Agent Skills 终极指南:入门、精通、预测

卷首语

这是一份全网最全面的 Agent Skills 中文指南与教程，全文 1.2 万字，包含我对 Skills 的完整应用思考。巧借通用 Agent 内核，只靠 Skills 设计，就能低成本创造具有通用 AI 智能上限的垂直 Agent 应用。

顺便给朋友宇森、付铖的 Mulerun 打个广：他们在做全球性的 Agent 开发与交易市场，即将支持 Creator 用 Skills 开发垂直 Agent，可被用户使用或被其他 AI 产品调用。

一、Skills 是什么：从概念来源到运作原理

2025 年 10 月中旬，Anthropic 正式发布 Claude Skills。两个月后，Agent Skills 作为开放标准被进一步发布，意在引导一个新的 AI Agent 开发生态。OpenAI、Github、VS Code、Cursor 均已跟进。

1.1 概念理解：Agent 的扩展包

你可以把 Skills 理解为"通用 Agent 的扩展包"：

Agent 通过加载不同的 Skills 包，获得特定专业知识、工具使用能力，稳定完成特定任务。

与 MCP 的区别：

MCP（Model-Controlled Protocol）是开放标准协议，关注 AI 如何调用外部工具，本身不定义任务逻辑。
Skill 则是**「能力扩展包」**，将执行方法、工具调用方式以及知识材料封装为完整模块，使 Agent 具备稳定、可复用的做事方法。

1.2 官方 Skills 案例

PDF Skill：包含 PDF 合并、拆分、文本提取等代码脚本，教会 Agent 处理 PDF 文件。
Brand-guidelines Skill：包含品牌设计规范、Logo 资源等，Agent 设计网站、海报时可自动遵循规范。
Skill-Creator：把创建 Skill 的方法打包成元 Skill，引导用户创建高质量 Skill。

1.3 运作机制：像工作交接的 SOP 大礼包

Skill 架构是工作交接「大礼包」的数字版本：

任务执行 SOP（SKILL.md 核心指令）
工具使用说明（代码脚本、模板）
参考资料（历史案例、格式规范）
问题解决方案（细节指引）

当 Agent 运行 Skill 时：

以 SKILL.md 为第一指引
根据任务需求，判断调用代码脚本、参考文档或素材资源
通过「规划-执行-观察」的反馈循环完成任务

1.4 层级式加载：避免上下文过载

Skill 内容采用3 级渐进式披露，既保证能力又优化性能：

Level 1（元数据，始终加载）：仅加载名称与描述（约 100 tokens），Agent 判断是否匹配需求。
Level 2（指令，触发时加载）：加载核心工作流程（<5000 tokens），按需进入 Context Window。
Level 3（子技能/资源，动态加载）：代码脚本、子 Skill 文档等，仅在必要时读取。

二、Skills 的真实价值：突破边界的 AI 应用范式

2.1 零代码创建垂直 Agent

非技术人员的突破：领域专家可将专业知识转化为 SKILL.md，无需写代码即可构建垂直 Agent。
案例 1：Brand-guidelines Skill 仅需自然语言描述品牌规范，Agent 就能自动设计符合规范的网站。
案例 2：AI-Partner Skill 整合向量数据库构建指南与用户记忆模板，让 Agent 成为个性化 AI 伴侣。

2.2 灵活应对边缘情况

传统 Workflow 的局限：预设路径无法处理用户上传非预期格式（如 doc 而非 md）或未定义场景。
Skill + Agent 的优势：可动态调用脚本转换格式（如 doc→md），自动补充缺失信息，自适应处理边缘问题。

2.3 多 Skill 联用：组合爆炸式能力

场景示例 ：自动生成竞品分析报告需调用：
1. Web Scraping Skill（抓取数据）
2. PDF Skill（提取用户反馈）
3. Data Analysis Skill（生成图表）
4. Brand Guidelines Skill（按规范排版 PPT）
结果：单个 Skill 是工具，多个 Skill 联用则形成「能力网络」。

三、Skills 完全教程：制作与使用

3.1 使用 Skill 的步骤（Claude Code 版）

Step 1：安装 Claude Code

终端执行官方指引：https://code.claude.com/docs/en/quickstart#native-install-recommended
验证：claude --version 显示版本号即成功。

Step 2：替换模型（可选）

支持 GLM 4.7、Kimi K2-thinking 等国产模型，参考教程：https://...

Step 3：安装 Skill

从 GitHub 获取 ：如官方仓库 https://github.com/anthropics/skills/tree/main
手动安装 ：解压后放入 ~/.claude/skills/ 或项目本地 ./.claude/skills/
重启 Claude Code ：ctrl+C 终止进程后重新启动。

Step 4：调用 Skill

发送指令：安装 skill，项目地址为：<URL>
或直接输入：使用 <skill 名称> 触发自动匹配与执行。

3.2 制作第一个 Skill（Skill-Creator）

Step 1：安装 Skill-Creator

获取项目：https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

Step 2：创建自定义 Skill

示例需求：创作符合个人风格的内容生成器

核心文件：SKILL.md（YAML 元数据 + 自然语言指令）

yaml 复制代码

name: Article-Copilot
description: 基于风格模板生成文章，支持自定义语气与结构

添加脚本：scripts/gen_article.py（Python 代码实现逻辑）
资源文件：assets/style_guide.md（写作规范参考）

Step 3：测试与发布

在 Mulerun 或 Claude Code 中加载验证
提交至 Skill 市场：支持自动评分、精选机制（Mulerun 即将上线）

四、什么时候应该用 Skills？

4.1 高频重复任务

场景：反复向 AI 解释同一规则（如公司文档格式）
解决方案：将规则封装为 Skill，一次创建永久复用。

4.2 专业领域知识

场景：技术文档写作（需代码规范）、品牌设计（需色彩手册）
价值：Skill 元数据 + 资源文件让 Agent 拥有领域 Context。

4.3 复杂流程协作

场景：竞品分析报告需多模块协作（数据抓取→分析→排版）
优势：通过多 Skill 联用形成动态工作流，无需代码即可实现。

五、未来展望：Skill 生态的机会与挑战

5.1 Agent 创业新范式

低成本验证：传统垂直 Agent 开发需数周，Skill 方法可缩短至几小时。
变现链条 ：
1. 开发通用 Skill 模板（如 AI-Partner）
2. 通过 Mulerun 等平台上架，供企业付费订阅
3. 定制化服务：为客户开发专属行业 Skill

5.2 技术演进方向

Context 压缩：优化 Level 3 资源存储，减少冗余信息
多模态 Skill：整合图片/语音识别能力，扩展 Agent 交互维度
自动调优：LLM 自动生成最佳脚本，降低 Skill 开发门槛

Agent Skills 终极应用图景

想象未来：

每个垂直领域（教育/医疗/金融）都有专业 Skill 市场
通用 Agent 调用 Skill 如同手机安装 App，秒级切换能力
非技术人员通过「写文档」成为 AI 产品创业者

这不是科幻，Anthropic 已验证 Skills 范式的可行性，而 Mulerun 等平台正在加速这一进程。

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