Claude Skills 是 Anthropic 最近推出的一种让 Claude 模型学习新能力的机制。
从本质上来说Claude Skills就是Claude Code的SubAgents。
一个 Skill 就是一个文件夹，里面包含指导文档、脚本和相关资源。
文件只需要用 Markdown 格式编写，告诉 Claude 如何完成特定类型的任务。比如如何处理 Excel 文件。
Skills 的核心是一个 Markdown 文件。
和我们之前讲的定义SubAgent一样，文件开头有简短的 YAML 元数据，描述这个技能是做什么的、什么时候应该被使用。
正文部分则详细说明完成任务的步骤、注意事项和最佳实践。
如果需要，还可以附带一些预先编写好的 Python 脚本或其他可执行文件，帮助模型更可靠地完成任务。
这个设计为什么比MCP重要，有几个关键原因。
首先是效率，Skills 采用按需加载的方式。在对话开始时，系统只读取每个技能的简短描述，每个技能只占用几十个 token。
只有当用户的请求与某个技能相关时，完整的技能内容才会被加载。这和之前的 MCP 协议形成鲜明对比，后者动辄消耗数万个 token，严重挤压模型的实际工作空间。
其次是简单性。Skills 没有复杂的协议规范，不需要定义客户端、服务器、传输方式这些概念。它本质上就是文本文件加可选的脚本，充分发挥了大语言模型理解自然语言指令的能力。
不需要学习新的框架或 API，只需要用清晰的语言描述如何完成任务即可。
第三是通用性。虽然 Skills 是 Anthropic 推出的，但它不依赖特定的模型或平台。你可以把同一个 Skill 文件夹给任何支持代码执行的 AI 工具使用，比如其他公司的编程助手。
创建一个基础的 Skill 很简单。
首先创建一个文件夹，在里面新建一个 Markdown 文件，文件开头用 YAML 格式写上技能的名称和简短描述，然后在正文中详细说明如何完成任务。
如果需要引用外部文档或数据文件，可以放在同一个文件夹中。如果某些步骤用脚本实现更可靠，可以编写 Python 或其他语言的脚本，Claude 会在需要时调用这些脚本。
使用Claude Code Agent 自动编排生成流光卡片
例如，Anthropic 提供的文档创建技能就包含了处理 PDF、Word、Excel 和 PowerPoint 文件的说明。每个技能都描述了文件格式的特点、推荐使用的 Python 库、常见的处理模式等。
当用户要求创建这些类型的文档时，Claude 会自动加载相应的技能，按照其中的指导完成任务。
系统会根据任务需求自动判断并加载相关技能。
理论上，任何可以用文字描述清楚的专业流程都可以制作成技能。比如特定行业的数据分析流程、公司内部的工作规范、复杂软件的使用指南等。
随着越来越多的开发者和组织创建和分享Skills，整个生态系统会变得越来越丰富。
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