2025年10月16日Anthropic发布了一篇关于智能体技能（Agent Skills）的技术文章。智能体技能（Agent Skills）提供了一种借助文件和文件夹来构建专业智能体的全新方式。
1、什么是智能体技能（Agent Skills）？
智能体技能（Agent Skills）是由指令、脚本与资源构成的结构化文件夹，智能体可动态发现并加载这些内容，从而在特定任务中表现更优。通过将特定领域的专业知识封装成可供Claude大模型调用的可组合资源，"智能体技能" 拓展了Claude大模型的能力边界，能将通用智能体转变为贴合您需求的专业智能体。
为智能体构建 "技能"，恰似为新员工整理入职指南。如今，无需为每个使用场景单独构建零散的定制化智能体，任何人都可通过捕捉并分享自身的程序性知识，为智能体赋予可组合的专业能力，使其实现专业化。
2、智能体技能的构成
从最基础的构成来看，一项 "技能" 就是一个包含 SKILL.md 文件的目录。该文件必须以 YAML 前置元数据（YAML frontmatter）开头，其中需包含两项必填元数据：名称（name）与描述（description）。在智能体（Agent）启动时，会将所有已安装 "技能" 的名称和描述预先加载到其系统提示词（system prompt）中。 这类元数据构成了 "渐进式信息披露" 的第一层级：它仅向 Claude 提供必要信息，使其明确每项 "技能" 的适用场景，而无需将 "技能" 的全部内容加载到上下文当中。
SKILL.md 文件的实际正文部分则构成了第二层级的详细信息。当 Claude 判断某项 "技能" 与当前任务相关时，便会通过读取该 "技能" 的完整 SKILL.md 文件并加载到上下文，从而启用这项 "技能"。
随着 "技能"（Skill）的复杂程度不断提升，其包含的上下文信息可能会过多，无法容纳在单个 SKILL.md 文件中，或者部分上下文信息仅在特定场景下才相关。在这类情况下，"技能" 可在其所属目录中打包附加文件，并在 SKILL.md 中通过文件名引用这些文件。这些额外的关联文件构成了（信息披露的）第三层级及更深入层级的细节内容，Claude 仅会在有需要时选择访问并读取这些文件。
在下方所示的 PDF 专项技能中，SKILL.md 文件引用了两个附加文件（reference.md 和 forms.md），这两个文件是该 "技能" 的创建者选择与核心文件 SKILL.md 一同打包的。通过将表单填写相关说明迁移到独立文件 forms.md 中，"技能" 创建者能够保持核心技能内容的精简性，同时可放心的是，Claude 仅会在执行表单填写任务时才去读取 forms.md 文件。
"渐进式信息披露"（Progressive disclosure）是让 "智能体技能"（Agent Skills）具备灵活性与可扩展性的核心设计原则。这就如同一份结构清晰的手册：先呈现目录，再展开具体章节，最后附上详细的附录。"技能" 也遵循这一逻辑，能让 Claude 仅在需要时才加载相应信息，具体流程如下：
技能还可包含代码，供 Claude 根据自身判断将其作为工具执行。
大型语言模型（Large Language Models）在诸多任务中表现出色，但某些操作更适合通过传统代码执行来完成。例如，通过生成令牌（token）对列表进行排序，其成本远高于直接运行排序算法。除效率问题外，许多应用场景还需要只有代码才能提供的确定性可靠性（deterministic reliability）。
在示例中，PDF 专项技能包含一个预先编写好的 Python 脚本，该脚本可读取 PDF 文件并提取所有表单字段。Claude 无需将脚本或 PDF 文件加载到上下文窗口（context window）中，就能运行该脚本。而且，由于代码具有确定性，这种工作流程既稳定又可重复。
3、智能体技能与上下文
下图展示了当用户消息触发某项 "技能" 时，上下文窗口会发生怎样的变化：
所示操作流程如下：
初始状态下，上下文窗口（context window）中包含核心系统提示词（core system prompt）、每个已安装 "技能"（Skill）的元数据（metadata），以及用户的初始消息；
Claude 通过调用 Bash 工具读取 pdf/SKILL.md 文件的内容，从而触发 PDF 专项技能；
Claude 选择读取与该 "技能" 打包在一起的 forms.md 文件；
最终，由于已从 PDF 专项技能中加载了相关指令，Claude 开始执行用户的任务。
4、智能体技能的开发与评估
以下是智能体技能编写与测试工作的实用指南：
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从评估入手：为智能体（agents）分配具有代表性的任务，通过观察其在任务中遇到的困难点或对额外上下文信息的需求，找出其能力上的特定缺口。随后，逐步开发技能以弥补这些不足。
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面向规模化的结构化设计：当 SKILL.md 文件内容变得难以管理时，可将其拆分为独立文件并通过引用关联。若某些上下文信息互斥或极少同时使用，保持其路径独立可减少令牌（token）消耗。最后，代码既可用作可执行工具，也可充当文档。需明确 Claude 应直接运行脚本，还是将脚本读取到上下文中作为参考。
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从 Claude 的视角思考：观察 Claude 在实际场景中如何使用您开发的技能，并基于观察结果反复优化：留意是否存在意外执行路径，或对某些上下文信息过度依赖的情况。尤其要关注技能的名称（name）与描述（description）------Claude 在判断是否针对当前任务触发该技能时，会参考这两项信息。
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与 Claude 协同迭代：在与 Claude 共同处理任务的过程中，可要求 Claude 将成功经验与常见错误整理为可复用的上下文信息和代码，并整合到技能中。若 Claude 在使用某项技能完成任务时偏离方向，可让其自我反思问题所在。此过程能帮助您发现 Claude 实际需要的上下文信息，而非仅凭预判来设计。
5、使用智能体技能的安全注意事项
智能体技能通过指令和代码为 Claude 赋予新能力。尽管这一特性让智能体具备强大功能，但也意味着恶意 "技能" 可能会在其使用环境中引入漏洞，或诱导 Claude 执行数据泄露及非预期操作。
因此，建议仅从可信来源安装 "技能"。若需从可信度较低的来源安装 "技能"，请在使用前对其进行全面审查。首先，读取该 "技能" 中打包的所有文件内容，以了解其具体功能 ------ 尤其要关注代码依赖项，以及图片、脚本等打包资源。同样，对于 "技能" 中指示 Claude 连接潜在不可信外部网络源的指令或代码，也需重点留意。