前言

Anthropic 发布了一项革命性的功能：Claude Skills。这不是简单的提示词优化，而是一个让 Claude 能够系统化学习和执行特定任务的全新机制。Skills 就像是给 Claude 准备的"专业培训材料"，让它在处理特定任务时表现得像一个经过专门训练的专家。

什么是 Claude Skills？

Claude Skills 是 Anthropic 为 Claude 模型提供的一种新机制，它允许用户通过 可复用、可定制的技能包（Skills） 来“教会” Claude 执行特定任务。
这些技能包可以看作是模型的“长期记忆”或“行为模板”——一次配置，多次复用。

举个例子：
你不需要在每次对话中都向 Claude 解释“公司报告的标准格式”或“邮件模板的语气要求”。
只需将这些标准写入一个 Skill，Claude 就能在未来的对话中自动遵循这些规范生成内容。

为什么需要 Skills？

我们都知道，大模型具有一定的随机性。即使输入相同的提示词，输出的结果也可能有所不同，这就是所谓的“生成随机性”。虽然这种随机性有助于创造力，但在某些场景下——例如撰写公司报告、输出代码模板、遵循品牌语气——我们更希望模型能保持一致性和可控性。

Claude Skills 正是为了解决这一问题而生：它让 AI 能够像人类一样，将一次学习转化为长期能力，从而在不同上下文中保持一致的表现。

Skills 的工作原理

文件结构

一个 Skill 是一个包含元数据文件和结构化指令（Markdown 或文本格式）的小型包：

my-Skill.zip  └── my-Skill/      ├── SKILL.md      └── resources/

示例：API 文档生成技能

完整的 SKILL.md 描述文件

—-name: API Doc Generatordescription: Creates API documentation from code—-# InstructionsWhen asked to document an API: 1. Find all route definitions in the codebase 2. Extract HTTP method, path, and handler 3. Read the handler code to understand parameters and responses 4. Generate markdown documentation following this template:# Endpoint Name - Method: GET/POST/etc - Path: /api/… - Parameters: … - Response: … - Example: …Save the documentation to docs/api/[filename].md

运行

当我们提问：帮我创建一下 /api/users 的 API 文档的时候，Claude 会扫描可用的 Skills 以找到相关匹配。按照对应的技能文档要求进行创建并存储。

Skills 与 MCP 的关系

Claude Skills 展示了 Anthropic 如何在 Model Context Protocol (MCP) 之上构建智能层。相较于MCP 的专业性， Skills 更加轻量类似于 DSL 的语法，能够更好的让用户自定义更多的“技能”。

理解差异

MCP（模型上下文协议）：

• • 提供标准化的上下文集成接口
• • 让 Claude 连接外部数据源和工具
• • 专注于"能访问什么"

Skills：

• • 定义"如何做某事"
• • 包含执行任务的指令和最佳实践
• • 专注于"如何执行"

互补关系

Skills 不是替代 MCP，而是与之互补：

• • MCP 解决数据和工具的访问问题
• • Skills 解决如何正确使用这些数据和工具的问题

这种设计让 Claude 既能访问外部资源（通过 MCP），又能知道如何以正确的方式处理这些资源（通过 Skills）。

如何开始使用

Claude 应用用户

1. 1. 在 Settings > Capabilities 中启用 Skills
2. 2. 浏览内置的 Skills 示例
3. 3. 使用 “skill-creator” Skill 创建自定义 Skills
4. 4. 上传你的 Skills（.zip 格式）

重要提示：订阅要求

⚠️ 注意：Claude Skills 功能目前仅对 Claude Pro、Max、Team 和 Enterprise 用户开放。

总结

人类通过技能实现了效率的飞跃，而 Claude Skills 则让 AI 拥有了同样的能力。
它让大模型从“即时指令执行者”变成了“可持续学习者”。

最后

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