前途科技前途科技
  • 洞察
  • 服务
  • 关于
  • AI 资讯
    • 快讯
    • 产品
    • 技术
    • 商业
    • 政策
    • 初创
  • 洞察
  • 资源中心
    • 深度研究
      • AI 前沿
      • 案例研究
      • AI 知识库
    • 行业报告
      • 白皮书
      • 行业报告
      • 研究报告
      • 技术分享
      • 专题报告
    • 精选案例
      • 金融行业
      • 医疗行业
      • 教育行业
      • 零售行业
      • 制造行业
  • 服务
  • 关于
联系我们

Agent Skills 这篇文章真的讲透了,别再花冤枉钱了

AI 前沿2026年5月14日· 5 分钟阅读0 阅读

你有没有这样的经历,在使用 Claude Code 解释代码的时候,每次都要告诉它:解释关键参数的含义、介绍函数的大致逻辑。但是,当你重新打开对话框时,又需要重新输一遍这样的步骤。这些问题的根源在于:Claude 默认是无状态的。每次对话,它都是一张白纸,不记得你经常做一件事情的固定步骤。这就导致你

你有没有这样的经历,在使用 Claude Code 解释代码的时候,每次都要告诉它:解释关键参数的含义、介绍函数的大致逻辑。但是,当你重新打开对话框时,又需要重新输一遍这样的步骤。
这些问题的根源在于:Claude 默认是无状态的。每次对话,它都是一张白纸,不记得你经常做一件事情的固定步骤。
这就导致你花在「教 Claude 怎么做」上的时间,往往比它真正帮你做事的时间还多。
Skills 就是为了解决这个问题而生的。它让你把「怎么做」这件事写一次,之后 Claude 就会一直记住,而且在你使用关键字的时候自动调用。
本文将带你从零开始理解什么是 Skills,学会制作和使用它,让 Claude 真正成为懂你工作流的助手。


01


什么是 Skills?


简单来说,Skills 是你给 Claude 的一份"操作手册"。你把它写成一个 SKILL.md 文件,Claude 读到它之后,就知道在特定场景下该怎么按照一定的流程做事。
打个生活中的比方:你新雇了一位助理,第一天你花了两小时告诉他你的工作习惯——邮件要用正式语气、会议纪要要列行动项、报告要先写结论再写细节。
如果这些规则只是口头说说,下次换个助理又得重新教一遍。
但如果你把这些写成一份《工作手册》,任何助理拿到就能上手,你也不用重复解释。Skills 就是 Claude 的那份工作手册。
再打个比方,Skills 就是一个游戏中的连招,每当你触发这个连招的第一步时,后续的步骤固定执行。
但,这还不是 Skills 的全部!


02


Skills 如何制作?


在介绍 Skills 如何制作之前,先来看它有哪几个组成部分。
Skills 还可以包含示例文件、脚本和参考资源。可以类比一个知识专家,他有自己的工具、案例库和常用的参考资料。
技术上,一个 Skill 是一个可以包含多个文件的目录,但里面至少有一个 SKILL.md 文件:
my-skill/
├── SKILL.md        # 主指令文件(必须)
├── examples/       # 示例文件(可选)
└── scripts/        # 脚本文件(可选)
└── references/     # 参考资源(可选)
这里大概介绍一个每个文件或目录的作用。
SKILL.md 文件告诉 Claude 触发这个技能时,需要执行的步骤。在这个文件,你需要告诉大模型其它资源文件夹中的内容组成。
一个最简单的 SKILL.md 长下面这样:
examples 目录存放了供大模型参考的例子。
scripts 目录存放了大模型可以调用的脚本,可以理解为工具。
references 目录存放了大模型可以参考的资料,类似于人在写文章时需要参考其它资料一样。
下面这张图展示了 SKILL.md 是如何引用其它的资源和脚本的。
理解了 Skills 的组成部分,接下来看怎么自己做一个。制作过程分三步:创建目录、写 SKILL.md、测试。
第一步:创建目录。
Skills 存放的位置决定了它的作用范围:
位置
路径
适用范围
个人
~/.claude/skills/<skill-name>/
你的所有项目
项目
.claude/skills/<skill-name>/
当前项目
如果是你个人常用的工作流,放在个人目录;如果是团队共享的规范,放在项目目录并提交到版本库。
例如,创建一个解释代码的 Skill:
mkdir -p ~/.claude/skills/explain-code
第二步:写 SKILL.md 的内容。
在目录里创建 SKILL.md,写上配置和指令:
---
name: explain-code
description: 用类比和图示解释代码。当用户问"这段代码怎么工作的"时自动触发
---

解释代码时,始终包含以下四个部分:

1. 先打比方:用生活中的事物类比这段代码
2. 画个图:用 ASCII 图展示流程或结构
3. 逐步讲解:一步步解释代码做了什么
4. 指出陷阱:这里有什么常见误解或容易踩的坑?

语言要口语化,对复杂概念可以用多个类比。
name 字段是 Claude 可以检测到的名字,以破折号隔开,是一个好的命名。你也可以在 Claude 终端直接通过 /explain-code 进行调用。
description 字段很关键——Claude 靠它判断什么时候该自动加载这个 Skill。描述越贴近用户的自然语言,触发越准确。
顶部的 YAML 前置配置不仅可以是两个字段,还可以有其他的字段。目前,我们就掌握这么多。
当你创建之后呢,你可以在 Claude 终端输入 /skills 查看有哪些 skills 可以使用:
第三步:测试。
有两种方式触发 Skill:
让 Claude 自动判断,直接问问题:
手动调用,用斜杠命令:
/explain-code src/auth/login.ts
如果 Skill 没有按预期触发,检查 description 里的关键词是否和你的提问匹配,或者直接用 /skill-name 手动调用。

03


什么时候我该创建 Skills?

如果你经常遇到以下两个场景,那你就该考虑创建一个 skill,或者使用别人的 skill 了。
第一,提示词当中重复编写固定的步骤。如果你没有把固定的步骤流程化,你每次开新对话都要对 Claude 重新说一遍规则,这非常浪费时间。
第二,共享给团队。当你需要与团队的其他人共享你的工作流程时。
Skills 解决了这两个问题。你写一次,到处生效。把文件提交到版本库,整个团队都能用。
举个具体例子:假设你在做一个 API 项目,每次让 Claude 写接口都要提醒它遵循团队规范。有了 Skills,你只需要创建一个 api-conventions Skill:
---
name: api-conventions
description: 本项目的 API 设计规范,写接口时自动应用
---

写 API 接口时,遵循以下规范:
- 使用 RESTful 命名约定
-统一错误响应格式:{ "error": { "code": "...", "message": "..." } }
- 所有入参必须做校验
- 返回 HTTP 状态码要语义准确(200/201/400/404/500)
之后 Claude 写接口时会自动应用这些规范,你再也不用重复提醒。


04


有哪些好用的 Skills?


自己写 Skills 固然好,但 Claude Code 已经内置了几个开箱即用的 Skills,覆盖了开发中最常见的场景。
  • /simplify:代码写完之后,用它做一次"代码体检"。它会同时启动三个审查 Agent,分别检查代码复用、代码质量和执行效率,然后汇总结果并自动修复问题。就像你写完一篇文章后请三位编辑同时审稿,效率比一个人逐项检查高得多。
  • /batch <指令>:面对大规模重构时的利器。比如你要把整个项目从 React 迁移到 Vue,手动改几十个文件既费时又容易出错。/batch migrate src/ from React to Vue 会自动分析代码库,把工作拆成若干独立单元,每个单元在隔离的 git worktree 里并行执行,最后各自提 PR。
  • /debug:当 Claude Code 本身出现奇怪行为时,用它读取当前会话的调试日志,帮你定位问题。
  • /loop <间隔> <指令>:设置定时任务。比如 /loop 5m check if the deploy finished 会每五分钟检查一次部署状态,省去你反复手动查询的麻烦。
我知道你想说,这些远远不够。


05


在哪寻找我想要的 Skills?


/find-skills,直接在 CC 的命令行当中输入该命令以及要寻找的 skills 描述:
在 Skills市场去寻找:https://skillsmp.com/。
在中国 SkillHub 上寻找:https://skillhub.tencent.com/。
实在没有找到满意的 Skills,那就只能动手自己编写了。

06


Skills 的工作原理

再来简单介绍一个 Skills 的工作原理。这样你在与朋友介绍时,不仅知其然,还能知其所以然。
不想了解这部分内容的朋友,直接划走,毫不犹豫!
了解 Skills 的内部机制,能帮你写出更有效的 Skills,也能在出问题时更快定位原因。
Skills 的加载分两个阶段。
第一阶段:描述加载。Claude Code 启动时,会把所有 Skill 的 description 字段加载到上下文里。这让 Claude 知道有哪些工具可用,但不会把完整的 Skill 内容都塞进去——那样会很快撑爆上下文窗口。
第二阶段:按需加载。当你调用某个 Skill(手动或 Claude 自动判断),完整的 SKILL.md 内容才会被加载进来,Claude 按照里面的指令执行。
这个机制解释了一个常见问题:为什么 Claude 有时候"不知道"某个 Skill 的细节?因为它只看到了描述,还没加载完整内容。手动用 /skill-name 调用一次就能解决。
Skills 还支持动态上下文注入,用 「!command」 语法在 Skill 内容发送给 Claude 之前先执行 shell 命令,把输出插入进去:
---
name: pr-summary
description: 总结当前 PR 的改动
context: fork
---

## PR 信息
- 改动内容:!`gh pr diff`
- PR 评论:!`gh pr view --comments`
- 改动文件:!`gh pr diff --name-only`

请总结这个 PR 做了什么,以及潜在的风险点。
这里的 「!gh pr diff」 会在 Claude 看到这段内容之前就执行,Claude 收到的是真实的 diff 内容,而不是命令本身。这是预处理,不是让 Claude 去执行命令。

07


Skills 与斜杠命令和 Sub-agents 的区别是啥?

用过 Claude Code 一段时间后,你可能会发现三个相似的概念:Skills、斜杠命令(slash commands)和 Sub-agents。它们都能扩展 Claude 的能力,但定位不同。
斜杠命令是 Skills 的前身。早期 Claude Code 用 .claude/commands/deploy.md 这样的文件定义自定义命令。现在这些文件依然有效,但 Skills 是推荐的方式——Skills 支持目录结构(可以放辅助文件)、frontmatter 配置(控制调用方式)、以及自动触发。如果你有旧的 .claude/commands/ 文件,不需要迁移,它们会继续工作;如果同名,Skill 优先级更高。
Sub-agents 是独立运行的 AI 实例,有自己的上下文和工具集。你可以把它理解为"雇了一个专门做某件事的临时员工"。Sub-agents 适合需要隔离执行、不希望污染主对话上下文的任务。
Skills 则更像是"给当前员工的培训材料"。它在主对话上下文里运行,Claude 读完 Skill 的指令后,结合你们的对话历史来完成任务。
两者可以结合使用:在 Skill 的 frontmatter 里加上 context: fork,这个 Skill 就会在一个 Sub-agent 里运行,既有 Skill 的便捷定义方式,又有 Sub-agent 的隔离执行环境:
---
name: deep-research
description: 深入研究某个话题
context: fork
agent: Explore
---

研究 $ARGUMENTS:

1. 用 Glob 和 Grep 找相关文件
2. 阅读并分析代码
3. 总结发现,附上具体文件引用
简单来说:Skills 定义「怎么做」,Sub-agents 决定「在哪里做」。大多数情况下,普通 Skill 就够用;当任务需要大量文件读写、可能干扰主对话时,加上 context: fork 让它在 Sub-agent 里跑。

08


小结:从重复劳动到一次定义

回到开篇的问题:每次都要重新教 Claude 你的工作习惯,这件事本身就是一种浪费。Skills 的核心价值,是把你的经验和规范沉淀成可复用的资产。
你花在写第一个 Skill 上的时间,会在之后每一次对话里得到回报。更重要的是,这些 Skill 可以提交到版本库,成为团队共享的知识库——新人入职,拿到代码库就拿到了团队的 AI 工作流。
从一个小 Skill 开始:把你最常重复告诉 Claude 的那句话,写进 SKILL.md。你会发现,让 AI 真正懂你的工作流,其实并不难。
往期文章:

往期推荐

gemini3和Kimi-K2.5的前端页面设计能力对比,结果万万没想到

SpecKit太猛了,一行代码没写,就实现了一个Web应用程序

6 款 VS Code AI 插件对比,这一款是真的强

我是大象,聚焦航天领域应用软件、AI编程提效。

标签:AI

想了解 AI 如何助力您的企业?

免费获取企业 AI 成熟度诊断报告,发现转型机会

//

24小时热榜

微软积极收购AI初创,谋划后OpenAI时代
TOP1

微软积极收购AI初创,谋划后OpenAI时代

参数高尔夫挑战赛的启示
TOP2

参数高尔夫挑战赛的启示

3

四种AI Agent架构的坑,一个都没少踩

13小时前
四种AI Agent架构的坑,一个都没少踩
4

Skill Factory:三天手搓面向Harness设计的技能工厂(附AI coding实践)

1小时前
Skill Factory:三天手搓面向Harness设计的技能工厂(附AI coding实践)
5

盖洛普:七成美国人反对附近建数据中心

13小时前
盖洛普:七成美国人反对附近建数据中心
6

PixVerse 2026评测:别信榜单,自己测

2小时前
PixVerse 2026评测:别信榜单,自己测
7

AI成本失控?8个优化技巧省70%

23小时前
AI成本失控?8个优化技巧省70%
8

TeamPCP 开源供应链蠕虫 Shai-Hulud

2小时前
TeamPCP 开源供应链蠕虫 Shai-Hulud
热门标签
大模型AgentRAG微调私有化部署Prompt EngineeringChatGPTClaudeDeepSeek智能客服知识管理内容生成代码辅助数据分析金融零售制造医疗教育AI 战略数字化转型ROI 分析OpenAIAnthropicGoogle

关注公众号

前途科技微信公众号

扫码关注,获取最新 AI 资讯

免费获取 AI 落地指南

3 步完成企业诊断,获取专属转型建议

已有 200+ 企业完成诊断

前途科技前途科技
服务关于快讯技术商业报告
前途科技微信公众号

微信公众号

扫码关注

Copyright © 2026 AccessPath.com, 前途国际科技咨询(北京)有限公司,版权所有。|京ICP备17045010号-1|京公网安备 11010502033860号|隐私政策|服务条款