被低估的 Claude Skills
Claude Skills 的真实价值，至今仍被严重低估。
你可能很难想象，仅凭一个精心打磨的 Skill 文件，所能迸发出的智能势能，甚至能轻松媲美、超越某些构建完整的独立 AI 产品。更重要的是，这不再是程序员的专属领地------任何不懂代码的普通人，如今都能亲手打造出属于自己的智能体。
不妨看看这两个真实的案例：
- Article-Copilot：仅仅通过一个 Skill，就实现了从素材清洗、逻辑梳理到正文写作的全链路 Agent 应用，不仅是工具，更是智能工作流。
- AI Partner Skill：让通用 Agent 学会了深度记忆与理解，塑造出真正懂你的 AI 伴侣，提供的个性化回应远超普通聊天机器人。
在深入研读 Anthropic 官方技术博客：
并经过持续的 Agent Skill 实战验证后，我为你梳理出了这份全网最完整的 Skills 进阶指南。我们将层层剥茧，带你彻底看懂这一新物种：
- 概念祛魅：摒弃晦涩术语，用最通俗的语言讲透 Skills 的底层原理。
- 价值重估：深入探讨 Skills 的真实含金量，以及它将如何重塑 AI 产品的设计逻辑。
- 实战全解：一份保姆级的教程，涵盖从安装使用到自主开发的全流程。
- 场景图谱：帮你精准识别，在什么情况下开发 Skill 是性价比最高的选择。
从概念澄清到运作机制，从实践教程到应用价值，我们将一同揭开 Agent Skills 的面纱。
如果你对这一领域充满好奇，文末还特别建立微信群，期待与你一同探索 Agent 技术的最前沿。
一、Skills 是什么：从概念起源到运作机制
1. 概念起源：Agent 的"扩展包"时代
2025 年 10 月中旬，Anthropic 正式抛出了"Claude Skills"这一概念，仅仅两个月后，"Agent Skills"作为一项开放标准被推向公众，意在重塑 AI Agent 的开发生态。这一动向迅速引来了 OpenAI、Github、VS Code 以及 Cursor 等巨头的纷纷跟进。
那么，究竟该如何理解 Skills？
简单来说，你可以将它视为"通用 Agent 的扩展包"。
想象一下，通用 Agent 就像是一台刚出厂的"裸机"，虽然具备强大的基础智力，但缺乏特定领域的专业知识和操作工具。而 Skills 就是即插即用的"功能模块"------Agent 通过加载不同的 Skills 包，便能瞬间获得特定领域的专业知识与工具使用能力，从而稳定地完成特定任务。
这里有一个常见的认知误区：Skills 和 MCP 到底有什么区别？
我们可以这样拆解：
- MCP（模型上下文协议）：更像是一种标准化的"接口协议"。它关注的是 AI 如何以统一的方式连接外部的工具、数据和服务。就像 USB 接口标准，它解决了"连得上"的问题，但本身并不规定具体的任务流程。
- Skill（技能包）：更像是一本"实战手册"。它不仅连接了工具，还封装了完整的任务逻辑、执行方法、工具调用方式以及相关知识材料。它解决的是"做得好"的问题，将能力打包成一个可复用的"工作流闭环"。
2. 运作原理：不仅是工具，更是"工作交接说明书"
为了更直观地理解 Skill 的运作逻辑，我们可以用一个职场场景来类比：Skills 就像是你给新同事准备的"工作交接说明书"。
假设你要离职，需要把一项复杂的工作移交给一位聪明但缺乏经验的新同事。为了确保他不出错，你会准备什么？
- 任务执行标准流程：这件事大体该怎么做，流程是什么。
- 工具使用说明书：用什么软件，具体怎么操作。
- 资源与模板：历史案例库、格式规范、素材文件夹。
- 避坑指南：可能遇到的坑及解决方案。
而 Skill 的设计架构，简直就是这个"交接"的数字版。以一个标准的 Skill 文件结构为例：
- SKILL.md（核心指令）：这是 Agent 的"大脑导航"，相当于 SOP 和执行指引。
- Scripts/（代码脚本）：这是 Agent 的"双手"，用于可靠地执行具体操作，如文件转换、数据处理。
- Assets/ & Reference/（资源与参考）：这是 Agent 的"资料库"，提供必要的素材和背景知识。
当 Agent 运行某个 Skill 时，它并非机械执行，而是进行一场智能的"规划-执行-观察"循环：它首先阅读 SKILL.md 理解目标，然后根据任务进展判断何时调用脚本、何时查阅资料，最终自主完成任务。
3. 价值深挖：打破传统的三大优势
为什么说 Skills 代表了垂直 Agent 的未来态？因为它与传统的 Workflow（工作流）或硬编码程序有着本质区别：人提供专业指引，通用 Agent 提供智能，自主理解，主动执行。
这种机制带来了三个决定性的优势：
（1）零代码的"真·智能"开发
以往开发 AI 应用，要么需要懂代码逻辑，要么需要在 Coze、Dify 等平台上折腾节点配置。而 Skills 的门槛极低------你只需要会写文档。
最简单的 Skill 甚至只需要一个 SKILL.md 文件，用自然语言描述清楚品牌颜色、字体规范，Agent 就能瞬间变身为符合品牌调性的设计师。非技术出身的领域专家，只需将专业经验文档化，就能创造出具象化的 Agent 应用。
（2）突破预设，灵活应对
传统程序和 Workflow 最大的痛点在于"死板"------所有情况必须预设，遇到意外就报错。
而 Agent + Skill 的组合拥有 LLM 的推理能力作为缓冲。用户上传了不支持的文件格式？Agent 能即时编写转换脚本。数据缺少字段？Agent 能自动推理补全。它不再是死板的流水线，而是一个能"看着办"、懂得变通的智能体。
（3）无限组合，能力叠加
Skills 的本质是 Context（上下文）工程。这意味着在一次任务中，Agent 可以自由组合多个 Skill。
比如，你可以让 Agent 联用"竞品抓取 Skill"、"数据分析 Skill"和"PPT 制作 Skill"，一站式完成从市场调研到报告生成的全过程。每增加一个 Skill，Agent 的能力边界就拓展一分，且能产生指数级的场景组合。
4. 核心机制：渐进式披露
为了解决"上下文过长导致模型变笨"的工程难题，Skills 引入了"渐进式披露"机制。
Skill 的内容并不是一次性全部塞进 Agent 的脑子（Context Window）里，而是像剥洋葱一样，按需加载：
- Level 1（元数据，始终加载）：包含 Skill 的名称和简介，Agent 启动时就知道"我有这个能力"，以便判断何时启用。
- Level 2（指令，触发时加载）：相当于"说明书"。当 Agent 决定使用该 Skill 时，才会读取 SKILL.md 的详细内容，了解具体执行步骤。
- Level 3（资源，按需加载）：相当于"工具箱"。具体的脚本、文档、素材，只有当 Agent 执行到特定步骤需要调用时，才会动态读取。
这种分层加载策略，既保证了 Agent 能够掌握海量技能，又避免了上下文窗口的拥堵，实现了效率与智能的完美平衡。
如果想进一步了解skill是如何加载到 Agent当中的可以点击阅读：
Nanobot（轻量版openClaw）系列解剖·第九弹：Skills模块
二、Skills 教程：制作与使用
读到这里，相信你已经意识到 Skills 对于 AI 应用开发的颠覆性意义：它让你能巧借通用 Agent 的内核，仅通过设计"技能包"，就能以极低成本打造出具备高智能上限的垂直应用。
这对于非技术背景的创作者而言，无疑是巨大的利好：
- 零代码门槛：不再被复杂的代码逻辑劝退，只需像写文档一样描述需求，就能让 Agent 跑起来。
- 智能容错：无需在工程细节上过度纠结，通用 Agent 的智能足以弥补 Skill 设计中的微小缺失，甚至能自我修复运行中的 Bug。
- 极高上限：搓出来的 Agent 既有通用 AI 的灵活脑力，又能处理各种边缘问题，潜力无限。
那么，如何迈出第一步？以下是最详尽的实操攻略。
1. 使用篇：打造你的私人 Agent 工作站（Claude Code 版）
虽然支持 Skills 的工具日益增多，但目前最成熟、玩法最丰富的本地环境首推 Claude Code（简称 CC）。
划重点：Claude Code 不仅是 Anthropic 推出的编程工具，更是一个被低估的"通用 Agent 框架"。它能操作浏览器、读写文件、运行脚本------只要装上不同的 Skills，它就是你电脑里无所不能的超级助手。
第一步：安装 Claude Code
对于不熟悉终端操作的小白，推荐"借力打力"法：
-
打开终端。遵循安装指引：
docs.bigmodel.cn/cn/coding-p...
完成 Claude Code 安装。
- 或者直接把官方安装指南发给 ChatGPT 或 Kimi，附上提示词：
"我是电脑小白，请参考以下官方文档，一步步指导我在终端中安装 Claude Code。遇到报错我会发给你，请帮我解决。"
- 跟着 AI 的指引走，直到输入 claude --version 显示版本号，即代表安装成功。
第二步：模型替换
如果你不使用 Claude 模型，完全没问题。目前国产大模型（如 GLM 5、Kimi K2.5 等）大多已支持接入 Claude Code。
- 手动流：搜索"模型名称 + Claude Code 接入教程"，发给 AI 助手让它教你配置。
- 懒人流：使用开源工具 CC Switch（ github.com/farion1231/... ），一键切换模型。
第三步：装载 Skills
启动 Claude Code 后，我们需要给它装上 Skills。
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找个工作目录：建议新建一个文件夹作为工作区，将 CC 的权限限制在此，避免误操作。
-
安装方式：
- 自动安装：直接在 CC 里输入指令 安装 skill，项目地址为 <GitHub 地址>。
- 手动安装：下载 Skill 压缩包，解压放入项目的 /.claude/skills/ 目录（局部使用）或 ～/.claude/skills/ 目录（全局共享）。
- 激活：重启 CC 后，直接发送任务指令，或输入 开始使用 <Skill 名称>，Agent 就会自动加载技能为你工作。
去哪找好用的 Skill？
目前的痛点在于：Skills 市场虽有（如 skillsmp.com），但缺乏精选与评价体系，导致"寻宝"困难。
对此，像 Mulerun 这样的新兴 Agent 平台正在解决这一问题。它们致力于构建全球性的 Agent 市场，不仅提供一键运行 GitHub Skill 的功能，还引入了自动评分与精选推荐机制，让优质技能触手可及。
2. 制作篇：用 AI 自动生成你的第一个 Skill
如果你已经学会了安装，那么恭喜你，制作 Skill 的门槛比你想象的还要低------甚至可以用 AI 来写 AI。
秘密武器：skill-creator
这是 Anthropic 官方提供的一个"元 Skill"，专门用来帮你开发 Skill。
实操流程：
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安装工具：按照上节方法，安装 skill-creator 地址：
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发号施令：直接用自然语言告诉 Claude Code 你的需求。
- 例 1："创建一个 Skill，能把 PDF 文件一键转换为 Word 文档。"
- 例 2："创建一个 Skill，模仿我提供的文章风格进行写作。"
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自动生成：CC 会自动调用 skill-creator，为你生成核心的 SKILL.md 文档和必要的脚本文件。
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安装调试：生成的文件通常为 .skill 格式，告诉 CC 直接安装即可使用。
进阶：手搓高阶 Skill
如果你追求极致的细节，想手动打磨一个 Skill，只需遵循以下核心结构：
- SKILL.md：这是灵魂文件，必须包含 YAML 格式的元数据（名称、描述）和 Markdown 格式的指令正文。
- Resources：按需放入 Scripts（脚本）、Reference（参考文档）和 Assets（素材）。
详细的规格说明可参考官方文档 agentskills.io。
三、什么时候应该用 Skills？
概念通了，教程看了，但摆在我们面前还有一个至关重要的决策问题：究竟在什么场景下，才值得我们去开发或使用一个 Skill？
这不仅关乎个人工作效率的优化，更是开发者寻找 Agent 创业切口的关键。结合官方建议与实战经验，当以下三种信号出现时，就是 Skills 登场的最佳时机。
1. 信号一：你反复的向 AI 解释同一件事
最明显的信号，是你发现自己在与 AI 的多轮对话中，陷入了"解释---修正---再解释"的死循环。
当你为了完成任务，不得不反复向 AI 灌输同一套规则时，就是 Skill 登场的时刻。
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典型场景：
- "帮我写个技术文档。" → "不对，我们公司的格式是这样的......" → "代码示例要按这个模板来......" → "标题层级又错了，要三级标题......"
- "分析这份数据。" → "先把异常值筛掉。" → "怎么又用平均值？要用中位数！" → "图表配色不对，要看品牌手册......"
与其每次都费尽口舌教 AI"做人"，不如把这些规则一次性打包进 Skill。Skill 本质上就是"一次编写，永久复用"的标准作业程序（SOP），让你的 AI 像老员工一样，一次就懂，次次都对。
2. 信号二：通用 AI 没有特定领域知识或素材
很多时候，通用 AI 的能力够了，但缺的是"特定领域的知识"。这就像让一个高材生去做设计，却不给他品牌手册一样。
当任务需要特定的知识库、模板或素材才能精准交付时，Skill 就成了连接通用智力与垂直场景的桥梁。
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典型场景：
- 品牌设计：AI 需要知道你的 Logo 矢量图、品牌色值（Hex 代码）、官方字体文件。
- 技术文档：AI 需要参考术语表、代码规范、历史归档模板。
- 数据分析：AI 需要明确特定的计算公式、指标定义、报表样板。
此时，你只需将这些"私房素材"放入 Skill 的 assets/ 或 reference/ 目录，或者直接写在 SKILL.md 中。Agent 就能瞬间"装备"上这些专业知识，输出符合你独家标准的结果，而不只是通用的回答。
3. 信号三：多流程复杂任务
面对那些"多流程、多环节"的复杂任务，传统 AI 往往顾此失彼。而这恰恰是 Agent + Skills 组合的高光时刻。
如果一个任务需要串联起检索、分析、创作、排版等多个独立环节，与其手动切换多个工具，不如用 Skill 打造一条自动化流水线。
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典型场景：
- 竞品分析报告：抓取网页数据 → 提取 PDF 核心信息 → 生成数据图表 → 制作 PPT 排版。
- 内容生产流水线：搜集全网素材 → 模仿特定文风 → 拟定大纲 → 撰写正文 → 润色校对。
通过 Skill，你可以将每个环节的指令与工具封装好。Agent 会像一位经验丰富的项目经理，自动判断任务进度，按需调度不同的 Skill 模块，通过"规划-执行-观察"的循环，将原本繁琐的跨流程任务，变成一条一键完成的"自动生产线"。
写在最后
行文至此，让我们再次回到那个核心判断：Claude Skills 的价值，至今仍被严重低估。
如果说 Agent 是 AI 世界的躯体，那么 Skills 就是注入其中的灵魂。这就好比 Steam 游戏平台与创意工坊的关系------正是因为有了这种极具扩展性的设计架构，游戏才拥有了无限的生命力。
Skills 正在重新定义 AI 应用的生产方式。
过去，开发一个垂直领域的 AI 应用，往往意味着漫长的开发周期、昂贵的研发成本，以及只有技术团队才能跨越的高门槛。
而现在，凭借 Skills，这一切变得截然不同：
- 极低的创造门槛：你不必再为了一个内部工具去开发完整的产品，打包一个 Skill 就能解决痛点。
- 极速的验证效率：不必苦等 IT 团队排期，不必反复解释需求文档，甚至无需等待漫长的产品迭代，你随时可以调整 Skill 的行为。原本数周的开发周期，被压缩到了几小时，甚至几分钟。
- 灵活的商业潜力：换个视角看，将 Skill Agent 封装成 API 服务，是否也能为现有产品快速赋能，瞬间拥有强大的 AI 能力？
这并不意味着 Skills 将彻底取代传统开发，但它确实推倒了那堵横亘在"想法"与"落地"之间的高墙，让验证创意的成本变得前所未有的低廉。
我们正处于 Skills 生态的极早期阶段，工具链在飞快迭代，左脚踩右脚，社区在指数级生长。但这恰恰是最激动人心的时刻：我们正看着"第五纪元"的到来。
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