Claude Skills：Anthropic AI 的智能技能功能解析与应用
近期，一个名为“Skills”（技能）的概念迅速流行，其重要性可与上半年的“MCP”（模型上下文协议）相提并论。Anthropic 发布了 Claude Skills，赋予Claude记住并以正确方式完成任务的能力，无需重复训练或重写提示词，从而提高效率。
通过构建和测试小型技能，发现其在AI工作流程中展现出显著潜力。Skills填补了提示词工程与完整协议集成之间的空白，其重要性在于它与Anthropic另一项重大发明——模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）——的协同作用，而非替代。
什么是 Skill（技能）？
一个技能（Skill）是一个小型软件包，其中包含元数据文件和结构化指令（支持Markdown或文本格式），这些内容明确定义了Claude应如何执行特定任务或响应特定触发器。
用户可以在Claude的“设置 > 功能”界面中启用并上传自定义技能。
my-Skill.zip
└── my-Skill/
├── Skill.md
└── resources/
---
name: my-skill-name
description: A clear description of what this skill does and when to use it
---
# My Skill Name
[Add your instructions here that Claude will follow when this skill is active]
## Examples
- Example usage 1
- Example usage 2
## Guidelines
- Guideline 1
- Guideline 2
Skills 是一种标准化的技能封装格式，每个技能包通常包含以下组成部分：
- 元数据：包括技能的名称、详细描述、版本等基本信息。
- 指令：定义了技能的详细执行步骤和具体指导方针。
- 脚本：可选，可包含可执行代码（如 Python、JavaScript 等）以实现特定功能。
- 资源：辅助性文件，如模板文件、配置文件等。
技能创建后，可在 Claude.ai、Claude Code 或 Claude API 环境中运行。AI代理会智能地检查并自动注入相关的可用技能。对于团队计划用户，管理员能够将技能分发至整个工作空间，确保所有开发人员或分析师都能使用统一的设置和功能。
技能的核心价值
1. 无需重复训练或重写提示词
在传统的AI使用方式中，用户通常需要：
- 每次都手动输入详细的提示词；
- 或者保存和管理复杂的提示词模板；
- 或者通过API编写定制化的集成方案。
相比之下，Claude Skills 提供了一种高效的中间层解决方案：
- 持久化：技能一旦定义，即可永久使用，无需重复创建。
- 自动激活：在相关任务场景下，技能会自动触发并执行。
- 标准化：确保团队成员在协作时使用统一的方法和标准。
2. 介于提示词工程与协议集成之间
Claude Skills 成功填补了AI能力发展中的一个重要空白，它介于灵活但重复的提示词工程和完整的系统级MCP协议集成之间，形成了一个结构化的可复用能力层：
- 提示词工程：提供高度灵活性，但通常需要重复操作。
- Skills（技能）：提供结构化的可复用能力，是连接两者的桥梁。
- MCP 协议集成：实现完整的系统级集成，提供深层连接。
Skill 与 MCP 的关系
理解 Anthropic 的战略关键在于明确：Skills 并非取代 MCP，而是与其协同工作，共同构建强大的AI能力。
MCP（模型上下文协议）
- MCP是一个开放标准，专为大型语言模型（LLM）的上下文集成而设计。
- 它允许 Claude 无缝连接到外部系统、数据库和各类API。
- MCP提供的是底层的、基础性的数据访问能力。
Skills（技能）
- Skills 是在 MCP 之上构建的智能层，提供了更高级的抽象。
- 它定义了如何智能地使用MCP所提供的数据和基础能力。
- Skills 专注于提供针对特定任务的执行逻辑和工作流程。
简而言之，两者的关系可以概括为：
- MCP 扮演着基础设施的角色，负责提供连接和基础数据访问。
- Skills 则位于应用层，负责定义如何智能地利用这些连接和数据。
实际应用场景
开发场景
技能：代码审查标准
- 自动检查命名规范
- 验证错误处理模式
- 确保文档完整性
分析场景
技能：数据报告格式
- 统一的数据可视化方式
- 标准化的指标计算
- 一致的报告结构
内容创作场景
技能：品牌语调指南
- 保持品牌声音一致
- 遵循风格指南
- 应用特定的写作规则
为什么 Claude Skills 如此重要？
1. 显著降低 AI 使用门槛
用户不再需要：
- 深入学习复杂的提示词工程技巧；
- 手动编写大量的自定义代码；
- 配置繁琐的系统集成。
现在，只需通过以下简单步骤即可实现：
- 使用自然语言清晰定义所需的技能；
- 将技能打包为ZIP文件并上传；
- 技能即可自动生效并发挥作用。
2. 实现真正的 AI 工作流程标准化
过去，团队成员与AI的交互方式往往各不相同，难以统一管理。现在，通过Claude Skills，组织能够明确定义标准化的AI工作模式，确保一致性和高效性。
3. 创造力与 API 的完美结合
正如“创造力拥有了 API”这一说法所强调的，Claude Skills 将两股力量融合：
- 创造力：用户可以通过自然语言灵活定义复杂的任务逻辑。
- API：技能以结构化、可复用和可分发的形式存在，具备API的特点。
技术架构优势
用户请求
↓
Claude 分析上下文
↓
检查可用技能
↓
自动注入相关技能
↓
结合 MCP 数据
↓
生成结果
这种创新的技术架构带来了显著优势：
- 智能路由：系统能自动判断并选择最合适的技能来响应用户请求。
- 上下文感知：技能的激活是基于当前的对话或任务场景，高度智能。
- 无缝集成：Skills 能与现有的工作流程和系统实现平滑对接。
Claude Skills 的推出，预示着AI助手发展的一个重要方向转变：
- 从对话到能力：AI 不再仅仅是聊天工具，而是能够学习并记住如何高效执行任务。
- 从个人到组织：AI 的使用从个人零散的技巧，转变为组织共享的智能资产。
- 从临时到持久：AI 的工作方式从一次性的指令执行，演变为可复用、可沉淀的长期能力。
结论
综上所述，Claude Skills 并非 Anthropic 简单的功能性新增，而是其在AI可用性和组织化应用方面的深远战略布局：
- MCP（模型上下文协议）构建了强大的数据访问基础设施。
- Skills 则提供了智能且高效地运用这些数据和能力的具体方法。
- 两者的紧密结合，共同打造了一个既强大又极易使用的AI平台。
相关资源
- Model Context Protocol (MCP)
- Agent Skills (Anthropic官方介绍)
- Skills GitHub Repository
