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告别重复指令,让Claude记住你的工作流程!Skill与MCP双剑合璧,实现AI自主完成任务。核心内容: 1. Skill的定义与作用:用自然语言编写可重用的工作流 2. MCP协议的功能:连接GitHub、Notion等外部系统 3. 实际应用案例:代码审查的完整Skill实现流程
你有没有遇到过这种情况:每次让 Claude 做代码审查,都要重复说一遍"先看改动范围,再检查测试覆盖,最后按风险分级输出"?
说多了,真的挺累的。
Skill 要解决的就是这个问题:把工作方法写下来,让 Claude 记住,以后直接执行。
而 MCP 解决的是另一个问题:让 Claude 能连上 GitHub、Notion、Slack 这些外部系统。
这两个配合起来,才能真正实现"一句话交代,AI 自主完成":
Claude Code 里的 Skill 不是随手起的功能名。官方把它定位为可重用的知识和可调用的工作流。我们平时看到的 SKILL.md、/review-pr、/deploy,都是这一类。
更重要的是,Claude Code 的 skills 遵循 Agent Skills 开放标准。这是 Anthropic 参与制定的开放规范,不只是 Claude Code 能用,其他支持这个标准的 AI 工具也能用。
MCP(Model Context Protocol)则是另一条线。这是 Anthropic 在 2024 年 11 月开源的协议,目标很明确:让模型能接上外部系统——数据库、GitHub、Slack、Notion、浏览器等。
把这几个概念分清楚,后面就不容易混:
Skill 是一份用自然语言写的操作说明。它告诉 Claude:这类任务先做什么、中间查什么资料、哪些地方要小心、最终以什么格式交付。
文件结构:
.claude/
skills/
review-pr/
SKILL.md
SKILL.md 内容:
---
name: review-pr
description: 审查当前改动,按风险、可读性和测试覆盖整理结论
disable-model-invocation: true
---
按下面顺序完成审查:
1. 先看当前分支的改动范围
2. 再看受影响的核心文件
3. 检查有没有明显的范围问题和回归风险
4. 检查测试是否覆盖到关键改动
5. 最后用"高风险 / 中风险 / 低风险 / 建议"四段格式输出
这份 Skill 没有写业务代码,但已经把完整的审查流程交给了 Claude。
输入 /review-pr,Claude 就会按这个流程执行。
Skill 最适合那些会反复出现,每次顺序都差不多的任务。
代码审查、发布说明整理、日报周报、部署前检查,这类任务的特点是:有稳定步骤,但不是固定脚本能一次写死的。
举个例子——发布说明整理:
脚本能做的:把 git log 拉出来。
Skill 能做的:告诉 Claude 先看这次改动涉及哪些模块,再按"新增 / 修复 / 调整"分组,如果有对用户可见的变化要单独提出来,最后整理成适合发公告的版本说明。
这就是核心区别:
脚本是死的,Skill 是活的——因为执行者是能理解的 AI,不是机械的解析器。
Skill 的 frontmatter 字段不少,但真正最值得先记住的是 disable-model-invocation: true。
只要这份 Skill 会发消息、会部署、会提交、会改远端资源,就把它设成手动触发。这样做不是更麻烦,而是把主动权掌握在自己手里。
/review-pr 这种审查类 Skill,自动调用问题不大/deploy、/send-slack 这种会产生结果的 Skill,最好手动调用很多人第一次写 Skill,容易把它写成"什么都想交代"的大杂烩——项目背景写一段,接口文档贴一段,注意事项写十几条。看起来很完整,用起来反而散。
一份好用的 Skill,通常有三个特点:
examples.md、template.md,需要时再加载disable-model-invocation: trueSKILL.md 负责告诉 Claude "这类事该怎么做",不负责替项目 wiki 兜底。
结果:Claude 每次都能做一点,但每次做出来都不太一样。
文件结构清晰:
.claude/
skills/
release-note/
SKILL.md
examples.md
template.md
SKILL.md 里只保留几件事:
发布说明这类任务,真正值钱的不是"会不会跑 git log",而是能不能分清改动范围、能不能把用户能感知的变化单独提取出来。
Skill 不是把代码搬进自然语言,而是把一套长期重复的做事方式写清楚。
下面这份发布说明 Skill,比"字段列一排、规则写一堆"的写法更实用:
---
name: release-note
description: 根据本次改动整理发布说明
disable-model-invocation: true
---
目标:
- 根据最近一次发布后的改动,整理一份能直接发给团队或用户的更新说明
顺序:
1. 先确认本次整理的范围
2. 读取 git log 和 git diff
3. 把改动分成新增、修复、调整、注意事项
4. 对用户可见的变化单独提出来
5. 不确定的地方直接标成待确认
交付:
- 先给一段短摘要
- 再给完整版本说明
- 最后给一版适合群里发的短消息
Claude 一眼就知道:目标是什么、先后顺序是什么、哪些地方不能糊弄、最终要以什么格式交付。
详细案例和模板,再去旁边的 examples.md、template.md 里补,不要把所有东西硬塞回主文件。
Skill 管的是"怎么做",MCP 管的是"能不能连上"。
MCP(Model Context Protocol)让 Claude 能访问外部系统:GitHub、Notion、Slack、数据库、浏览器等。
没有 MCP,Claude 只能操作本地文件和终端。配置 MCP 后,它才能:
手动接入最快的方式:claude mcp add
HTTP 方式(如 Notion):
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp
本地程序方式(如 Playwright):
claude mcp add --transport stdio playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest
配置后用 /mcp 查看状态。没连上,Claude 自然用不了这些工具。
举个例子:读 GitHub issue,查 Notion 规范,整理成 Slack 消息。
分工:
Skill 示例:
---
name: ship-issue
description: 读 issue、查规范、整理成 Slack 消息
disable-model-invocation: true
---
1. 去 GitHub 读取指定 issue 的内容
2. 去 Notion 查询相关团队规范
3. 把需求和规范合并成实现说明
4. 整理成适合发 Slack 的消息草稿
只配 MCP,没有 Skill:Claude 能访问这些系统,但每次执行方式都不同。
只写 Skill,没有 MCP:Claude 知道要做什么,但访问不了外部系统。
两者配合,才能把事完整自动化。
一句话记住:
官方总览页把这几层分得很清楚:
Skill 默认只把名称和描述放进上下文,调用时才加载完整内容。MCP 则在会话开始时就把工具定义带进来。
所以 MCP 配得越多,上下文成本越高;Skill 写得越散,调用时越容易乱。
很多团队最后都收敛到同一种用法:
不想手动配置 MCP,可以用 Plugin:
/plugin install github@claude-plugins-official
/plugin install notion@claude-plugins-official
Plugin 把 skills、MCP、hooks 打包在一起,开箱即用。
但建议先学会手动配置,再用 Plugin 省时间。Plugin 是别人写好的,手动配置更灵活。
两条路选一条:
claude mcp add:手动配置,适合先验证可行性/plugin install:装现成工具包,适合长期复用装完后用 /mcp 查看状态。如果没出现,继续检查安装状态、权限和连接情况。
这一块最容易一上来就装工具,其实没必要。
如果手里已经有一张现成截图,只是想让 Claude 看看报错、看看页面、看看设计差异,通常不必先接 Playwright 或 Chrome。
先把图片贴进对话里,很多时候就够用了。具体形式还是以当前客户端实际支持为准。
真正需要额外接工具,通常是下面两类情况。
如果要打开本地页面、点按钮、看 DOM、做一轮交互,再顺手截一张图回来,这种情况更适合 Playwright MCP。
最常见的安装命令就是:
claude mcp add --transport stdio playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest
这种方式常见的用法,是本地页面调试、交互验证和截图。
装完之后,先去 /mcp 看它是不是已经正常出现,再决定要不要把它接入日常工作流。
如果经常要访问已经登录的网站,比如 Notion、Gmail、内部后台、运营平台,使用 Chrome 集成会更方便。
截至 2026 年 3 月 22 日,官方文档写清了几条前提:
1.0.362.0.73启用方式是:
claude --chrome
或者在现有会话里输入:
/chrome
官方文档强调它会复用当前浏览器里的登录状态,所以处理已登录网站通常会方便一些。
如果碰到登录页或 CAPTCHA,还是要人工处理一下。
先用 Skill 就够了:
需要 MCP:
推荐顺序:先用 Skill,等动作重复出现后再补 MCP。这样更顺。
混用的后果:
今天就写一个最简单的 Skill:
mkdir -p ~/.claude/skills/my-first-skill
创建文件 ~/.claude/skills/my-first-skill/SKILL.md:
---
name: my-first-skill
description: 我的第一个 Skill,列出当前目录下的 Python 文件
---
1. 用 Glob 查找所有 .py 文件
2. 统计文件数量
3. 列出文件名
4. 输出:"找到 X 个 Python 文件:" + 文件列表
然后在 Claude Code 里输入 /my-first-skill,看看效果。
从小场景开始,你会发现:把工作方法教给 AI,比每次都亲自做更高效。
你可能不会写代码,但你一定有自己的工作方法。
以前,这些方法只存在于你的脑子里,每次都要亲力亲为。
现在,你可以用自然语言把它们写下来,让 AI 按你的方法执行。
这就是 Skill 的意义:把你的经验变成可复用的资产。
不需要会编程,不需要写脚本,只要把方法说清楚,就能拥有自动化能力。
团队里最会做事的人,把他的方法写成 Skill,所有人都能按这个标准执行。
经验不再只存在于人的脑子里,而可以被保存、被分享、被迭代。
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