当 AI 也学会了"装插件"，普通用户离定制专属 AI 还有多远？
2024 年 10 月 16 日，Anthropic 给出了一个优雅的答案------Agent Skills 。这不是又一个需要编程基础的开发者工具，而是一种让每个人都能轻松扩展 AI 能力的新范式。
那么，它和年初推出的 MCP 又有什么区别？👇 让我们来一探究竟。
⏰本篇文章将从以下几个部分介绍
- 核心概念
- 技术原理
- 为什么需要？与 MCP 的区别是什么？
- 预构建 Skills && 快速上手
- 实际应用
- 常见问题
核心概念
💡 什么是 Agent Skills？
Agent Skills 是扩展 Claude 功能的模块化能力 。每个 Skill 包含元数据、指令和资源和代码（脚本、模板），Claude 会在相关时自动调用，无需编写代码，也不会耗费大量无用 tokens。
🎯 典型场景
| 场景 | 传统方式 | 使用 Agent Skills |
|---|---|---|
| 📊 数据报告 | 手动创建 Excel | 自动生成专业电子表格 |
| 📄 PDF 处理 | 尝试读取，易出错 | 精确提取文本和表格 |
| 🎨 演示文稿 | 从零设计排版 | 快速创建格式精美的 PPT |
| 📝 文档编写 | 反复调整格式 | 生成符合规范的 Word |
✨ 核心优势
| 特性 | 说明 | 价值 |
|---|---|---|
| 即插即用 | 自动识别调用 | 零学习成本 |
| 渐进加载 | 按需消耗 tokens | 高效节约 |
| 确定性执行 | 代码运行非推理 | 100% 准确 |
| 沙箱隔离 | 安全环境运行 | 可信可靠 |
技术原理
🧠 渐进式披露架构
Agent Skills 的核心创新是按需分阶段加载，而非预先消耗上下文。
三层加载机制
第 1 级：元数据（始终加载，<100 tokens）
yaml
name: pdf-processing
description: 提取 PDF 文本和表格。在用户上传 PDF 时使用。第 2 级：指令（触发时加载）
markdown
## 何时使用
- 用户上传 PDF 文件
- 需要提取文本或表格
## 步骤
1. 使用 pdf_extract.py 提取内容
2. 解析表格结构
3. 格式化输出第 3 级：资源（执行时加载）
bash
skills/pdf-processing/
├── SKILL.md # 1、2 级
├── pdf_extract.py # 3 级（执行时）
└── table_parser.py # 3 级（执行时）🏗️ 执行流程
用户输入
↓
Claude 理解意图
↓
第 1 级：检查元数据（所有 Skills 已在内存）
↓
第 2 级：加载匹配 Skill 的指令
↓
第 3 级：执行代码（沙箱环境）
↓
返回结果🔒 安全机制
关键原则
⚠️ 只使用可信来源的 Skills：
-
✅ Anthropic 官方 Skills
-
✅ 你自己创建的 Skills
-
❌ 不受信任的第三方 Skills
为什么需要谨慎？
-
工具滥用风险：恶意 Skill 可能滥用文件操作、bash 命令
-
数据泄露风险：可能向外部系统泄露敏感信息
-
外部依赖风险：从外部 URL 获取数据的 Skills 特别危险
运行环境约束
-
❌ 无网络访问：无法调用外部 API
-
❌ 无运行时安装：只能使用预安装的包
-
✅ 沙箱隔离：严格的资源限制
Skills 架构
Skills 在代码执行环境中运行，Claude 具有文件系统访问、bash 命令和代码执行功能。可以这样想：Skills 作为虚拟机上的目录存在，Claude 使用与您在计算机上导航文件相同的 bash 命令与它们交互。
skills 也是有局限性的，他只能使用在 claude 生态的产品中，在其余模型生态中是无法使用skills，官方目前也仅仅提供了部分skill，如需实现特定场合的工具，还需自定义去实现相应的skill，生态/广场还是略有不足的地方。
自定义时也是要按照官方给出来的特定结构实现，才可以正常的在claude中生效。
为什么需要？
问题 1：LLM 不擅长精确的结构化操作
python
# ❌ 传统方式
用户："创建一个销售数据 Excel 表格"
Claude：[描述结构，但无法生成真实文件]
# ✅ 使用 Excel Skill
用户："创建一个销售数据 Excel 表格"
Claude：✅ 已创建 sales_data.xlsx（可下载）问题 2：专业任务需要领域最佳实践
处理 PDF 的对比：
| 维度 | 传统方式 | PDF Skill |
|---|---|---|
| 表格识别 | 可能遗漏 | ✅ 100% 识别 |
| 跨页处理 | 容易断开 | ✅ 自动合并 |
| 格式保持 | 丢失样式 | ✅ 保持原样 |
| 输出格式 | 纯文本 | ✅ CSV/Excel |
效果：准确率提升 95%，速度快 10 倍！
问题 3：减少重复指导，提高效率
**以前：**每次都要说明主题、排版、字体、图表样式... **现在：**这些最佳实践都内置在 Skill 中，按需自动加载。
与 MCP 的区别
很多人会疑惑：既然有了 MCP，为什么还需要 Agent Skills？
本质区别：简单性 vs 灵活性的权衡
🎭 类比理解
ini
Agent Skills = 手机自带的"快捷指令"
✓ 系统内安全运行
✓ 无需联网
✓ 功能固定但高效
MCP = 完整的第三方 App
✓ 需要安装授权
✓ 可访问外部资源
✓ 功能强大但复杂📊 详细对比
| 维度 | Agent Skills | MCP |
|---|---|---|
| 运行位置 | Claude 内部 | 独立服务器 |
| 配置难度 | ⭐ 零配置 | ⭐⭐⭐ 需编程 |
| 响应速度 | 🚀 毫秒级 | ⏱️ 可能延迟 |
| 外部访问 | ❌ 不支持 | ✅ 支持 |
| 适用场景 | 标准化任务 | 复杂业务逻辑 |
| 维护成本 | 🟢 零维护 | 🟡 需运维 |
💡 选择指南
使用 Agent Skills：
-
✅ 文档处理（Office、PDF）
-
✅ 标准化工作流
-
✅ 公司流程/行业规范
-
✅ 代码执行环境内任务
使用 MCP：
-
✅ 本地文件系统访问
-
✅ 数据库/API 连接
-
✅ 实时数据查询
-
✅ 需要网络的任务
最佳实践：
Agent Skills（标准任务）+ MCP（外部系统）= 完美组合 💯预构建 Skills
Anthropic 为常见文档任务提供了 4 个官方 Skills，所有用户可在 claude.ai 和 Claude API 中使用：
📊 Excel (xlsx)
功能： 创建电子表格、分析数据、生成图表报告
arduino
示例：
用户："分析销售数据，生成带图表的 Excel"
Claude：✅ 数据透视表 + 柱状图 + 条件格式
→ sales_analysis.xlsx📄 PDF (pdf)
功能： 提取文本和表格、填充表单、合并文档
arduino
示例：
用户："提取 PDF 中的所有表格"
Claude：✅ 识别 5 个表格 + 保持格式 + 输出 CSV快速上手
🚀 体验预构建 Skills
-
打开 claude.ai
-
输入任务：
arduino
"创建一个包含 Q1-Q4 销售数据的 Excel 表格，
包含柱状图和数据透视表"🛠️ 创建自定义 Skill
Step 1：编写 SKILL.md
markdown
---
name: homework-grader
description: 批改数学作业并提供详细反馈，识别常见错误模式
---
# 作业批改助手
## 何时使用
- 用户上传数学作业
- 需要批改和反馈
## 执行步骤
1. 检查答案正确性
2. 识别解题步骤中的错误
3. 提供改进建议
4. 生成详细反馈报告
## 示例
输入：学生作业 PDF
输出：批改结果 + 错误分析 + 改进建议Step 2：上传和使用
在 Claude Code 中：
bash
# 放入项目目录
.claude/skills/homework-grader/SKILL.md
# 或全局目录
~/.claude/skills/homework-grader/SKILL.md通过 API：
python
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()
# 上传 Skill
with open("SKILL.md", "rb") as f:
skill = client.beta.skills.create(
file=f,
betas=["skills-2025-10-02"]
)
# 使用 Skill
message = client.messages.create(
model="claude-4-sonnet-20250514",
messages=[{"role": "user", "content": "批改这份作业"}],
skills=[{"type": "custom", "id": skill.id}]
)在 claude.ai 中：
-
设置 → Skills → Upload Custom Skill
-
上传 SKILL.md
-
在对话中 Claude 会自动调用
Step 3：字段要求
name（必需）：
-
最多 64 个字符
-
只能包含小写字母、数字、连字符
-
不能包含：「anthropic」、「claude」
description（必需）：
-
必须非空，最多 1024 字符
-
说明 Skill 功能和使用时机
完整目录结构：
perl
my-skill/
├── SKILL.md # 必需
├── script.py # 可选：脚本
├── data/ # 可选：数据
│ └── templates.json
└── docs/ # 可选：文档
└── examples.md实际应用
🎓 教育：作业批改助手
场景： 数学老师需要批改 30 份作业
Skill 设计：
markdown
---
name: math-homework-grader
description: 自动批改数学作业，识别常见错误
---
## 评分标准
- 答案正确性（60%）
- 解题步骤完整性（30%）
- 书写规范性（10%）
## 输出格式
- 总分 + 分项得分
- 错题详解
- 改进建议效果： 批改时间从 2 小时 → 10 分钟
💼 企业：代码审查流程
场景： 公司需要统一代码审查标准
Skill 设计：
markdown
---
name: company-code-review
description: 执行公司代码审查标准
---
## 检查项
- 遵循 PEP 8 / ESLint 规范
- 扫描 SQL 注入和 XSS 漏洞
- 验证函数文档完整性
- 确保测试覆盖率 >80%
## 输出
- 问题清单（按严重程度分级）
- 修改建议
- 合规性评分效果： 审查时间减少 60% ，问题检出率提升 40%
常见问题
Q1: Skills 需要付费吗？
A: 取决于版本：
-
免费版：可使用基础 Skills，有频率限制
-
Pro 版（$20/月）：无限制使用所有 Skills
-
建议：偶尔使用选免费版，专业工作选 Pro
Q2: Skills 能访问本地文件吗？
A: 不能。Skills 在沙箱中运行，无法访问文件、网络或系统资源。需要这些功能请使用 MCP。
Q3: 如何知道调用了哪个 Skill？
A: Claude 会标注，例如：[使用了 Excel Skill]
Q4: 可以禁用某些 Skills 吗？
A: 可以！在设置中管理 Skills 列表。
Q5: Skills 支持中文吗？
A: 完全支持多语言输入和输出。
Q6: 自定义 Skills 会跨平台同步吗？
A: 目前不会。上传到 API 的 Skills 不会出现在 claude.ai，反之亦然。需要分别管理。
🌟 生态未来发展
范式转变
回顾计算机历史的抽象层次提升：
机器码 → 汇编 → 高级语言 → 图形界面 → 自然语言
↓ ↓ ↓ ↓ ↓
专家 专业人员 开发者 普通用户 所有人
Agent Skills（快速简单）
↕️ 互补
MCP（强大灵活）
↕️ 共同构建
完整的 AI 工具生态 🌟🎯 核心价值
Agent Skills 的出现，标志着 AI 能力扩展进入"平民化"时代。
| 维度 | 价值 |
|---|---|
| 🔓 降低门槛 | 不需要编程技能 |
| ⚡ 提升效率 | 标准化任务自动完成 |
| 🎯 确保质量 | 代码执行保证准确性 |
| 🔒 安全可靠 | 沙箱隔离 + 官方认证 |
最后
1960 年代，Alan Kay 说：
"预测未来的最好方式，就是创造它。"
Agent Skills 让这句话有了新含义：现在，不只是程序员能"创造未来"，每个人都可以。
工具不仅改变我们做事的方式，更会改变我们思考的方式：
-
有了计算器 → 敢于处理复杂问题
-
有了拼写检查 → 专注于表达而非拼写
-
有了 Agent Skills → 专注于创造而非执行
这才是 Agent Skills 最深远的意义：让人类回归最擅长的事------想象、创造、决策，把执行交给 AI。
未来已来，AI 定制时代就在眼前！ 🚀
参考资源
📚 官方文档
-
Agent Skills 概述 docs.claude.com/zh-CN/docs/...
-
完整 API 参考 docs.anthropic.com/claude/refe...