大家好,我是悟鸣!

最近 Claude 的 Skills 很火,听到很多朋友对其进行讨论。

但是,存在很多争议。

本文用相对通俗易懂的语言讲解一下 Skills是什么,和Rule、MCP 有什么区别,最核心的优势,安装和使用方法等等。

Skills 是什么?

Claude 虽然很强大,但是实际工作需要「流程知识」和「组织架构」知识。

Claude 推出 Agent Skills 这种利用文件和文件夹来构建专业 Agent 的新方法。

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Agent Skills  是一个目录,如 pdf、docx 等。

里面包含一个 SKILL.md 文件,以及相关脚本和资源。

Agent 可以动态发现并加载这些文件夹,从而更好地完成特定任务。

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SKILL.md 文件结构,包括相关元数据:名称、描述以及与技能应执行的具体操作相关的上下文。

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SKILL.md 是技能的主要描述描述,其中可以提到文件夹中的其他资源或脚本。

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Skills 一个关键优势在于「渐进式披露」。

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SKILL.md 的元信息(名称、描述)始终会被加载到上下文中,这样大模型就可以根据对话灵活选择使用哪些技能。

当「skill」 被触发以后,会加载  Body 部分。

其他的资源,如 文本文件、脚本和数据等会根据 SKILL.md 中的指示,按需加载。

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Agent 的系统提示词和已经装载的 Skills 始终放在上下文中,如上图,包括 pdf、pptx 等。

用户要求“基于你对我的了解,填好这个 PDF”

决定触发:Claude 意识到需要调用 PDF 技能,于是它主动执行了一个 Bash 命令去读取该技能的详细文档 (SKILL.md)。

按需加载:通过读取文件,Claude 学习了如何具体操作 PDF 的指令。

追踪引用:它发现 SKILL.md 中提到了处理表单的具体逻辑在 forms.md 里,于是再次执行命令读取该文件。

最终执行:在掌握了所有必要的“说明书”后,AI 才真正开始处理用户的 PDF 文件。

Skills VS Rule VS MCP 的区别

Skills 是相对静态的技能,内容多是专家知识和执行步骤,核心是渐进式加载。

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Rule 是规则,可能包括一些公共的提示词、智能体行为约束,智能体使用工具的规范,以及一些关键的语法规范等。Rule 支持总是加载、按需加载、手动加载、条件加载等多种生效方式。

在没有 Skills 之前,我们为了节省上下文,通常会对 Rule 进行“精简”,仅放最关键的信息。

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MCP  是模型上下文协议,MCP 关键是提供了很多有用的工具。

MCP 的工具背后有可能是传统的后端接口,有可能是知识库,也有可能是一个工作流,甚至有可能是一个智能体等等。

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Skill 解决了“模型什么都懂一点,但具体到业务流程就不专业”的问题。

相比 Skill 的流程性,Rule 更多是全局性的。如果说 Skill 是 Agent 的“技能包”,Rule 就是 Agent 的“规范”。

MCP 更像是“外挂”,让 Agent 拥有调用各种工具的能力。

这些技术只是侧重点不一样,有些场景其实在用哪些技术都可以,并没有严格区分。

如何安装 Skills?

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传送门:https://github.com/anthropics/skills

其实就是你看得再多,也没亲自动手去使用一个技能、创建一个技能,理解会更深刻。所以我们需要去用,然后有条件的话再去创建一些技能。

在 Claude Code 中使用

第一步,设置 Skills 市场

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/plugin marketplace add anthropics/skills

我们也可以安装其他非官方市场的 skills

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传送门:https://github.com/chujianyun/skills/

比如我的 skills 市场中目前提供了一款非常好用的提示词优化 skill。Marketplace 路径 :chujianyun/skills

/plugin marketplace add chujianyun/skills

注:可使用、可修改(需保留作者信息),未经允许禁止商用

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当前用户撰写提示词存在很多难点:

  • 可能表达不清楚,存在遗漏、歧义

  • 知道的提示词框架非常有限,很难写出专业的提示词框架。

当前提示词优化工具的主要缺点:

  • 你提供的信息可能会存在意图和错误。那么它们也会直接生成。

  • 很多提示词优化工具产出的提示词,虽然很结构化,看起来也很专业,但大多是相对通用的提示词框架。

详情参见:你还在手工写提示词?大厂 AI应用工程师揭秘:2个工具帮你把提示词写出“专业范”!

我的 prompt-optimizer 这个 skill,可以很好地解决这个问题:

  • 如果发现缺失、歧义或错误会主动和用户确认。

  • 根据用户描述场景选择最适合的专业提示词框架(50多个全球顶尖的提示词框架),自动生成。

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/plugin
#切换到 Marketplaces
#选择 Add Marketplace
#填写 chujianyun/skills

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在 Discover 里面可以看到官方市场和我的市场中可安装的插件(一组 Skills)啦!

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安装时,可以选择是用户级别,项目级别还是本地级别。

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在 Installed 里面可以关闭插件,对插件进行更新、卸载等。

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插件市场插件的安装情况以及技能都在 ~/.claude/plugins 目录中。

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传送门:https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills

很多朋友可能会好奇,官网上的技能很多,为什么刚才选的时候只有两个?

{
  "name""anthropic-agent-skills",
"owner": {
    "name""Keith Lazuka",
    "email""klazuka@anthropic.com"
  },
"metadata": {
    "description""Anthropic example skills",
    "version""1.0.0"
  },
"plugins": [
    {
      "name""document-skills",
      "description""Collection of document processing suite including Excel, Word, PowerPoint, and PDF capabilities",
      "source""./",
      "strict"false,
      "skills": [
        "./skills/xlsx",
        "./skills/docx",
        "./skills/pptx",
        "./skills/pdf"
      ]
    },
    {
      "name""example-skills",
      "description""Collection of example skills demonstrating various capabilities including skill creation, MCP building, visual design, algorithmic art, internal communications, web testing, artifact building, Slack GIFs, and theme styling",
      "source""./",
      "strict"false,
      "skills": [
        "./skills/algorithmic-art",
        "./skills/brand-guidelines",
        "./skills/canvas-design",
        "./skills/doc-coauthoring",
        "./skills/frontend-design",
        "./skills/internal-comms",
        "./skills/mcp-builder",
        "./skills/skill-creator",
        "./skills/slack-gif-creator",
        "./skills/theme-factory",
        "./skills/web-artifacts-builder",
        "./skills/webapp-testing"
      ]
    }
  ]
}

传送门:https://github.com/anthropics/skills/blob/main/.claude-plugin/marketplace.json

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其实插件市场对 Skills 进行了分组。

一个插件市场可以包括多个插件,一个插件里面可能包含很多技能。

需要注意的是,安装好技能以后,需要重启终端才能生效。

在其他 AI Coding 工具中使用

这个我们在前面的文章中已经有详细的介绍,详情参见:

如何在 Qoder、Cursor、Trae、Windsurf 等 AI Coding 工具中使用 Claude Skills

如何使用 Skills

我们已经装好了官方的 skills 和我自己的 skills。

当打开 Claude Code 时,这些已经安装的 Skills 的元信息一直在上下文中。

在使用过程中,它会灵活选择适合的技能,更好地回答我们的问题。

wxv_4307407570223759361

我们在 Claude Code 中说优化提示词,把需要优化的提示词发给它。

Agent 会匹配到提示词优化 Skill (prompt-optimizer ),加载 SKII.md 文件,读取技能描述。

Agent 会加载摘要文件(Frameworks_Summary.md),根据提示词的场景从中匹配出最适合的一个或多个框架,然后加载这些框架的详细描述(如这里的15_RACE_Framework.md、 44_TRACE_Framework.md)。Agent 自动选择最适合的框架(RACE)。

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如果用户的输入存在模糊或歧义和用户确认清楚。

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最终 Agent 负责写出更清晰、专业提示词。

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在这个过程中,我们可以体会到 Skills 的「渐进式披露」的好处。

如果我们把它写成 Rule,因为 Rule 是一个整体,要么加载要么不加载。

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我们知道虽然大模型可以支持很长的上下文,但,上下文越长效果越差,成本越高。

因此,我们需要把 Rule 写得相对精简。

哪怕再精简,很多大量的其他提示词框架信息也会被加载到上下文中浪费 Tokens 甚至会造成负面影响。

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但是写成 Skill,虽然元信息(name、description)始终会加载到 Agent 上下文中,但 Skill 仅在被使用的时候激活。

它会先加载 prompt-optimizer  Skill 的 SKILL.md 文件,了解如何进行提示词优化。

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它会根据指示,加载 references/Frameworks_Summary.md 提示词框架摘要文件。

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根据摘要根据用户的意图和摘要文件选择最适合的一个或多个框架,然后再去加载具体的框架内容。

即使我们的框架再多,有几百个甚至几千个,因为只加载需要的那一两个框架,也不会造成上下文过载。

写在最后

这篇文章我们介绍了什么是 Skills,以及 Skills 和 Rule 和 MCP 的区别,以及如何安装和使用。

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Skills  是为了给大模型增加一些更专业的知识和技能。

模型依然更关键的因素,就拿提示词优化来说,同样的技能应用在不同的模型上,它的效果也会有差异,有条件有限选择更强大的模型。

后期我会以本文的提示词优化 Skill 为例分享如何快速创建出高质量的 Skills。


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