Claude Skills 可能比 MCP更重要！

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Claude Skills 革新了AI任务处理方式，比传统MCP协议更高效、简单且通用，让AI助手真正实现按需学习。

核心内容：
1. Claude Skills 的工作原理与核心优势
2. 与传统MCP协议的三大关键对比
3. 创建和使用Skills的具体方法与实践案例

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

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。

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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。

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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。

目前网页版灰度中，更多详细使用可以关注字节笔记本小报童专栏：

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