1、Anthropic为什么推出 Agent Skills
在没有 Agent Skills 之前：
假如说你现在有一个实习生，你给这个实习生安排了一个具体的任务。比如说帮我做一份 PPT，你需要从头到尾把指令写的非常详细。【gzh：和平本记】
等到下一次，你再想让这个实习生帮你做一份 PPT，你又需要重新把这些指令和要求再说一遍，非常重复和低效。
有了 Agent Skills 之后：
Agent Skills 相当于给你的实习生准备了技能包和工具箱，想让实习生帮你执行具体任务的时候，不是去重复指令，而是把这个技能教给他，让他自己掌握。
这样做的好处就是：
1）让你的 AI Agent 变成特定领域的专家
你可以给你的 agent（Claude）安装各种技能包，比如：「PPT制作技能」「Excel数据分析技能」。这样一来你的 agent就会变成特定领域的专家。
当你再让他帮你做 PPT 时，它就会自动调用「PPT制作技能」。
2）告别重复
你的技能包只需要创建一次，claude 就可以在所有的对话中自动使用。你可以把平时经常需要重复性的工作都做成技能包，这样可以帮你极大的减少重复，提高效率。【gzh：和平本记】
3）高效利用资源
Claude 并不会把他所有学会的技能时时刻刻都记在脑子里，也就是我们说的加载到上下文里面。只有在需要时才会调用，用完就会放下。
当 Claude 启动时，他只会记下自己拥有哪些技能以及每个技能的简介（比如我会做 PPT、我会处理 PDF），这占用的上下文非常少。
当有任务触发时，比如说你这个时候下个指令说帮我去做个 PPT，他这时候才会去翻阅「PPT制作技能」工具箱里面的具体操作手册。
所以这种按需加载非常高效，Claude 可以掌握大量复杂的技能，也不会因为信息过载而影响当前任务。
2、Agent Skills 和 rules 以及 subagent 有什么区别
1）Rules
给 Agent 指定Rules，就像是给你的实习生一本员工手册。
它一般用来约束和规范行为，告诉 Agent 什么该做，什么不该做。
你给实习生一本员工手册，最多只能告诉他做 PPT 的时候要用公司的 LOGO，但是这本手册没办法教会他怎么去做 PPT。
2）subagent
这个意思是，当下达一个任务给 agent 的时候，这个 agent 会对任务做判断，比如说这是一个数据分析任务，那么它就会把这个数据分析任务专门指派给一个擅长做数据分析的 subagent。
Subagent模式是委托-执行关系。Agent本身没有学会新技能，而是学会了如何找对的人办事。
3） Agent Skills
给Agent添加Skills，就像是送你的实习生去参加一个专业的培训课程，并给他一套 SOP 和工具。
目的是让 Agent 自己掌握完成特定任务的一套标准方法。【gzh：和平本记】
举例：
你创建一个create_quarterly_report的Skill。这个Skill内部定义了清晰的步骤：
1️⃣ 从数据库API获取销售数据
2️⃣ 使用数据分析工具生成图表
3️⃣ 按照公司模板填充PPT
4️⃣ 生成总结摘要
当你说下一个指令，「制作季度报告」时，实习生（Agent）会激活他学过的这个技能，然后自己一步步按照手册上的流程去执行，并且这个技能是可以被不断复用的。
Skills是学习-执行的关系 。 Agent 亲自学习并掌握了完成任务的方法，而不是把它交给别人。
3、SKILL.md 文件介绍
yaml
---
name: 技能名称
description: 简单描述一下这个技能是干嘛的？以及什么时候使用它
---
# Your Skill Name
## Instructions
让 Claude 具体执行的指令
## Examples
[Concrete examples of using this Skill]其中 name 和 description 是必填字段，name ：最多 64 个字符，description ：最多 1024 个字符
4、Skills 的三种内容类型和三个加载层级
第一级：元数据（始终加载）
包含技能名称和技能描述。
Claude 在启动时会加载这个元数据，因为只有名称和简短描述，所以就算有几百个技能，也不会给 Claude 的上下文造成负担。【gzh：和平本记】
元数据是 Claude用来判断我应该使用哪个技能的依据。因此，description写得好不好，直接决定了技能能否被准确触发。
案例：
yaml
---
name: PDF 处理
description: 从PDF文件中提取文本和表格，填写表格，合并文档。当处理PDF文件或用户提及PDF、表格或文档提取时使用。
---第二级：指令（触发时加载）
告诉 Claude 具体要做些什么，你可以认为是文字版的 SOP。
这里存放了完成任务所需的所有思考链、逻辑步骤和工作流程。
只有在第一级匹配成功后，这部分内容才会被加载到Claude的上下文窗口中去执行。这极大地节省了成本和上下文空间，让Claude可以处理非常复杂的任务，而不必担心指令过长。
存放位置：SKILL.md（你在 Skill 目录中编写的主说明文件）
python
# PDF 处理
## Quick start
使用 pdfplumber 从 PDF 中提取文本:
```python
import pdfplumber
with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
text = pdf.pages[0].extract_text()
```
如涉及到表单填写，请参照[FORMS.md](FORMS.md).如何触发？
每个 Skill 的 YAML 里有 description（例如：当用户提到 PDF、表单或文档抽取时使用）。
当你的请求语义与这个描述匹配（例如，帮我抽取这个 PDF 的文本），Claude 判定相关性高，于是触发该 Skill。
触发后，Claude 会执行类似命令：读取 SKILL.md，把其中流程与注意事项放入上下文。
触发后会干什么？
1）读取正文
把 SKILL.md 的内容读取到上下文中
2）执行任务
Claude 会按正文里的步骤开展任务，而不是即兴发挥。如果正文提到其他文件（如 FORMS.md），且任务确实需要，Claude再读取那些文件，否则不读，节省令牌。
案例：
1️⃣ 你说：请帮我总结一下这份 PDF 的内容【gzh：和平本记】
2️⃣ 匹配描述：这与 PDF Processing 这个 Skill 的 description 相符 → 触发。
3️⃣ Claude 读取：SKILL.md，看到先用 pdfplumber 从 PDF 中提取文本
4️⃣ Claude执行：按指南提取文本，若不涉及表单，就不会读取 FORMS.md，最后基于抽取结果进行总结。
第三级：资源和代码（按需加载）
第三级指的是，Skills 目录里除 SKILL.md 之外的扩展文件：更多说明文档、可执行脚本、和参考资料。它们不会自动进入上下文，只有在 SKILL.md 或任务需要时才被读取或执行。
scss
pdf-skill/
├── SKILL.md (main instructions)
├── FORMS.md (form-filling guide)
├── REFERENCE.md (detailed API reference)
└── scripts/
└── fill_form.py (utility script)一般会有下面三种内容：
1）说明文档
如 FORMS.md、REFERENCE.md。提供更细的流程与指南，灵活性高，适合复杂或专项场景（比如表单填充的步骤、API 的详细用法）。
当 SKILL.md 提到并且任务确实需要时，Claude 用 bash 读取这些文件，把文字内容加入上下文。
2）代码
如 scripts/fill_form.py。Claude 在虚拟机里通过 bash 运行脚本，得到确定性的输出（例如，Validation passed或具体错误）。
脚本的源代码本身不进入上下文，只把运行结果带入，从而更省令牌、更可靠。
3）资源
如数据库 schema、API 文档、模板、示例。用于事实查阅或生成标准化产物。只有被引用时才读取相关片段；未用到的资源完全不占上下文。
举例，什么时候会用到第三级？
假如你要填写 PDF 表单并校验字段【gzh：和平本记】
1️⃣ 触发 PDF Skill → 读取 SKILL.md（Level 2）
2️⃣ SKILL.md 指出复杂表单需看 FORMS.md → 读取 FORMS.md（说明文档）。
3️⃣ FORMS.md 提到要运行 scripts/fill_form.py → Claude 执行脚本。脚本输出进入上下文，脚本源码不进入。
4️⃣ 若需要查看字段规则或 API 细节 → 引用 REFERENCE.md 或相关 schema（资源）。