Claude Skill 开发实战指南：客户端开发工程师版

本文首发于公众号：移动开发那些事 Claude Skill 开发实战指南：客户端开发工程师版

现阶段利用好AI不仅仅能大幅提高我们的效率，减小很多重复的工作，而掌握Claude Skill开发能力，能为Claude定制贴合客户端开发场景的专属工作流（如界面设计稿转端侧代码、客户端性能分析、工程化配置生成等），大幅提升AI辅助开发的效率和适配性。这份指南基于官方完整开发文档整理，聚焦可落地的开发步骤、技术规范和实战要点 ，帮你快速从0到1构建可用的Claude Skill，同时适配Claude.ai、Claude Code及API多端使用场景。

1 先搞懂：Claude Skill 是什么&核心价值

1.1 核心定义

Skill是一个标准化文件夹 ，包含指导Claude处理特定任务的指令、可选的可执行脚本、参考文档和资源模板，本质是给Claude植入专属领域的"工作方法论"，一次配置即可重复使用。

1.2 客户端开发的适配价值

无需在每次对话中重复说明客户端开发的规范（如iOS/Android代码规范、Flutter组件设计原则）、工作流（如UI稿转代码的步骤、埋点验收流程），让Claude精准贴合团队开发习惯，实现客户端专属任务的自动化/标准化处理，比如：

• 从Figma设计稿生成符合团队规范的iOS/Android原生代码；
• 自动化分析客户端性能日志并生成优化建议；
• 按团队模板生成客户端工程化配置文件（如Podfile、build.gradle）；
• 协调多工具完成客户端提测前的检查（代码lint、单元测试、包体积检测）。

1.3. 核心设计原则（开发前必守）

开发的Skill需遵循3个核心原则，确保兼容性和使用效率：

• 渐进式披露 ：分3层加载内容，减少令牌消耗------YAML头信息（常驻系统提示，判断是否触发）→SKILL.md主体（触发后加载，完整指令）→关联文件（按需加载，详细参考/脚本）；
• 可组合性 ：你的Skill能和其他Skill共存，不假设独占Claude能力；
• 可移植性 ：一次开发，无缝运行在Claude.ai、Claude Code、API，仅需保证环境满足依赖要求。

2 开发前置：明确技术要求&文件夹结构

2.1 必备技术基础

无需复杂开发能力，客户端工程师的基础即可胜任：

• 熟悉Markdown语法（编写核心指令）；
• 基础YAML语法（配置头信息，核心触发逻辑）；
• 简单的脚本能力（可选，Python/Bash均可，用于客户端相关的自动化校验/处理）；
• 了解Claude基础使用，若需结合工具，可简单了解MCP（Claude的工具连接层，如对接Figma、Git、性能分析工具）。

2.2. 标准化文件夹结构（严格遵循）

Skill文件夹命名必须为kebab-case （如figma-to-ios-code），禁止空格、下划线、大写，内部结构如下（仅SKILL.md为必选）：

your-skill-name/ # kebab-case命名
├── SKILL.md     # 必选，核心指令文件（Markdown+YAML头）
├── scripts/     # 可选，可执行脚本（如Python写的代码规范校验、日志分析脚本）
├── references/  # 可选，参考文档（如客户端开发规范、MCP工具调用指南）
└── assets/      # 可选，资源模板（如代码模板、文档模板、图标等）

2.3. 核心文件禁忌

• SKILL.md 必须大小写完全一致 ，禁止skill.md、SKILL.MD等变体；
• 技能文件夹内禁止包含README.md ，所有文档统一放在SKILL.md或references/；
• 若在GitHub托管，仅仓库根目录可放README.md（供开发者查看）。

3、核心开发步骤：从规划到编写，步步落地

3.1 步骤1：规划Use Case，明确技能目标

开发前先锁定2-3个具体的客户端开发场景用例，避免技能功能模糊，这是开发的核心前提。

3.1.1 用例定义模板（客户端场景示例）

Use Case: Figma设计稿转iOS原生代码
Trigger: 用户说"把这个Figma稿转iOS代码""生成符合团队规范的UIKit代码"或上传.fig文件
Steps:
1. 解析用户上传的Figma设计稿（若对接Figma MCP则自动拉取）；
2. 按团队iOS开发规范（如命名、布局方式、控件使用）生成UIKit代码；
3. 生成代码注释和布局约束说明；
4. 校验代码是否符合lint规则（调用scripts/ios-lint-check.py）；
Result: 可直接复制的iOS原生代码+校验报告

3.1.2 客户端常见Skill用例分类

结合官方3类核心用例，适配客户端开发场景：

1. 文档&资产生成：设计稿转端侧代码、生成工程配置文件、创建客户端开发文档；
2. 工作流自动化：客户端提测前的全流程检查、性能日志分析流程、多端代码同步；
3. MCP能力增强：对接Figma/Git/性能工具的MCP，植入客户端专属的工具使用方法论。

3.2 步骤2：定义成功标准，明确验收维度

提前设定技能的合格标准，分为量化指标 和质化指标，便于后续测试和迭代：

3.2.1 量化指标（可直接验证）

• 触发准确率：90%以上的相关客户端查询能自动加载技能；
• 工具调用效率：完成任务的工具/脚本调用次数比手动操作减少50%以上；
• 无失败调用：对接MCP/脚本时，单次工作流内无API/脚本执行失败。

3.2.2 质化指标（体验验证）

• 无需额外提示：用户仅说明需求，Claude即可按步骤完成，无需补充客户端开发细节；
• 结果无修正：生成的代码/文档/分析结果符合团队规范，无需用户手动调整；
• 结果一致性：多次执行同一需求，输出结果的结构和质量保持统一。

3.3 步骤3：编写SKILL.md，核心开发环节

SKILL.md是Skill的核心，由YAML头信息 和Markdown主体指令 两部分组成，前者决定技能何时触发 ，后者决定技能如何执行。

3.3.1 部分1：YAML头信息（触发逻辑核心，严格遵循规范）

是Claude判断是否加载技能的依据，name和description为必选 ，其余为可选，写在SKILL.md最顶部，用---包裹。

3.3.2. 必选字段规范

• name：必须为kebab-case，与技能文件夹名完全一致，禁止包含"claude/anthropic"（保留词）；
• description ：核心触发配置，必须同时包含「技能做什么」和「触发条件」，字符数＜1024，无XML标签（<>），需包含用户实际会说的关键词（如客户端场景的"Figma转iOS代码""Flutter组件生成""包体积分析"）。

3.3.3. 可选字段

• license：开源协议（如MIT、Apache-2.0），开源技能时使用；
• compatibility：环境要求（如"Claude Code、iOS 17+、Python 3.9+"）；
• metadata：自定义元信息（如作者、版本、关联MCP服务，author: 客户端团队 | version: 1.0.0 | mcp-server: figma）。

3.3.4. 客户端场景示例（正确写法）

---
name: figma-to-ios-code
description: 解析Figma设计稿并生成符合iOS团队规范的UIKit代码，包含布局约束和代码注释。使用当用户上传.fig文件、说"Figma转iOS代码""生成UIKit代码"或"设计稿转端侧代码"时。
metadata:
  author: iOS开发团队
  version: 1.0.0
  mcp-server: figma
compatibility: Claude Code, Python 3.9+
---

3.3.5. 典型错误避坑

• 描述太模糊：description: 帮助做iOS开发（无具体功能+无触发条件）；
• 名称不规范：name: FigmaToiOSCode（大写）、name: figma_to_ios_code（下划线）；
• 缺少触发关键词：description: 解析Figma设计稿生成iOS代码（未说明用户何时会用）。

3.3.6 部分2：Markdown主体指令（执行逻辑核心，可落地）

写在YAML头信息之后，是Claude执行任务的详细指导，客户端开发场景建议按固定模板编写 ，确保指令清晰、可执行，核心原则：具体、可操作，避免模糊表述。

3.3.7 主体编写模板（客户端场景适配）

# 技能名称（如Figma转iOS代码技能）
## 核心指令
### Step 1: [第一步核心操作，如解析Figma设计稿]
清晰说明操作步骤，若调用脚本/MCP需写明命令，例：
调用MCP工具：`figma/fetch_design`，参数：design_id（从用户上传文件中提取）
调用脚本：`python scripts/parse_figma.py --design-id {design_id}`
预期输出：包含控件、尺寸、颜色的设计稿解析结果

### Step 2: [第二步核心操作，如生成iOS代码]
按团队iOS开发规范生成UIKit代码，遵循以下规则：
- 类名命名：XXView/XXVC，前缀与项目保持一致；
- 布局方式：使用SnapKit，禁止纯代码Frame；
- 颜色：使用项目统一的颜色常量，禁止硬编码RGB。

### Step 3: [第三步核心操作，如代码校验]
执行代码规范校验：`bash scripts/ios-lint.sh --code {generated_code}`
若校验失败，自动修正以下问题：
- 未遵循PEP8（Python）/SwiftLint（Swift）规范；
- 无用导入语句；
- 未添加注释的公共方法。

## 场景示例
### 示例1：基础设计稿转码
用户说："把这个Figma登录页转成iOS UIKit代码"
操作步骤：
1. 提取Figma登录页的控件（输入框、按钮、logo）；
2. 生成LoginView.swift，使用SnapKit布局；
3. 执行SwiftLint校验并修正；
输出结果：LoginView.swift代码文件+布局说明。

## 问题排查（客户端场景常见）
### 错误1：Figma MCP连接失败
原因：MCP服务器未连接/API密钥过期；
解决方案：
1. 检查Claude设置>扩展>Figma是否显示"已连接"；
2. 验证Figma API密钥是否有效，且拥有设计稿读取权限。

### 错误2：生成的代码不符合团队规范
原因：指令中未明确规范/代码模板缺失；
解决方案：
1. 补充references/ios-code-standard.md中的规范细节；
2. 在assets/中添加团队代码模板，生成时直接引用。

3.3.8 主体编写最佳实践（客户端开发重点）

1. 指令具体可操作：禁止"验证代码规范"这类模糊表述，需写明具体脚本/命令；
2. 嵌入客户端专属知识：直接把团队的代码规范、工具使用方法写进指令，无需Claude额外推理；
3. 包含错误处理：针对客户端开发的常见问题（如MCP对接Figma失败、代码lint报错、包体积分析工具调用异常）写清排查步骤；
4. 渐进式披露 ：核心指令写在主体，详细的规范/参考文档放在references/，并在主体中明确链接（如参考references/ios-code-standard.md中的命名规范）；
5. 引用资源清晰 ：若使用代码模板、图标等资源，明确指向assets/中的文件（如使用assets/ios-base-template.swift作为代码基础）。

3.4 步骤4：添加可选资源（脚本/参考/模板）

根据客户端开发场景的需求，补充scripts/、references/、assets/中的内容，让Skill能力更完整：

• scripts/：编写客户端相关的自动化脚本，如SwiftLint校验脚本、Flutter代码格式化脚本、性能日志分析Python脚本，脚本需保证可执行，且在主体指令中写明调用方式；
• references/：存放团队开发规范（如iOS/Swift/Flutter规范）、MCP工具调用指南（如Figma MCP的参数说明）、客户端开发最佳实践；
• assets/：存放可复用的模板，如iOS代码基础模板、客户端提测文档模板、包体积分析报告模板。

4、测试与迭代：确保技能可用，贴合实际场景

Skill开发完成后，需通过多轮测试验证效果，并根据问题迭代优化，客户端开发场景建议从「单一核心任务」开始测试，再扩展场景，避免一次性测试过多导致问题难以定位。

4.1. 三类核心测试（按优先级执行）

4.1.1 测试1：触发测试（最基础，确保技能能被正确唤起）

目标 ：仅在客户端相关的目标查询中触发，无关查询不触发。 测试方法：运行10-20条测试查询，统计触发率，示例（以Figma转iOS代码技能为例）：

• 应触发："把这个Figma稿转iOS UIKit代码""生成符合团队规范的设计稿转码""上传.fig文件，帮我写iOS代码"；
• 不触发："今天天气怎么样""帮我写Python爬虫""生成Android代码"（非目标端侧）。

4.1.2 测试2：功能测试（核心，确保技能能正确完成任务）

目标 ：验证技能输出结果符合客户端开发要求，工具/脚本调用无失败。 测试方法：按预设的Use Case执行任务，检查结果，示例：

测试用例：上传Figma登录页设计稿，要求生成iOS UIKit代码 验收标准：

1. 成功解析设计稿，生成LoginView.swift代码；
2. 代码遵循团队命名规范，使用SnapKit布局；
3. 执行SwiftLint校验无报错；
4. 无MCP/脚本调用失败。

4.1.3 测试3：性能对比（进阶，验证技能的价值）

目标 ：对比「使用Skill」和「不使用Skill」完成同一客户端任务的效率，验证技能的提升效果。 对比维度：

• 操作步骤：使用Skill后是否减少手动步骤；
• 时间消耗：完成任务的耗时是否降低；
• 令牌消耗：Claude的令牌使用是否更高效；
• 人工修正：输出结果是否无需/减少人工修正。

4.2. 常见问题排查&迭代方案

测试中遇到的问题多为触发异常「执行异常」，以下是客户端开发场景的高频问题及解决方法：

常见问题	症状	核心解决方案
触发不足	技能从不自动加载，用户需手动唤起	优化description：补充更多客户端相关触发关键词，明确功能边界
触发过度	技能在无关查询中加载（如转iOS技能在Android查询中触发）	1. 添加负向触发（如"仅用于iOS，不用于Android/Flutter"）；2. 让描述更具体（如"Figma转iOS UIKit代码，非SwiftUI"）
不遵循指令	技能加载，但生成的代码不符合团队规范	1. 简化指令，用编号/加粗突出核心规范；2. 把关键校验写成脚本，替代语言指令（代码更确定）；3. 在指令顶部添加「CRITICAL」关键提示
MCP/脚本调用失败	技能加载，但对接Figma/Git/脚本时执行失败	1. 验证MCP服务器是否连接、API密钥是否有效；2. 检查脚本路径/调用命令是否正确；3. 单独测试MCP/脚本，确认非技能本身问题
响应慢/结果差	技能执行耗时久，输出结果质量下降	1. 精简SKILL.md内容，把详细文档移到references/；2. 关闭无关的Skill，避免同时启用过多；3. 控制SKILL.md字数在5000字以内

4.3. 高效迭代工具：skill-creator

Claude内置了skill-creator技能，可大幅提升迭代效率，直接在Claude中输入指令即可使用：

• 生成技能：使用skill-creator帮我构建一个Figma转iOS代码的Skill，自动生成标准化的SKILL.md和文件夹结构；
• 审核技能：审核这个客户端Skill，提出优化建议，自动检测描述模糊、触发缺失、结构问题；
• 迭代优化：根据这个测试中的问题（如生成的代码未用SnapKit），优化Figma转iOS代码的Skill。

5、分发与共享：团队/全平台复用

开发完成的Skill可在个人、团队甚至全平台分发，客户端团队可通过组织级分发实现技能统一管理，让所有团队成员使用相同的客户端专属Skill，保证AI辅助开发的一致性。

5.1. 个人/团队分发（最常用，客户端团队优先）

5.1.1 个人使用

1. 将Skill文件夹压缩为ZIP包；
2. 打开Claude.ai > 设置 > 能力 > Skills > 上传ZIP包；
3. 或直接将Skill文件夹放入Claude Code的skills目录。

5.1.2 团队组织级分发

1. 由团队管理员在Claude后台将Skill部署到整个工作区；
2. 实现技能自动更新、集中管理，所有团队成员无需单独配置；
3. 确保团队内所有人使用的Skill版本一致，贴合统一的开发规范。

5.2. 公开分发（开源/生态共享）

若开发的客户端Skill具有通用性（如通用的Figma转端侧代码、性能日志分析），可通过GitHub公开分发：

1. 创建公共GitHub仓库，Skill文件夹按标准存放，仓库根目录添加README.md（供开发者查看，包含安装、使用、适配说明）；
2. 在README中明确客户端适配场景（如支持iOS/Android/Flutter）、环境要求、使用示例；
3. 链接到相关MCP文档（若有），说明Skill与MCP的配合方式。

5.3. API端集成（客户端工程化/自动化场景）

若需将Skill集成到客户端开发的自动化流程/自定义工具中，可通过Claude API实现，核心能力：

• 通过/v1/skills接口管理技能（列出、新增、删除）；
• 在Messages API请求中通过container.skills参数指定使用的Skill；
• 结合Claude Agent SDK构建客户端开发专属的自定义AI代理； 适用场景：客户端工程化流水线、自动化提测工具、团队专属AI开发助手。

6、客户端开发专属Skill实战模式

结合官方总结的5类实战模式，适配客户端开发场景，直接复用即可快速构建高价值Skill：

6.1. 顺序工作流编排（适配：提测前全流程检查）

按固定顺序执行多步客户端任务，如「代码lint→单元测试→包体积检测→埋点验收」，明确步骤依赖和校验标准，失败时提供回滚方案。

6.2. 多MCP协调（适配：设计→开发→提交全流程）

协调多个客户端相关的MCP工具，如「Figma MCP（拉取设计稿）→Git MCP（创建分支）→Lint MCP（代码校验）→Slack MCP（提测通知）」，实现跨工具的自动化工作流。

6.3. 迭代优化（适配：代码生成/文档编写）

生成客户端代码/文档后，通过脚本迭代校验优化，如「生成Flutter组件→执行flutter analyze→修正问题→重新生成→直到校验通过」，确保输出质量。

6.4. 上下文感知工具选择（适配：客户端文件存储/处理）

根据文件类型/场景自动选择工具，如「大体积IPA/APK包→云存储MCP」「代码文件→Git MCP」「设计稿→Figma MCP」「临时日志→本地存储」，提升工具使用效率。

6.5. 领域专属智能（适配：性能分析/合规检查）

植入客户端领域的专业知识，如「性能日志分析→按iOS/Android性能指标（启动时间、帧率、内存）给出优化建议」「海外客户端开发→嵌入GDPR/APP Store合规规则，自动检查代码合规性」。

7、开发速查清单（提效必备，开发/上传前核对）

为避免遗漏关键规范，开发完成后按以下清单核对，确保Skill符合标准：

7.1开发中核对

1. 技能文件夹为kebab-case命名，无空格/大写/下划线；
2. 存在SKILL.md文件，大小写完全一致；
3. YAML头信息有---分隔符，name与文件夹名一致且为kebab-case；
4. description包含「做什么」和「触发条件」，无XML标签；
5. 指令具体可操作，包含客户端开发的专属规范和错误处理；
6. 参考文档/脚本/模板在对应目录，且在主体中明确链接。

7.2 上传前核对

1. 触发测试通过：相关查询能触发，无关查询不触发；
2. 功能测试通过：核心客户端任务能正确完成，无MCP/脚本调用失败；
3. 已压缩为ZIP包（仅上传时需要）。

7.3 上传后核对

1. 在真实客户端开发对话中测试，结果符合预期；
2. 监控触发情况，无过度/不足触发；
3. 收集团队成员反馈，迭代优化指令和触发逻辑。

8、官方资源：开发/问题排查必备

1. 官方文档：Claude Skills最佳实践指南、Skills API参考、MCP文档；
2. 示例仓库：GitHub anthropics/skills（包含官方开发的各类Skill，可直接克隆修改为客户端版本）；
3. 工具支持：skill-creator（内置技能，生成/审核Skill）；
4. 问题排查：Claude Developers Discord社区（技术问题）、GitHub anthropics/skills/issues（Bug提交）。

9 总结

Claude Skill开发的核心并非复杂的技术，而是把客户端开发的"专属方法论"标准化为Claude能理解的指令。作为客户端开发工程师，只需遵循「标准化文件夹结构+精准YAML触发+具体可操作的Markdown指令」，即可快速构建贴合团队需求的Skill，让Claude成为专属的AI开发助手。

建议从一个核心客户端任务（如Figma转代码、性能日志分析）开始，用skill-creator工具快速生成初稿，通过多轮测试迭代优化，再逐步扩展功能和场景，最终实现客户端开发流程的自动化、标准化提升。

注：这篇文章主要参考官方的实践文档：《The Complete Guide to Building Skills for Claude》并结合客户端开发的一些实际情况整理