最近很火爆的Claude Skills到底是个啥？解决什么问题？怎么用！

上一篇，我们介绍了，Claude Code 使用技巧！实测有效！Claude Code 接入GLM 4.7

最近 AI 圈子里什么最火？除了各种 AI 大模型的应用，讨论热度最高的绝对是 Claude Skills。Anthropic 10月底推出这个功能，12月底彻底爆火。

说实话，自从 Claude 技能（Claude Skills）出来，很多文章铺天盖地，有的文章夸它是"AI革命"，有的说它能会取代XXX，还有些干脆只讲一大堆看不懂的理论......

今天我们，将从普通用户的视角，聊聊这个最近火爆的Claude Skills到底是什么，解决什么问题，和MCP有什么区别、从哪里查找Skills。

一、Claude Skills 到底是个啥？

简单来说，👉 它是让 Claude 记住你希望它如何工作，并能长期复用的说明文件。

利用Claude Skills **可以让我们使用AI的习惯被文件化管理。**你的语气、逻辑、流程都能被打包成Skills。本质上就是将"怎么用AI"，变成自己的一套可保存、可复用、可修改的持久化文件资产。

一个 Skill = 任务说明书 + 工具代码（可选） + 专业知识（可选） + 素材资源（可选）

二、它能解决什么问题？

为什么它的出现，在短时间内引发了一波AI热潮，除了有个别炒作外，更深层次的原因，是因为它解决了一个很具体真实的痛点：Claude容易出现健忘、需重复写提示词、太费token！

过去使用 Claude 最大的痛点是"健忘"：

写文章、做分析时，你要反复输入------

"要用谁谁谁的语气来写"、"回答要保持简洁"、"帮我按xxx格式，别忘了xxx等等。

每换一个任务、每开一次对话，都要重复一堆东西。

Skills 出现后，这些都能收纳成一个说明书。把规则提前写好，模型只需要看到有这么个规则，大概100个token，需要用到的时候再打开看。

比如：

• 你是一个公众号写作博主，那么可以制作一份"公众号写作 Skill"，规定语气、内容结构；
• 或制作一份"学习笔记 Skill"，定义如何提炼内容重点、输出总结要求等。

之后只要说一句："用我的xxx  Skill 帮我写 xxx"，Claude 就懂了。

它不仅仅只是理解任务，更是理解你的具体方式。

三、听起来，Skills像是"自定义提示词"？

很多人看到 Skills 的功能介绍，第一印象会觉得："这不就是自定义提示吗？"

其实不一样。

自定义提示只是一次性的说明，且无法文件化、资产化复用；

而 Skills 是可以保存、调用、组合、反复优化的体系化工作规范文件。

说白了，Skills 就是一套你写给 Claude 的"说明书"和"SOP（标准作业程序）"。

你可以想象成：

对 AI 的"要求标准"，把它们体系化成文件，写到一个个Skill文件中， 且可以本地保存，你可以不断修改、打磨、复制------在 Claude 里调用，也能自己留底。让 AI 真正按你的方法长期执行任务。把自己对 AI 的要求体系化并保存下来。

这让"怎么用 AI"从技能变成了可沉淀的个人资产，它让 AI 第一次从理解你的指令，变成掌握你的方法。

四、Skills VS CLAUDE.md 有什么区别？

从功能用途来看，Skills和CLAUDE.md的功能咋一看有很多相似之处，但如果深究一下的话，他们两者之间还是有本质上区别。

1、Claude Skills（技能）

Skills 通常指的是封装好的特定功能或任务模块。你可以把它们理解为"插件"或"宏"。它们旨在让 Claude 执行具体的、重复性的操作。

例如，定义一个"代码审查员"技能，当用户触发时，Claude 会严格根据这个技能中定义的规则（比如检查安全性、性能）来运行。

通常不是单一的文件，而是一个目录结构，包含指令 + 脚本 + 资源，Skills 的目录结构可以很丰富，除了主文件 SKILL.md，还可以包含检查清单、参考文档、辅助脚本等：

my-skill/
├── SKILL.md (required)
├── reference.md (optional documentation)
├── examples.md (optional examples)
├── scripts/
│   └── helper.py (optional utility)
└── templates/
    └── template.txt (optional template)

且Claude 只会读取 Skill 的简短说明，只有在真正需要使用时才会加载完整内容，不会一开始就占用大量上下文。

需要额外说明一点，Skills技能核心是SKILL.md文件，且必须包含 YAML 头信息，示例如下：

---
名称: 生成提交消息
描述: 根据 git 差异生成清晰的提交消息。在编写提交消息或审查暂存更改时使用。
---

# 生成提交消息

## 指令

1. 运行 `git diff --staged` 查看更改
2. 我将提供包含以下内容的提交消息：
   - 不超过 50 字符的摘要
   - 详细描述
   - 受影响的组件

## 最佳实践

- 使用现在时
- 解释内容和原因，而非方式

这也是Skills和MCP、FunctionCaling的区别，它可以实现分层加载，给上下文窗口减负。启动时，只加载YAML头配置（包含name，description），大概也就100个token。Skills真正的触发时机，是通过自然语言触发，Claude 会根据你的任务描述自动判断是否需要调用某个 Skill。任务触发时，才会读取整个Skill.md正文内容。

2、CLAUDE.md文件

CLAUDE.md是项目 / 全局的静态上下文配置文件，本质上就是一个静态的 Markdown 文件。

当 Claude (例如通过 Claude for VS Code 插件或 MCP) 读取你的项目时，它会优先查找这个文件，以了解该项目的整体背景、代码风格、开发规范等。通常包含项目介绍、架构说明、编码约定等非执行性的背景信息。

就像新员工入职时拿到的"员工手册"或"项目文档"，用来阅读和理解，而不是直接执行的命令。

该文件在启动就会全量加载到上下文，且持续生效（自动加载，无需触发），内容越长消耗上下文token也会越多，一般不建议写太多内容。

内容建议：统一团队代码风格、传递项目架构、固化开发流程、架构说明、提交规则等

一句话小结 ，如果你想让 Claude "学会做某件具体的活" ，你需要配置 Skills ；如果你想让 Claude "了解你的项目情况" ，你需要编写 CLAUDE.md。

五、Skills vs MCP 有什么区别？

很多人刚接触Skills时，会和MCP傻傻分不清，那么Skills和MCP之间到底有什么区别呢？

首先，MCP 是一个开源协议，用于连接 AI 和外部系统，AI+MCP，你就可以调用各种外部工具。

比如你可以让 Claude 访问数据库、API、文件系统、消息系统等外部资源。像常用的 Playwright MCP，就是让 Claude 能够操作浏览器。

如果，把Claude 比喻"头脑"，MCP 是它能调用的工具，而Skills 则规定它的做事方法。

一句话小结：MCP是教AI大模型怎么连接外部系统、API。Skills是教AI大模型怎么用工具，按什么流程处理，输出什么格式。

六、Claude Skills有哪些类型，从哪里查找？

从使用方法来说可以分为两种，目前Claude支持使用【官方自带的Skill】以及【本地上传的Skill】。

而根据Skill的来源不同，可以分为三种类型：

• 官方Skills，由Anthropic官方及合作伙伴提供。

  https://github.com/anthropics/skills

  

  比如，你在 Claude.ai 网页版里用的那些丝滑功能 ------ 比如"帮我开发一个Web应用"、"分析这个 PDF 文档"、"写一个贪吃蛇游戏并预览"，它们背后的逻辑代码，都在这个仓库里！

• 自定义 Skill，由你自己创建，适合需要个性化定制的用户，使用Skill Creator制作并上传Skill文件。

• 社区Skill，由其他用户分享，直接拿来用，比自己造轮子快得多，非常适合做 Skills 选型和二次改造。下载后，上传即可，使用前注意安全性。

  https://skillsmp.com/

  

  https://www.aitmpl.com/skills

  

七、如何判断某一项任务是否适合被制作成Skill？

当你发现自己经常向Claude请求相同类型的任务，或是有着需要反复使用的模板或资产，比如：

• "帮我用公司的模板格式写周报"： 你每周都要写团队周报，并且每次都要告诉Claude按照"本周成果、遇到的困难、下一步计划"这三个部分来组织内容。这时，你就可以创建一个"团队周报生成"Skill。
• "按照我们公司的风格制作演示文稿"：很多时候必须严格遵守品牌指南，包括Logo用法、品牌色、公司名称、公司业务内容、专业的预期等。你可以将这些指南打包成一个"品牌演示文稿风格"Skill。
• "用特定格式整理市场分析报告/做竞争对手调研"：比如说制作一份市场分析报告，可能需要结合三份竞品资料、一份内部销售数据，并套用一个固定的分析框架。这整个复杂流程都可以被封装进一个"市场分析报告"Skill。

反之，如果只是偶尔的、一次性的请求，直接在对话中说明就可以，不需要创建Skill。

最后

Claude Skills 的爆发，标志着我们从提示词工程迈向了流程工程。

通过Claude任何人都能像整理文档一样整理 AI 的工作规范，利用Skills，可以

• 一键本地保存，没有复杂的云配置；
• 根据任务随时改动；
• 通过不断复盘迭代，让 Skills越来越完善。

人与AI的关系，不再是"临时问答"，而是"长期协作"。未来真正有价值的，不是谁的 Prompt 写得最花、谁一次能生成最多内容。

而是谁最懂业务流程、谁能把经验沉淀成 SOP、谁能把 SOP 交给 AI 稳定执行。

未来的 AI 不是更强的算法，而是更懂人，更个性化的系统。

另外，如果本文反响好的话，后面会再分享一期关于Claude Skills如何使用、如何根据需求自定义。