AI 应用的竞争焦点正从“模型能力”转向“知识工程”。Claude Skills 通过渐进式披露机制和可执行代码，让 AI 像人类学习技能一样，无需每次都从零开始。这标志着从“教 AI”到“为 AI 搭建认知脚手架”的范式转变。未来不属于最会用 AI 的人，而属于最会“教 AI 学习”的人——那些能将隐性知识结构化的“知识架构师”。
作为产品经理，你用 Claude 生成了一份完美的季度报告：配色、字体、数据呈现都恰到好处。
第二天开启新对话，要求类似的月度分析时，结果却令人失望：品牌色偏离、图表风格不一、标题层级混乱。你不得不重新解释：“记住，主色调是#2E5BFF，图表用 recharts，标题用 Inter 字体...”
这已经是第 37 次了。
开发者的处境更显尴尬。你已经反复教导 Claude 代码风格、项目架构和部署流程，但每次新建对话，它就像失忆般忘记 TypeScript 严格模式，或把测试文件放错位置。
据估算，中度 AI 用户每周花费 2-4 小时在“重复教导”上。这不仅是效率问题，更是尊严问题——你在为一个永远记不住的“学徒”打工。
问题不在 AI 不够聪明，而在我们教导的方式有误。
Claude Sonnet 4.5 能写诗、编程、分析金融数据、设计 UI，堪称全能。但在具体工作中，为什么总是“差那么一点”？
这源于根本矛盾：上下文成本与专业深度的博弈。
大语言模型的训练目标是“在海量数据中学习通用模式”，这赋予了它广博的知识面。但当你需要“精通公司特定财务流程的专家”时，通才只能给出“大致正确”的建议。
要让 Claude 真正理解业务，理论上需要将所有相关知识塞进提示词。但现实是：
更深层的问题是：某些任务根本不适合“生成”完成。
比如，让 Claude 用自然语言生成“对 1000 个数字排序”的算法，就像让建筑工人现场手工制砖——理论上可行，实际低效且不可靠。而预写的排序脚本，能确保结果既确定又高效。
LLM 的非确定性输出与任务可靠性的需求，构成了难以调和的张力。
这就是 Claude Skills 要解决的核心：如何让通用模型在特定领域表现得像训练有素的专家，而非每次都从零开始的新手？
Claude Skills 的创新不在让模型“更聪明”，而在让它不必每次都从零开始聪明。
传统提示工程如同要求 AI “背诵整本百科全书”并在对话中默写，这显然不现实。
Skills 采用不同思路：为 AI 建立“个人图书馆”，教导它按需查阅。
这就是“渐进式披露”——不一次性塞满信息，而是分层按需加载。
以 Anthropic 提供的 PDF 处理 Skill 为例，解析这一机制：
---
name
DFProcessing
description:ExtracttextandtablesfromPDFfiles,fillforms,mergedocuments.UsewhenworkingwithPDFfilesorwhentheusermentionsPDFs,forms,ordocumentextraction.
---当用户说“从这个 PDF 提取表格”，Claude 识别关键词“PDF”并触发相应 Skill。此时通过bash命令读取SKILL.md完整内容：
# PDF Processing
## Quick Start
Use pdfplumber to extract text from PDFs:
```python
import pdfplumber
with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
text = pdf.pages[0].extract_text()For advanced form filling, see FORMS.md.
**这是“书的目录和核心章节”**——提供核心指令与工作流程。
**总结**：第二层是“知道如何做”的步骤指南，仅在需要时进入上下文。
*SKILL.md 文件的基本结构：YAML 前置元数据 + Markdown 正文指令*
#### **第三层：资源与代码（按需加载，理论上无限制）**
若任务涉及表单填写，Claude 会进一步读取 `FORMS.md`：
pdf-skill/
├── SKILL.md (主指令)
├── FORMS.md (表单填写指南)
├── REFERENCE.md (详细 API 参考)
└── scripts/
└── fill_form.py (表单填充脚本)
精妙之处在于：**脚本可直接执行，而不必加载到上下文中**。
例如，`fill_form.py` 用于提取 PDF 表单字段。当 Claude 执行：
```bash
python scripts/fill_form.py document.pdf只有脚本输出（如“发现 5 个字段：姓名、地址、日期...”）进入上下文，脚本本身的数百行代码零 token 消耗。
总结：第三层是“可执行工具”，它们工作但不占用阅读带宽。
| 知识加载 | ||
| Token 消耗 | ||
| 可扩展性 | ||
| 可靠性 | ||
| 复用性 |
用编程类比：传统提示词是解释执行（每次重新解析），Skills 是 JIT 编译（按需编译，高效复用）。
若仅将 Skills 视为“更好的提示词管理工具”，便错过了其革命性意义。
传统提示词工程的心智模型：将 AI 视为“服从指令的执行器”。编写提示词如同下达命令：“做这个，按此格式，注意那些细节...”
Skills 的心智模型：将 AI 视为“学习中的学徒”。你不是下命令，而是搭建“认知脚手架”——提供工具、参考手册、最佳实践，让它自主判断何时使用何种工具。
这不只是术语差异，而是控制权的转移：
设想你是一位木匠：
Skills 让 AI 从“被动执行者”进化为“主动工具使用者”。
更深层的洞见：
人类学习技能时，部分操作会固化为“肌肉记忆”——如骑自行车，无需每次都思考“左脚蹬、右脚蹬”，动作已自动化。
Skills 中的可执行代码，就是 AI 的“肌肉记忆”。
对比两种实现方式：
方式 A：让 LLM 生成代码（现场思考）
用户：帮我对这个 PDF 的表单字段排序
Claude：（思考）我需要先读取 PDF...用什么库？pdfplumber？PyPDF2？...好的，编写脚本...
（生成数十行代码，消耗数千 tokens，可能包含错误）方式 B：调用 Skill 中的脚本（肌肉记忆）
用户：帮我对这个 PDF 的表单字段排序
Claude：（识别 PDF 任务，加载 PDF Skill）
（执行 scripts/extract_fields.py，0.1 秒返回结果，0 token 消耗，100% 可靠）当任务需要确定性、高性能时，不应让 AI“现场发挥”，而应调用“肌肉记忆”。
这也是 Anthropic 特别强调之处：Skills 可包含可执行代码，且代码运行在安全的虚拟机环境中。
若觉得 AI 领域概念混乱——Tools、Functions、Skills、MCPs、Agents、Subagents...——并非你的错觉，行业快速迭代确实导致“概念增生”。
通过清晰框架理解 Skills 的定位。
将完整 AI 应用系统想象成“人”：
+-------------+
| Agents | （大脑：决策与编排）
| （子代理编排） |
+------+------+
|
+--------+--------+
| |
+----v----+ +-----v----+
| Skills | | MCP | （感官：连接外部）
| （技能库） | | （数据接口）|
+---------+ +----------+场景：用户要求：“分析公司上季度销售数据，生成 Excel 报告”
1. Agent 接收任务，分解步骤：
- 需要获取销售数据 → 触发 MCP（连接数据库）
- 需要生成 Excel → 触发 Skills（加载 Excel Skill）
2. MCP Server 执行：
- 查询 PostgreSQL，返回销售数据（5000 条记录）
3. Agent 将数据传给 Excel Skill：
- 加载 excel-skill/SKILL.md（指令）
- 执行 excel-skill/scripts/pivot_table.py（生成透视表，不消耗 token）
- 根据指令应用公司品牌样式
4. 生成最终报告，展示给用户关键点：
另有两个概念需要厘清：
用餐桌类比：
在描绘美好愿景前，需正视 Skills 面临的挑战。这些不仅是技术问题，更是对整个 AI 应用范式的考验。
Skills 的触发依赖 AI 的“判断”：通过元数据的description决定是否加载某个 Skill。
但存在不确定性：
真实用户反馈（来自 Hacker News）：
“已多次遇到 Claude 本应使用某个 Skill 却未使用，或使用一半后忘记...”
这表明：Skills 让 AI 更强大，但也使其行为更不可控。
Skills 的质量上限取决于文档水平。
若 SKILL.md 逻辑混乱、指令模糊，AI 同样会犯错。而编写优质 Skill 需要：
这对许多团队是挑战——如果连给人看的文档都写不好，给 AI 的 Skill 大概率也不理想。
正如前文提及，AI 领域概念繁多：
开发者的困惑真实存在：
“该用 MCP 还是 Skill？Subagent 与 Skill 有何区别？为何又要发明新概念？”
尽管这些概念各有侧重，但缺乏统一标准带来了学习与迁移成本。
但这些挑战，恰恰指向未来的机会...
现在，抽离技术细节，审视 Skills 背后真正重要的内涵。
过去两年，AI 行业的竞争逻辑是：谁的模型参数更多、训练数据更大、算力更强，谁就能获胜。
但随着模型能力触及 S 曲线顶部，边际收益递减效应显现：
这意味着什么？
未来 AI 应用的竞争力，将更多取决于“知识库的质量与组织方式”，而非单纯的模型参数规模。
如同互联网时代，最终胜出的不是“谁的服务器更多”，而是“谁的信息架构更合理”（Google 的 PageRank、亚马逊的推荐系统）。
Skills 揭示的路径：
这对中小团队是重大利好——无需与 OpenAI 比拼算力，只需比竞争对手更擅长“知识工程”。
Skills 的创建过程，本质是将隐性知识转化为显性知识的过程。
何为隐性知识？
这些知识往往“只可意会，不可言传”，存在于经验丰富的专家脑中。
Skills 倒逼我们将这些知识“可言传”：
这带来惊人推论：
未来最有价值的职业技能之一，是“知识架构师”——那些能将专家隐性知识，结构化为 AI 可理解、可执行 Skills 的人。
他们不一定是最强程序员，但具备：
文档工程师、知识管理专家、技术写作者——这些曾被认为“不如编码高级”的职业，可能在 AI 时代迎来价值重估。
这是最关键的认知反转。
当你为工作流程创建 Skill 时，必须：
此过程本身，就是对自身认知的深度优化。
Skills 不是让 AI 学习，而是强迫你学会“教学”——而教学是最好的学习。
换言之：
AI 只是放大器。你的知识架构能力才是被放大的对象。
Skills 的可组合性，预示更宏大的趋势：AI 能力的模块化与标准化。
想象未来：
这就是“AI 能力的乐高化”——并非每次从零训练模型，而是组装现有能力模块。
但这带来新挑战：
Anthropic 已在布局：提供 Claude Console，让开发者“查看、创建、升级 Skill 版本”，这是在为生态系统搭建基础设施。
Box：“Skills 教会了 Claude 如何处理 Box 内容。用户可将存储的文件转换为 PowerPoint 演示文稿、Excel 电子表格和 Word 文档，这些文档都遵循他们组织的标准——节省了数小时的工作。”
Notion：“借助 Skills，Claude 可与 Notion 无缝协作——让用户更快地从问题转向行动。在复杂任务上减少提示词调试，获得更可预测的结果。”
读到这里，你可能想问：“听起来不错，但我该从哪里开始？”
回顾过去一个月与 AI 的交互：
这些就是你的第一批 Skill 候选。
勿试图创建“包罗万象”的超级 Skill。从简单、聚焦的场景起步：
示例：品牌色 Skill
---
name: Brand Colors
description: Use company brand colors in any design or visualization task. Trigger when user mentions "our brand", "company colors", or creates visual content.
---
# Brand Colors
## Color Palette
-Primary:#2E5BFF（蓝色，用于主要按钮和标题）
-Secondary:#7C3AED（紫色，用于次要元素）
-Accent:#10B981（绿色，用于成功提示）
-Neutral:#6B7280（灰色，用于正文）
## Usage Rules
-背景与文字对比度必须 ≥4.5:1（WCAG AA 标准）
-主色占比 60%，辅色 30%，强调色 10%
-数据可视化优先使用主色系的渐变如此简单。但这 17 行的 Skill，让你不再每次重复输入品牌色。
创建 Skill 后，实际使用并观察：
关键：用 Claude 本身帮助优化 Skill。询问：
“我这个 Skill 写得如何？有哪些需要改进的地方？”
当 Skill 稳定后，识别其中“适合用代码实现”的部分。
判断标准：
将这些部分写成 Python/JavaScript 脚本，放入scripts/文件夹，在 SKILL.md 中说明调用时机。
从明天起，当进行任何重复性工作时，问自己：
“这个流程，我能否将其 Skills 化？”
这个问题本身，就是你思维升级的开始。
它会让你：
如果说 2023 年的 AI 竞争是“谁能买得起最强 GPU”，那么 2025 年的竞争正转向“谁更擅长设计认知工具”。
Claude Skills 的推出，表面是产品功能，实质是信号：模型能力竞争已近饱和，生态能力竞争才刚刚开始。
未来属于那些能够：
你无需是最强程序员，无需拥有最大 GPU 集群，你需要成为优秀的“知识架构师”。
当别人还在为“如何编写更好的提示词”苦恼时，你已在为 AI 打造“专业工具箱”。
这才是 AI 时代真正的竞争力。
最讽刺的是：我们以为 AI 将取代人类，但 Skills 告诉我们，AI 最需要的，恰恰是最“人性化”的能力——将经验转化为知识，将混沌结构为秩序，将直觉翻译为逻辑。
这些，只有人类能做。
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