一、什么是Agent Skill

“Agent Skill”作为一种通用术语由来已久,但作为一种标准化的架构协议,确实是由 Anthropic(Claude 的母公司)在 2025 年底通过“Claude Skills”正式定义并推向开源标准的。

我们可以从“概念演进”和“标准确立”两个阶段来看:

1. 广义的起源:从“工具”到“技能”

在 Claude 提出 Agent Skills 之前,AI 圈对类似能力的称呼经历了几次演变:

  • Function Calling (函数调用): 最早由 OpenAI 在 2023 年大规模推广。此时它被视为模型调用外部代码的一种“动作”。
  • Tools (工具): 随着 LangChain 等框架的流行,人们开始把 API 封装称为 Tool。
  • Skills (技能): 在更早的机器人学(Robotics)和早期智能助理(如 Alexa Skills)中,“Skill”一直指代一项特定的、可重复的任务能力。

2. 狭义的起源:Claude Skills 的里程碑

Anthropic 在 2025 年 10 月 16 日正式发布了 “Agent Skills” 特别功能,并赋予了它现代化的技术内涵。

为什么 Claude 的定义成了“正统”?
之前的“工具”通常只是一个简单的 JSON 描述,而 Claude 定义的 Skill 是一套模块化的结构。一个标准的 Agent Skill 通常包含:

  • SKILL.md: 核心指令,告诉 Agent 什么时候用、怎么用。
  • 代码/脚本: 实际执行任务的 Python 或 Bash 脚本。
  • 参考资源: 执行任务所需的静态数据或模板。

3. 从私有功能到行业标准

Claude 的贡献不仅仅是发布了一个功能,而是推动了标准化

  • 2025 年 12 月 18 日,Anthropic 将其 Agent Skills 规范开源。
  • 随后,业界成立了 agentskills.io 组织,试图将这种“文件夹式”的技能封装变成一种跨平台的标准。这意味着你在 Claude 上写的技能,理论上可以无缝迁移到其他兼容该协议的 Agent(如 Qwen 或开源的自主智能体)上。

文本所指的Agent Skill,是来源于Anthropic


二、Agent Skill详解

Agent Skill 其实是一个SKILL.md的说明文档,它的作用是:教大模型如何处理数据;

Agent Skill例子(SKILL.md):

---
name: architect-pro-master
description: 全栈架构设计核心技能。
---

# 角色定义
你是一名资深首席架构师。你的决策逻辑由以下模块支撑:

# 模块加载协议
- **规范检索**:在涉及命名、安全、状态码时,必须引用 `REFERENCE.md`。
- **流程执行**:当用户启动特定任务(如初始化项目、重构)时,必须执行 `SCRIPT.md` 中的对应脚本。

# 核心指令
- **[A1] 方案设计**:遵循 `REFERENCE.md` 中的“架构分层规范”。
- **[A2] 代码实现**:遵循 `REFERENCE.md` 中的“编码风格指南”。

# 动态引用机制
- 如果当前上下文涉及 **API 设计**,自动包含 `REFERENCE.md > section: API_STANDARDS`。
- 如果当前用户输入以 `/` 开头,自动匹配 `SCRIPT.md` 中的指令。

组成:
元数据(Metadata):由名称(name)+描述(description)组成;
指令(Instruction):详细描述,模型需要遵循的规则;

运行流程

在这里插入图片描述
注意:一开始的时候,claude code会把所有skill的元数据,给到大模型;


三、Agent Skill高级部分

Agent Skill的设计其实是一个精密的渐进式披露结构;这个结构一共分为三层,每一层的加载机制都不太一样;

3.1、渐进式披露

元数据层:包含名称+描述,始终加载
指令层:SKILL.md中出名称和描述之外的内容,按需加载
资源层:Reference+Script,按需中的按需加载

3.2、Reference

Reference是读取的,会加载关联xxx.md中的文档内容,会消耗额外的Token;

# 架构与编码规范 (Reference)

## [REF-01] 架构分层规范
- **Controller 层**:负责参数校验,严禁包含业务逻辑。
- **Service 层**:处理核心业务,必须保证幂等性。
- **Infrastructure 层**:封装数据库、缓存及第三方 API 访问。

## [REF-02] 安全规范
- 严禁在日志中记录用户的手机号、密码、Token。
- 所有 SQL 查询必须使用参数化查询,杜绝 SQL 注入。

## [REF-03] 命名与格式
- 类名:`PascalCase`
- 变量名/函数名:`camelCase`
- 数据库字段:`snake_case`

3.3、Script

Script是执行的,不会加载xxx.py(这里只是举例,也有可能是其他类型的文件)中的内容,不需要消耗额外Token

# 任务执行脚本 (Scripts)

## [/new-feature] 新功能设计脚本
1. **分析阶段**:调用 `REFERENCE.md` 检查领域模型是否符合分层标准。
2. **输出模板**:
   - 接口定义 (TypeScript)
   - 数据库变更 (SQL)
   - 影响范围评估清单
3. **确认**:等待用户确认后再生成实现代码。

## [/code-review] 代码审查脚本
1. **检查点**:
   - 检查是否违反 `REFERENCE.md > [REF-03]` 的命名规范。
   - 检查是否存在 `REFERENCE.md > [REF-02]` 中的安全隐患。
2. **输出格式**:以表格形式列出:`位置 | 违规项 | 修改建议 | 风险等级`。

四、MCP与Agent Skill的区别

MCP
功能:给大模型提供数据;
举例:查询昨天的销售记录、读取订单的物流信息;
本质:程序;

Agent Skill
功能:教大模型如何处理数据;
举例:会议总结必须要有议题、汇报文档必须包含数据;
本质:文档;

通常情况下是二者结合使用;

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