不足：技能未在应触发时加载

常见信号：技能从不自动加载、用户需手动启用、出现「怎么用这个技能」的支持问题 解决方法：优化description，添加更多具体的触发词、技术关键词、相关文件类型，让描述更具象。

（2）触发过度：技能为无关查询加载

常见信号：技能在无关话题中加载、用户频繁禁用技能、用户对技能用途感到困惑 解决方法：

添加负面触发词：如「高级CSV数据分析，用于统计建模/回归/聚类，不用于简单数据探索」
让描述更具体：将「处理文档」改为「处理PDF法律文档进行合同审查」
明确技能范围：将「支付处理」改为「PayFlow电商支付处理，仅用于在线支付工作流，不用于通用金融查询」

五、分发与共享：让技能落地，提升MCP集成价值

技能不仅是个人/团队的效率工具，更是提升MCP集成竞争力的关键——相比仅提供MCP连接的集成，搭配技能的集成能让用户更快实现价值，形成差异化优势。

截至2026年1月，Claude技能已有成熟的个人/组织分发模式，同时支持API程序化使用，满足不同场景的需求。

1. 现有分发模式：个人上传+组织级部署

（1）个人用户分发（最简单）

下载技能文件夹
压缩为ZIP文件（如有需要）
在Claude.ai通过「设置>能力>技能」上传，或直接放入Claude Code的技能目录
启用后即可使用

（2）组织用户分发（团队/企业级）

Anthropic在2025年12月已上线工作区全域部署功能，由管理员统一操作：

管理员可将技能部署到整个团队/企业工作区
支持技能自动更新，无需用户手动重新上传
实现技能的集中式管理，统一团队使用规范
大幅降低团队的技能推广和使用成本

2. 程序化使用：Skills API的适用场景

Claude提供 /v1/skills API端点 ，支持技能的列表、管理与调用，可通过Messages API的container.skills参数将技能加入请求，实现程序化调用。

Skills API适合开发类、生产级、自动化场景，与端用户手动使用的场景形成互补：

使用场景	最佳使用平台
端用户直接使用、开发期手动测试、个人临时工作流	Claude.ai / Claude Code
应用开发中程序化调用技能、生产级规模化部署	Claude Skills API
自动化流水线、智能体系统、定制化AI应用	Claude Skills API

注意：Skills API需要启用Code Execution Tool beta，为技能提供安全的运行环境。

3. 开源技能分发推荐方案：GitHub托管+文档联动

如果开发的是开源技能，Anthropic官方推荐的分发流程，能让更多用户快速发现和使用你的技能：

步骤1：GitHub托管

创建公共仓库，包含技能文件夹、仓库级README（供人类阅读，与技能内无README规则不冲突）
README中添加清晰的安装步骤、使用示例、截图/动图，降低用户上手成本
仓库中可包含技能的更新日志、贡献指南，方便社区协作

步骤2：MCP文档联动（如有MCP集成）

在MCP集成的官方文档中，添加技能的链接和说明
重点解释 「MCP+技能」的协同价值 ，让用户理解二者结合的优势
提供「MCP+技能」的快速开始指南，一步到位

步骤3：编写简易安装指南

为非技术用户编写极简的安装/使用步骤，核心包含：下载→压缩→上传→启用→测试，5个步骤即可。

4. 技能文案撰写技巧：聚焦结果，而非功能

用户是否愿意使用你的技能，文案传递的价值远大于技术本身，撰写README/文档/营销文案时，核心原则是：聚焦用户能获得的「结果」，而非技能的「技术结构」。

✅ 优质示例

ProjectHub技能让团队能在几秒内搭建完整的项目工作区（含页面、数据库、模板），而非花费30分钟手动配置。

❌ 反面示例

ProjectHub技能是一个包含YAML头信息和Markdown指令的文件夹，可调用我们的MCP服务器工具。

额外技巧：突出「MCP+技能」的协同故事，让用户理解二者结合的价值，而非单独使用。

我们的MCP服务器让Claude能访问你的Linear项目，我们的技能教Claude遵循你团队的迭代规划工作流，二者结合实现AI驱动的项目管理。

六、实用模式与故障排除：解决开发与使用中的核心问题

Anthropic从早期使用者和内部团队的实践中，总结了5种高复用的技能设计模式（覆盖绝大多数开发场景），同时针对开发中最常见的问题提供了可直接落地的解决方案，无需从零摸索。

1. 5种经典技能设计模式，直接复用

根据用例的核心需求选择对应的模式，无需从零设计流程，每种模式都有明确的适用场景和核心技术技巧：

模式1：顺序工作流编排

适用场景：需按固定顺序执行的多步骤流程（如客户入职、订单处理、项目初始化） 核心结构：按步骤划分，明确步骤间的依赖关系 关键技巧：显式步骤排序、步骤间依赖校验、每个阶段的验证、失败后的回滚指令示例：客户入职→创建账户→支付设置→创建订阅→发送欢迎邮件

模式2：多MCP协调

适用场景：工作流跨多个第三方服务（如设计转开发交付、跨平台数据同步） 核心结构：按服务/阶段划分，实现MCP间的数据传递 关键技巧：清晰的阶段分离、MCP间数据无缝传递、阶段前验证、集中式错误处理示例：Figma（设计导出）→Drive（资产存储）→Linear（任务创建）→Slack（通知）

模式3：迭代优化

适用场景：输出质量随迭代提升的场景（如报告生成、文案创作、代码优化） 核心结构：初稿→质量检查→优化循环→最终定稿 关键技巧：明确的质量标准、迭代改进循环、自动化验证脚本、定义迭代终止条件示例：数据获取→报告初稿→脚本校验→问题修复→重新生成→最终定稿

模式4：上下文感知工具选择

适用场景：同一目标需根据上下文选择不同工具（如智能文件存储、多渠道消息发送） 核心结构：决策树→工具执行→向用户说明选择原因 关键技巧：清晰的决策标准、备选方案、对用户透明选择原因、上下文判断逻辑固化示例：文件存储→判断文件类型/大小→选择云存储/Notion/GitHub/本地存储

模式5：领域特定智能

适用场景：需嵌入专业领域知识的场景（如金融合规、医疗报告、法律合同审查） 核心结构：前置校验→核心操作→完整文档记录 关键技巧：领域知识嵌入逻辑、行动前先做合规/专业校验、完整的审计/文档记录、清晰的治理规则示例：支付处理→合规检查（制裁名单/管辖权）→支付执行→生成审计报告

2. 开发与使用中最常见的问题及解决方案

整理了Claude技能开发/使用中80%的常见问题，包含错误信息、原因、具体解决步骤，可直接对照排查：

（1）技能无法上传

错误信息	根本原因	解决步骤
Could not find SKILL.md in uploaded folder	文件未严格命名为SKILL.md（区分大小写）	重命名为SKILL.md，用`ls -la`验证文件名称
Invalid frontmatter	YAML格式错误	检查是否缺失分隔符、未闭合引号、格式不规范
Invalid skill name	技能名含空格/大写/下划线	改为kebab-case烤肉串命名，与文件夹名一致

（2）MCP连接失败（技能加载但MCP调用失败）

排查清单（按顺序检查，90%的问题能解决）：

验证MCP服务器是否已连接（Claude.ai：设置>扩展>你的服务，显示「Connected」）
检查API密钥/授权令牌是否有效、未过期，是否赋予了足够的权限
单独测试MCP（不通过技能）：输入「Use [Service] MCP to fetch my projects」，若失败则是MCP问题，与技能无关
验证技能中引用的MCP工具名是否正确（工具名区分大小写），参考MCP服务器文档

（3）Claude未遵循指令（技能加载但执行错误）

常见原因及解决方法：

指令过于冗长：精简内容，使用列表/步骤，将细节放入references/
关键指令被埋没：将核心指令放在SKILL.md顶部，用 ## CRITICAL/## Important 标注
语言模糊：替换为精准、可操作的表述，避免「适当验证」「妥善处理」等模糊词
模型「偷懒」：在用户提示中添加明确的鼓励语（如「不要跳过验证步骤，质量比速度更重要」）

（4）技能运行缓慢/响应变差

核心原因：上下文过大，导致Claude加载/处理耗时增加 解决方案：

优化SKILL.md大小：控制在5000词内，将详细文档放入references/，仅链接不内嵌
减少同时启用的技能数量：建议控制在20-50个以内，按需启用
技能打包：将相关功能的技能打包为「技能包」，避免零散启用过多技能
严格遵循渐进式披露：仅在SKILL.md保留核心指令，其余内容按需加载

七、官方资源与工具：开发效率翻倍

Anthropic提供了丰富的官方资源、示例技能、开发工具，覆盖技能开发的全流程，新手可按「最佳实践指南→示例技能→工具辅助」的路径上手，无需从零摸索。

1. 官方文档（核心参考）

Best Practices Guide：技能开发最佳实践指南（必看）
Skills Documentation：Claude技能官方文档
API Reference：Skills API详细参考
MCP Documentation：MCP集成官方文档

2. 示例技能仓库（直接复用）

GitHub: anthropics/skills：Anthropic官方打造的技能仓库，包含可直接定制的生产级技能
Partner Skills Directory：第三方合作伙伴技能目录（Asana/Atlassian/Figma/Sentry/Zapier等）
Document Skills：文档/资产创建类技能示例（PDF/DOCX/PPTX/XLSX）

3. 开发工具（效率提升）

skill-creator：官方技能开发辅助工具，生成/审查/优化技能
Claude Developers Discord：官方社区论坛，解答技术问题、交流开发经验
Claude Console：技能版本管理、API密钥管理、生产级部署

4. 问题反馈（bug修复/需求建议）

GitHub Issues: anthropics/skills/issues：提交技能相关bug，需包含「技能名+错误信息+复现步骤」
Anthropic Support：企业级用户可通过官方支持渠道提交问题

八、技能开发快速检查清单（必看，避免遗漏）

为避免开发中遗漏关键步骤，Anthropic提供了标准化检查清单，建议在开发前、开发中、上传前、上传后各执行一次，确保技能的规范性和可用性。

开发前

✅ 确定2-3个具体、可落地的用例
✅ 明确依赖的工具（Claude原生/MCP集成）
✅ 查阅官方指南和示例技能，参考同类设计
✅ 规划好技能的文件夹结构和命名

开发中

✅ 文件夹使用kebab-case烤肉串命名，无空格/大写/下划线
✅ 存在SKILL.md文件，命名严格区分大小写
✅ YAML头信息包含正确的分隔符，格式规范
✅ name字段为kebab-case，与文件夹名完全一致
✅ description字段同时包含「做什么+何时用」，无XML标签
✅ 指令清晰、可操作，包含错误处理和使用示例
✅ 参考资源清晰链接，遵循渐进式披露原则

上传前

✅ 测试明确请求/改写请求能正常触发
✅ 测试无关话题不会触发
✅ 功能测试全部通过，边缘案例处理正常
✅ 工具集成（MCP/脚本）能正常运行
✅ 将技能文件夹压缩为ZIP文件（如需）

上传后

✅ 在真实对话中测试技能的实际使用效果
✅ 监控技能的触发情况，及时发现触发不足/过度
✅ 收集用户反馈，了解使用痛点
✅ 根据反馈迭代优化description和执行指令
✅ 更新metadata中的技能版本号

总结

Claude技能的核心价值，是将 「人的专业知识和工作流经验」 转化为AI可复用的标准，让Claude从「通用AI助手」升级为「贴合个人/团队需求的定制化工具」。

其开发流程遵循 「规划→设计→测试→迭代→分发」 的核心逻辑，新手入门的关键在于：

严格遵循文件命名和格式规范（尤其是SKILL.md和YAML头信息）
精准定义触发条件（description字段是核心）
编写具体、可操作、带容错的执行指令
基于实际使用反馈持续迭代优化
利用官方工具（skill-creator）提升开发效率

无论是为个人打造高效的重复工作流，还是为团队统一Claude使用规范，亦或是为MCP集成添加价值提升层，Claude技能都能成为高效的解决方案。而Anthropic推出的Agent Skills开源标准，更让技能具备了跨平台的可移植性，为AI工具的定制化发展提供了新的可能。

从一个简单的用例开始，遵循本文的指南，你也能快速打造出属于自己的Claude专属技能，让AI真正成为你的高效助手。

附：核心术语解释

MCP：Anthropic第三方集成协议，让Claude能访问外部服务/工具/数据
kebab-case：烤肉串命名法，所有字母小写，单词之间用连字符-连接
YAML frontmatter：YAML头信息，位于SKILL.md开头，用于定义技能的元信息和触发条件
渐进式披露：Claude技能的三级加载体系，最小化令牌消耗，提升性能
skill-creator：Anthropic官方技能开发辅助工具，快速生成/优化Claude技能