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最近突然火了一 个词【skills】,就相当于上半年的 【MCP】。Anthropic 发布了Claude Skills（技能）。Skills让 Claude 能够记住如何以正确的方式完成任务，每一次都如此，无需重新训练或重写提示词。 我花了一天时间为自己的工作流程构建和测试了几个小型技能。技能感觉像是"提示词工程"和完整协议集成之间缺失的一层。但要理解为什么这很重要，你需要看到技能如何与 Anthropic 的另一项重大发明并列存在，而非覆盖其上：模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）。
什么是 Skill（技能）？ 一个技能是一个小型包，包含元数据文件和结构化指令（Markdown 或文本格式），定义了 Claude 应该如何执行任务或响应特定触发器。 你可以在设置 > 功能中启用和上传你的技能。 my-Skill.zip└──my-Skill/├──Skill.md└──resources/ ---name: my-skill-namedescription: 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，每个技能都包含： -元数据：技能的名称、描述、版本等基本信息 -指令：详细的执行步骤和指导方针 -脚本：可执行的代码（Python、JavaScript 等） -资源：模板文件、配置文件等辅助资源 这些技能可以是 Anthropic 官方提供的预构建技能，也可以是用户根据自身需求创建的自定义技能。 一旦创建，技能可以在Claude.ai、Claude Code或Claude API中运行。代理会检查可用的技能，并在相关时自动注入它们。如果你使用的是团队计划，管理员可以在整个工作空间中分发技能，这样每个开发人员或分析师都使用相同的设置。
技能的核心价值 1. 无需重新训练或重写提示词 传统的 AI 使用方式中，你需要： -每次都重新输入详细的提示词 -或者保存复杂的提示词模板 -或者通过 API 编写自定义集成 而技能提供了一种中间层的解决方案： -持久化：定义一次，永久使用 -自动激活：在相关场景下自动触发 -标准化：确保团队成员使用统一的方法
2. 介于提示词工程和协议集成之间 技能填补了一个重要的空白： 提示词工程→技能→MCP 协议集成 -提示词工程：灵活但需要重复 -技能：结构化的可复用能力 -MCP：完整的系统级集成
Skill与 MCP 的关系 这是理解 Anthropic 战略的关键点：技能并不取代 MCP，而是与其协同工作。 MCP（模型上下文协议） 
-是一个开放标准，用于 LLM 上下文集成 -允许 Claude 连接到外部系统、数据库、API -提供底层的数据访问能力
Skills（技能） 
-是在 MCP 之上的智能层 -定义了如何使用这些数据和能力 -提供特定任务的执行逻辑
可以这样理解： -MCP 是基础设施：提供连接和数据 -Skills 是应用层：定义如何使用这些连接
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
为什么这很重要？ 1. 降低 AI 使用门槛 不需要： -学习复杂的提示词工程 -编写自定义代码 -配置复杂的集成 只需要： -用自然语言定义技能 -上传 ZIP 包 -自动生效
2. 实现真正的 AI 工作流程标准化 以前：每个人用自己的方式与 AI 交互 现在：组织可以定义标准化的 AI 工作模式
3. 创造力与 API 的结合 正如标题所说："创造力拥有了 API" -创造力：用自然语言定义任务逻辑 -API：结构化、可复用、可分发
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
这种架构提供了： -智能路由：自动选择合适的技能 -上下文感知：基于场景激活 -无缝集成：与现有工作流程结合
Claude Skills 代表了 AI 助手发展的一个重要方向： 1.从对话到能力：AI 不仅能聊天，还能记住如何工作 2.从个人到组织：AI 使用从个人技巧变为组织资产 3.从临时到持久：工作方式从一次性变为可复用
结论 Claude Skills 不是简单的功能添加，而是 Anthropic 在 AI 可用性和组织化方面的战略布局： -MCP提供了数据访问的基础设施 -Skills提供了使用这些数据的智能方法 -两者结合，创造了一个既强大又易用的 AI 平台 | 
