claude skills使用

一、什么是Claude Skills？

Claude Skills是Anthropic为Claude大语言模型推出的一种模块化能力扩展系统（技能包），旨在教Claude如何执行特定、重复性的工作流程。它将特定的指令、脚本和资源封装在独立文件夹中，让 Claude 能够在需要时按需调用，从而实现自动化、标准化处理任务，节省大量上下文 Token。是基于文件系统的可重用资源，为 Claude 提供特定领域的专业知识：工作流程、上下文和最佳实践，可将通用代理转变为专家。与提示词（针对一次性任务的对话级指令）不同，技能按需加载，无需在多个对话中重复提供相同的指导。它将特定任务相关的指令、脚本、模板和资源等内容，封装成一个文件夹，称为一个Skill。

二、Claude Skills工作原理

工作原理（三层加载机制）

层级	内容	何时加载
元数据	name+description（约100词）	始终在上下文中
SKILL.md正文	详细指令（建议500行内）	SKILL触发时
附属资源	scripts、references、assets	按需读取

触发逻辑：Claude 扫描 available_skills 列表，比对用户请求与每个 Skill 的 description，匹配则自动加载对应 SKILL.md

目前内置的公开Skills

Skill	核心能力
docx	生成专业 Word 文档（目录、页眉、表格、样式）
pptx	创建 PPT 演示文稿，支持动画和模板
xlsx	读写 Excel 电子表格，支持公式和数据清洗
pdf	读取、合并、填写、加密 PDF 文件
frontend-design	生成高质量 UI 组件和网页，风格专业不俗气
skill-creator	创建新 Skill、迭代优化、运行评测

三、为什么要用Skills

3.1 解决 Claude 的"通才局限"

Claude 默认是通才，对很多专业任务（如生成 .docx、创建 .pptx、操作 Excel）只有模糊知识。Skill 把经过反复打磨的最佳实践固化成文字，让 Claude 每次都能按专家级流程操作。

3.2 避免重复"发明轮子"

没有 Skill 时，Claude 每次都可能选择不同的库、不同的方法，导致结果不稳定。Skill 规定了"应该用哪个库、怎么做、踩过哪些坑"，输出质量大幅提升且一致。

3.3 封装复杂流程

复杂任务往往需要多个步骤（解压 → 编辑 XML → 重新打包）。Skill 把这些步骤全部写清楚，Claude 不需要"自己摸索"，直接按图索骥。

3.4 渐进式加载，不浪费上下文

Skill 采用三层加载机制：

•第一层：元数据（name + description），始终在上下文中，约100字

•第二层：SKILL.md 正文，触发时加载，建议500行以内

•第三层：附属资源文件，按需加载，没有上限

这意味着：Skills 只在需要时消耗上下文，平时几乎"零开销"。

3.5 可分享、可迭代

Skill打包成.skill文件后可以安装到Claude，团队成员之间可以共享，也可以持续改进。

四、目录结构与SKILL.md格式

标准目录结构

arduino 复制代码

my-skill/                   ← Skill 根目录（文件夹名即 Skill 名）
├── SKILL.md                ← 必须，核心指令文件
├── LICENSE.txt             ← 可选，许可证
├── scripts/                ← 可选，可执行的脚本（Python/Bash等）
│   └── process.py
├── references/             ← 可选，参考文档（大型文档放这里按需加载）
│   ├── guide-a.md
│   └── guide-b.md
└── assets/                 ← 可选，模板、字体、图片等静态资源
    └── template.xlsx

目录组织原则：

scripts/：放可执行代码，用于确定性、重复性任务

references/：放按需加载的参考文档（超过 300 行建议加目录）

assets/：放输出时会用到的静态文件（模板、图标、字体等）

SKILL.md格式

SKILL.md 由两部分组成：YAML 前置元数据 + Markdown 正文指令。

yaml 复制代码

---
name: skill-name                    ← Skill 唯一标识符
description: 触发条件和功能描述。    ← 触发机制的核心！要写得"积极"
  当用户提到...时使用本 Skill。      ← 越具体越好
license: LICENSE.txt                ← 可选
---

# Skill 标题

## 简介
说明这个 Skill 是干什么的。

## 工作流程
步骤 1：...
步骤 2：...

## 参考资料
- 详细指南请查看 [references/guide.md](references/guide.md)

五、如何创建一个Skill

Step 1：确定 Skill 的目标

回答这三个问题：

•这个Skill要让Claude做什么？

•什么情况下应该触发（用户会说什么词/短语）？

•期望输出是什么格式？

Step 2：创建目录和 SKILL.md

perl 复制代码

mkdir my-skill
touch my-skill/SKILL.md

Step 3：编写 SKILL.md

按以下模板填写：

yaml 复制代码

name: my-skill
description: 描述本技能的功能和触发条件。当用户想要...时使用本 Skill，
  包括...、...等场景。即使用户没有明确说出技能名，只要涉及...也应触发。
---

# My Skill 标题

## 概述
简短描述。

## 前置要求
- 需要的库：xxx
- 需要的工具：xxx

## 工作流程

### 第一步：分析输入
...

### 第二步：执行处理
...

### 第三步：输出结果
...

## 常见问题和注意事项
- 注意点 1
- 注意点 2

## 参考资料
详细文档见 [references/detail.md](references/detail.md)

Step 4：添加脚本和资源（可选）

如果任务需要运行代码：

bash 复制代码

mkdir my-skill/scripts
# 在 scripts/ 下添加 Python/Shell 脚本

Step 5：测试与迭代

手动测试：用几个典型的用户请求，验证 Claude 是否：

✅ 正确触发（看到 Skill 并读取）

✅ 按 Skill 指引执行

✅ 输出符合预期

Step 6：打包发布

perl 复制代码

# 使用 skill-creator 技能中的打包脚本
python -m scripts.package_skill my-skill/
# 生成 my-skill.skill 文件，可以安装和分享

六、实战示例

前置准备

基于closeAi中转站，搭建skills，platform.closeai-asia.com/dashboard

开始之前，确保已经拥有：

1.一个CloseAI 账户。

2.一个 CloseAI API Key。您可以在您的账户仪表板中找到它。

3.已安装Node.js 和 npm。

macOS/Linux 用户配置指南

第一步：安装 Claude Code

运行claude官方安装命令，需要开启梯子

arduino 复制代码

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

备选方案，如果因为网络不通等问题，也可以使用 npm (Node Package Manager) 在您的系统上全局安装 Claude Code。打开您的终端并运行以下命令：

bash 复制代码

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

安装完成后，您就可以在终端的任何位置使用claude命令了。

第二步：配置 CloseAI 接入

通过~/.claude/settings.json配置环境变量，这种方式最稳定可靠，无需配置系统环境变量，避免各种环境变量冲突问题。

bash 复制代码

mkdir -p ~/.claude

2. 编辑 settings.json

在您喜欢的文本编辑器中打开~/.claude/settings.json文件，添加以下内容：

json 复制代码

{  
	"env": {    
		"ANTHROPIC_API_KEY": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx",
		"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.openai-proxy.org/anthropic",    
		"CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS": "1"  
		}
}

配置说明：

•ANTHROPIC_API_KEY设为您的 CloseAI API Key（请务必替换 sk-xxxxxxxxxxxxxxxx）

•ANTHROPIC_BASE_URL设为 CloseAI 的 API 地址

•CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS设为1可禁用过新的实验性 Beta 功能，避免因使用尚不稳定的测试特性而导致的意外报错

•重要：配置文件中，不要添加 apiKeyHelper字段，否则会导致配置冲突

这种配置方式会覆盖系统环境变量，确保 100% 正常工作，无需额外配置系统环境变量。

第三步：免登录配置

Claude Code 首次启动时会需要你登录Claude官方账号，你如果挂了VPN，会弹出登录，如果没挂VPN会直接报错:Failed to connect to api.anthropic.com。

为了跳过登录，我们需要在 ~/.claude.json 中，加入设置"hasCompletedOnboarding": true。如果不跳过登录，则会在第一次使用 claude 时，触发登录。

第四步：开始使用

现在，您可以在终端中启动 Claude Code 了：

复制代码

claude

启动后Claude会问你是否使用自定key，选择yes。

实现code review的skills

创建code review的skill目录

bash 复制代码

mkdir -p ~/.claude/skills/code-review

创建SKILL.md文件

bash 复制代码

touch ~/.claude/skills/code-review/SKILL.md

编辑SKILL.md文件

yaml 复制代码

---
name: code-review
description: 当用户要求代码审查、code review、看代码问题时使用；对指定文件或目录做风格、潜在 bug 与可读性检查
---

# 代码审查助手

## 何时使用
- 用户说「帮我 review 这段代码」「代码审查」「看看有没有问题」时

## 执行步骤
1. 确认要审查的文件或代码范围。
2. 依次检查：命名规范、潜在 bug、边界情况、可读性、简单性能问题。
3. 用列表给出问题与修改建议，并标注严重程度（高/中/低）。

## 输出格式
- 先简要总结，再按文件/位置列出具体问题和建议。

效果

实现sql优化器的skills

创建sql优化器的skill目录

bash 复制代码

mkdir -p ~/.claude/skills/sql-optimizer

bash 复制代码

mkdir -p ~/.claude/skills/sql-optimizer/scripts

创建SKILL.md文件

bash 复制代码

touch ~/.claude/skills/sql-optimizer/SKILL.md

编辑SKILL.md文件

markdown 复制代码

---
name: sql-optimizer
description: 当用户提供 SQL 或询问 SQL 优化、慢查询、索引、explain 时使用；给出优化建议与索引建议，并用 Python 脚本对回复做结构化与代码块优化
dependencies: python>=3.8
---

# SQL 优化助手

## 何时使用

- 用户粘贴 SQL 或提到「优化」「慢」「explain」「索引」「查询性能」时
- 用户询问如何改写 SQL、加索引、分析执行计划时

## 执行步骤

1.  **理解上下文** ：确认 SQL 的用途、涉及表与业务场景；必要时询问表结构或数据量。
2.  **分析** ：从索引、WHERE 条件、JOIN、子查询、函数/类型转换、分页方式等方面分析。
3.  **产出草稿** ：先一句话总结问题，再分条写出「问题 → 建议 → 示例（若适用）」。
4.  **用 Python 脚本优化回复** （必须执行）：
   - 将上一步的完整回复文本保存为临时文件，或通过管道传入脚本。
   - 在技能目录下执行（技能目录为 `~/.claude/skills/sql-optimizer` 或当前项目 `.claude/skills/sql-optimizer`）：
     ```bash
     python3 scripts/optimize_response.py
     ```
     将草稿内容通过  **stdin**  传入，例如：
     ```bash
     echo "此处为草稿全文" | python3 scripts/optimize_response.py
     ```
     或先写入文件再传路径：
     ```bash
     python3 scripts/optimize_response.py /path/to/draft.txt
     ```
   - 脚本会：把未包裹的 SQL 统一成 ```sql ... ``` 代码块，并补全「## 优化建议」等章节。
5.  **输出** ：将脚本的  **stdout**  作为最终回复呈现给用户，不要再手动改脚本输出内容。

## 输出格式（脚本会在此基础上做后处理）

- 开头：一句话总结主要问题。
- 中间：分条列出「问题 → 建议 → 示例（若适用）」；所有 SQL 示例保持为 ```sql ... ``` 形式。
- 结尾：可补充索引建议、EXPLAIN 使用建议或后续可做的验证。

## 使用 Python 脚本的注意点

- 脚本路径：相对于本技能根目录的 `scripts/optimize_response.py`；若从项目根执行，则使用 `.claude/skills/sql-optimizer/scripts/optimize_response.py`。
- 必须把 **完整草稿** （整段优化分析）传给脚本，不要只传其中一句。
- 最终给用户看的，以脚本 stdout 为准；若脚本报错，可退回为未优化版草稿并说明「本次未做响应后处理」。

## 示例流程

1. 用户：`/sql-optimizer` 并粘贴一条 SELECT。
2. 你分析后写出草稿（总结 + 若干条建议 + SQL 示例）。
3. 执行：`echo "<草稿全文>" | python3 .claude/skills/sql-optimizer/scripts/optimize_response.py`（或从技能目录执行 `python3 scripts/optimize_response.py` 并 stdin 传入草稿）。
4. 把脚本输出作为最终回复发给用户。

创建optimize_response.py脚本文件

bash 复制代码

touch ~/.claude/skills/sql-optimizer/scripts/optimize_response.py

编辑optimize_response.py脚本文件

python 复制代码

#!/usr/bin/env python3
"""
SQL 优化建议响应后处理：读取 Claude 的优化分析草稿，输出结构化 Markdown。
- 将未包裹的 SQL 统一为 ```sql ... ``` 代码块
- 确保有「总结」「优化建议」等章节结构
- 斜体：将 [i]...[/i] 转为 *...*；对「注意：」「例如：」等后的短句自动加斜体
- 红高亮：将 [r]...[/r] 转为红色 HTML；对「建议：」后的短句及「## 优化建议」标题加红
"""
import re
import sys
from pathlib import Path


def read_input() -> str:
    if len(sys.argv) > 1:
        p = Path(sys.argv[1])
        if p.exists():
            return p.read_text(encoding="utf-8")
    return sys.stdin.read()


def wrap_bare_sql(text: str) -> str:
    """把单独成段的 SQL（SELECT/INSERT/UPDATE 等开头）包成 ```sql ... ```"""
    lines = text.split("\n")
    out = []
    i = 0
    while i < len(lines):
        line = lines[i]
        stripped = line.strip()
        if stripped.startswith("```"):
            out.append(line)
            i += 1
            continue
        if re.match(r"^(SELECT|INSERT|UPDATE|DELETE|CREATE|ALTER|EXPLAIN|WITH)\s", stripped, re.I):
            out.append("```sql")
            out.append(line)
            i += 1
            while i < len(lines) and not lines[i].strip().startswith("```"):
                out.append(lines[i])
                i += 1
            out.append("```")
            if i < len(lines):
                out.append(lines[i])
                i += 1
            continue
        out.append(line)
        i += 1
    return "\n".join(out)


def ensure_sections(text: str) -> str:
    """若没有「## 优化建议」，在第一个列表前插入"""
    if "## 优化建议" in text or "## 建议" in text:
        return text
    lines = text.split("\n")
    for i, line in enumerate(lines):
        if re.match(r"^(\d+.|[•-*])\s", line.strip()):
            lines.insert(i, "")
            lines.insert(i + 1, "## 优化建议")
            lines.insert(i + 2, "")
            return "\n".join(lines)
    return text


def apply_italic(text: str) -> str:
    """
    增加斜体能力（Markdown 使用 *...*）：
    1. 将显式标记 [i]...[/i] 转为 *...*
    2. 对「注意：」「例如：」等后的第一个短句加斜体（「建议：」留给红高亮）
    """
    text = re.sub(r"[i](.*?)[/i]", r"*\1*", text, flags=re.DOTALL)
    for prefix in ("注意", "例如", "说明", "提示"):
        pattern = rf"({prefix}[：:])([^\n*`]+?)([。；\n]|$)"
        def _repl(m):
            content = m.group(2).strip()
            if not content or len(content) > 80:
                return m.group(0)
            end = m.group(3)
            return f"{m.group(1)}*{content}*{end}"
        text = re.sub(pattern, _repl, text)
    return text


RED_SPAN = '<span style="color:#e74c3c">'


def apply_red_highlight(text: str) -> str:
    """
    对优化建议加红高亮：
    1. [r]...[/r] -> 红色 span
    2. 「建议：」后的短句 -> 红色
    3. 「## 优化建议」标题 -> 红色
    """
    text = re.sub(r"[r](.*?)[/r]", RED_SPAN + r"\1</span>", text, flags=re.DOTALL)
    pattern = r"(建议[：:])([^\n*`<]+?)([。；\n]|$)"
    def _repl(m):
        content = m.group(2).strip()
        if not content or len(content) > 100:
            return m.group(0)
        end = m.group(3)
        return f"{m.group(1)}{RED_SPAN}{content}</span>{end}"
    text = re.sub(pattern, _repl, text)
    text = re.sub(r"(##\s*)(优化建议|建议)(\s*)$", r"\1" + RED_SPAN + r"\2</span>\3", text, flags=re.MULTILINE)
    return text


def main() -> None:
    raw = read_input()
    if not raw.strip():
        print("（未收到输入）", file=sys.stderr)
        sys.exit(1)
    out = wrap_bare_sql(raw)
    out = ensure_sections(out)
    out = apply_italic(out)
    out = apply_red_highlight(out)
    print(out.strip())


if __name__ == "__main__":
    main()

效果

七、官方市场

除了自己编写，还可以利用2025年末发布的Agent Skills开放标准：

•官方市场：访问github.com/anthropics/...仓库下载预设的技能（如：pdf生成器、SQL 调优工具）。

•Skill Creator：你可以对 Claude 说："帮我把我刚才教你的关于 Docker 的配置逻辑总结成一个 Skill"，它会自动在相应目录为你生成文件。

我们可以将本仓库注册为 Claude Code 的插件市场，只需在 Claude Code 中执行以下命令：

bash 复制代码

/plugin marketplace add anthropics/skills

然后就可以使用/plugin查看：

装指定技能集的步骤：

•浏览并安装插件（Browse and install plugins）

•选择 anthropic-agent-skills 插件源

•选择 document-skills（文档技能）或 example-skills（示例技能）

八、Agent Skills 相关资源整理

资源说明	链接
Skill 聚合入口	skills.sh/
Skills 市场（中文界面）	skillsmp.com/zh
Agent Skills 官方标准站点	agentskills.io
Anthropic 官方工程文章（Agent Skills 实战理念）	www.anthropic.com/engineering...
VS Code Copilot Agent Skills 文档	code.visualstudio.com/docs/copilo...
Anthropic 官方 Skills GitHub 仓库	github.com/anthropics/...
Claude 技能精选列表（Awesome 系列）	github.com/ComposioHQ/...
软件开发自动化工作流 Skills 集合	github.com/obra/superp...
自动生成 Skill 的 Skill（官方示例）	github.com/anthropics/...