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Claude Skills功能让AI任务执行更智能高效，无需重复训练或提示词重写，实现工作流程自动化升级。核心内容： 1. Skills功能的核心构成与工作原理 2. 相比传统AI使用方式的三大优势 3. 实际应用场景与团队协作价值
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
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
相关资源：
[Model Context Protocol (MCP)]
https://github.com/anthropics/mcp
[Agent Skills]
https://www.anthropic.com/news/skills
[skills]
https://github.com/anthropics/skills
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