卷首语

如果说通用AI是智能底座，那Claude Skills就是让底座迸发垂直价值的“魔法插件”。

这篇万字干货，浓缩了对Skills的完整应用思考：

无需懂代码，只需梳理专业经验，就能低成本打造媲美专业AI产品的垂直Agent。

其实Claude Skills的潜力，远未被充分挖掘。一个优质Skill能实现的智能效果，甚至能超越专门开发的AI产品。

今天就从概念、价值、教程到场景，全方位拆解Skills。

为什么它能成为2026年最值得跟进的AI应用范式？非技术人员如何快速上手？

一、Skill到底是什么？

在深入之前，先厘清几个容易混淆的核心概念，避免走弯路。

Skill vs Workflow

固定剧本 vs 万能道具箱

很多人会把Skill和Workflow（工作流）混为一谈，但两者的设计逻辑截然不同：

Workflow：预设好的流水线剧本，按固定步骤执行，适合确定性任务（比如每天固定时间抓取数据→清洗→存储），一步都不能错。

Skill：装满专业工具和方法的道具箱，不规定具体路径，只提供核心能力。

Agent会根据实际场景自主决策，比如用户说“做一份产品PPT”，AI会自己判断需要哪些Skill、怎么组合使用。

简单说，Workflow是“按剧本演戏”，Skill是“给工具让AI自由发挥”。

Skill vs Prompt

临时指令 vs 系统方法论

既然Skill本质是“知识打包”，那直接在对话里写长Prompt不行吗？

答案是：完全不同级别的体验。

Prompt：更像临时下达指令，每次都要重新说明背景、规则和要求，AI没法形成稳定的执行逻辑，还容易遗漏细节。

Skill：把某类任务的完整方法论系统化——包括执行SOP、工具使用说明、参考模板、问题解决方案，一次打包，终身复用。AI拿到后，不管场景怎么变，都能按这套方法论灵活应对。

Skill与MCP

协议 vs 能力包

Skill和MCP有什么区别？

MCP: 开放标准协议，只负责让AI以统一方式调用外部工具、数据和服务，不定义“怎么做事”。

Skill: 完整的“做事能力包”，不仅包含工具调用方法，还封装了专业知识、执行逻辑和资源素材，教AI从头到尾完成特定任务。

比如处理PDF，MCP负责连接PDF工具，而PDF Skill会直接教会AI：

如何提取文本、合并拆分文档、填写表单，甚至提供现成的脚本直接运行。

二、Skill的核心价值

为什么它能颠覆AI应用开发？

Skills的真正魅力，在于它打破了AI应用开发的高门槛，同时保留了通用AI的智能上限，主要体现在三个核心优势上。

1. 零代码入门，人人都能做Agent

过去开发AI应用，要么懂编程，要么熟悉Workflow平台的节点配置、条件分支——本质还是“技术活”。

Skills彻底改变了这一点：

简单Skill：只需用自然语言写一份SKILL.md，包含任务规则、使用场景，就能让Agent具备对应能力。

比如Anthropic的brand-guidelines Skill，仅靠一份文档定义品牌颜色、字体规范，AI就能自动设计符合品牌调性的官网、海报和PPT。

复杂Skill：即便需要脚本、数据库支持，也能通过skill-creator自动生成，无需手动编码。

像AI Partner Skill，包含向量数据库构建脚本、用户画像模板等，但全程不用写一行代码，非技术人员也能搞定。

简单说，只要你是某个领域的专家，能把专业流程写成文档，就能打造属于自己的垂直Agent。

2. 突破预设限制，灵活应对突发情况

传统Workflow或程序的致命缺点，是只能处理预设好的场景，一旦用户操作不符合预期，就会报错或卡住：

1.比如预期用户上传Markdown格式的笔记，结果收到的是Word、截图甚至语音；

2.预期用户按“设置→数据管理→导入”的路径操作，结果用户直接把文件发给AI；

3.预期数据包含标题、日期等元数据，结果收到的是无结构的碎片化文本。

而Skill+通用Agent的组合，能完美解决这些问题：

1.统一对话框接收所有输入，不管是文本、文件还是图片；

2.自主调用转换工具，比如自动把Word转成Markdown，把语音转文字；

3.智能补全缺失信息，比如给无标题文件生成摘要作为标题，自动提取关键元数据；

4.靠LLM的推理能力，应对各种预设之外的边缘情况。

就像AI Partner Skill的笔记分块功能，不会用固定字数或分隔符拆分，而是根据笔记类型（日记、项目文档、学习笔记）自适应切分，得到更精准的结果。

3. 多Skill自由联用，场景无限扩展

Skills的模块化设计，让它能像乐高积木一样自由组合，一个Skill解决一个痛点，多个Skill联用就能覆盖复杂场景：

1.品牌设计+PPT Skill：自动生成符合品牌规范的演示文稿；

2.AI伴侣+写作Skill：写出贴合个人风格和思考逻辑的内容；

3.网页抓取+PDF提取+数据分析+PPT Skill：一站式完成竞品分析报告（抓取数据→提取用户反馈→分析数据→制作可视化PPT）。

每新增一个Skill，都能解锁一批新场景，N个Skill的组合能爆发远超N的价值。

三、Skill的运作机制

渐进式披露，高效不卡顿。

很多人会担心：装太多Skill会不会拖慢AI响应速度？

答案是不会——因为Skills采用了“渐进式披露”的核心机制，按优先级动态加载内容，不浪费上下文资源。

Skill的内容被分为三个层级，按“需要时才加载”的原则运行：

1. Level 1：元数据（始终加载）

每个Skill的SKILL.md文件开头，都会包含名称、用途等元数据（约100个tokens），比如：

• • name: pdf
• • description: 处理PDF的全能工具，可提取文本、合并拆分、填写表单

AI启动时，只会加载所有Skill的元数据，相当于“知道自己有哪些工具”，不会占用过多资源。

这意味着你可以给Agent装几十个甚至上百个Skill，依然保持流畅运行。

2. Level 2：核心指令（触发时加载）

当用户的需求与元数据匹配（比如用户说“处理PDF表单”），AI才会加载SKILL.md的正文内容（建议不超过5000个tokens）。

包含任务流程、执行规范等核心指令，相当于“拿出工具的使用说明书”。

3. Level 3：资源文件（按需加载）

这一层包含脚本、参考文档、素材模板等，只有在执行任务时才会动态加载：

脚本：比如PDF转换、数据处理的程序，AI直接运行，脚本本身不占用上下文，只有运行结果会被调用；

参考文档：比如技术规范、API说明，需要时才查阅；

素材模板：比如PPT模板、品牌Logo，直接拿来使用。

这种分层加载机制，既保证了AI能调用复杂资源，又不会让上下文冗余，实现了“多技能”与“高效率”的平衡。

四、实操教程

从使用到制作，小白也能快速上手。

说了这么多，不如动手试试——下面是最详细的Skills使用与制作教程，全程零代码，跟着做就能搞定。

1. 如何使用现成的Skill？

以Claude Code为例，Claude Code（简称CC）是最常用的Skill运行框架，不仅支持Claude模型，还能接入Kimi、GLM等国产模型，步骤如下：

Step 1：安装Claude Code

1.打开电脑终端；

2.参考官方安装指引 https://code.claude.com/docs/en/quickstart：

把指引文本发给ChatGPT、Kimi等AI，让它一步步教你安装（小白友好，遇到报错直接发日志给AI即可解决）；

3.安装成功后，输入claude --version，能看到版本号就说明没问题。

Step 2：替换模型（可选）

如果不想用Claude模型，可接入国产模型：

1.搜索“模型名称+Claude Code”，找到官方接入教程（比如Kimi、GLM-4.7都有兼容教程）；

2.按AI的指导获取API Key，配置环境变量，即可替换模型。

Step 3：安装并使用Skill

1.先创建一个空文件夹（比如叫“Skill测试”），在终端切换到该文件夹；

2.启动Claude Code：输入claude，看到欢迎界面就是启动成功；

安装Skill两种方式可选：

1.自动安装：在CC中输入“安装skill，项目地址：[Skill的GitHub地址]”

比如官方Skill仓库：https://github.com/anthropics/skills/tree/main；

2.手动安装：下载Skill文件包，解压后放到项目文件夹/.claude/skills/（仅当前项目可用）或～/.claude/skills/（所有项目可用）；

3.使用Skill：重启CC后，两种方式输入

• • 显式调用：直接输入“使用[Skill名称]”
• • 隐式调用：输入与Skill用途匹配的需求（比如安装PDF Skill后，输入“提取这个PDF的文本”）。

哪里找优质Skill？

官方仓库：https://github.com/anthropics/skills/tree/main；

第三方市场：https://skillsmp.com/zh；

推荐Mulerun平台（即将支持Skill生态）：能一键测试GitHub上的Skill，还有自动评分和精选机制，方便找到优质资源。

2. 如何制作自己的Skill？

不用写代码，借助skill-creator就能自动生成，步骤超简单：

Step 1：安装skill-creator

在CC中输入“安装skill，项目地址：https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator”，等待安装完成。

Step 2：生成专属Skill

在CC中描述你的需求，比如：

• • 创建一个Skill，能自动把PDF转成Word，保留格式和图片；
• • 创建一个Skill，按我写文章的风格生成内容”；
• • 创建一个Skill，每天抓取科技新闻并发送到我的邮箱。

CC会自动调用skill-creator，生成SKILL.md、必要脚本和资源文件，并提示创建成功。

Step 3：安装并测试自己的Skill

自动生成的Skill通常是“.skill”格式，在CC中输入“安装skill，地址：[文件路径]”，即可完成安装；

安装后直接输入对应需求测试，比如“把这个PDF转成Word”，AI会自动调用你制作的Skill执行任务。

进阶：精调或手写Skill

如果想优化自动生成的Skill，或完全手写，可参考官方规范https://agentskills.io/specification#skill-md-format。

核心是确保SKILL.md包含元数据和核心指令，其他资源按需添加即可。

五、应用场景

不是所有需求都适合做Skill，以下三种场景，用Skill解决效率最高、价值最大：

1. 反复向AI解释同一件事

如果完成某个任务时，需要在对话中反复强调规则、格式或流程，比如：

• • 写技术文档时，每次都要告诉AI“章节用三级标题”“代码示例按公司规范”；
• • 做数据分析时，每次都要说明“先筛掉大于XX的异常值”“用中位数计算”；
• • 设计海报时，每次都要重复“品牌色是#141413和#faf9f5”“字体用思源黑体”。

这时把这些规则打包成Skill，一次创建，终身复用，再也不用反复解释。

2. 任务需要特定知识或资源

有些任务，AI的通用能力足够，但缺少专业知识、模板或素材，比如：

• • 技术文档写作：需要参考公司代码规范、术语表、文档模板；
• • 品牌设计：需要品牌手册、Logo素材、色彩规范；
• • 报表制作：需要指标定义、计算公式、报表模板。

把这些专属资源放进Skill的reference/（参考文档）或assets/（素材）目录，AI就能直接调用，输出符合要求的结果。

3. 任务需要多个流程协同完成

有些复杂任务需要组合多个步骤，比如：

• • 竞品分析：抓取竞品数据→提取关键信息→数据分析→制作PPT；
• • 内容创作：收集参考资料→学习风格→搭建大纲→撰写正文；
• • 客户跟进：提取邮件关键信息→查询客户档案→生成跟进话术→发送邮件。

把每个步骤的逻辑打包成独立Skill，AI会自主规划流程，调用对应Skill协同完成，无需手动干预。

写在最后

Claude Skills的本质，是让“专业经验”成为可复用的AI能力。

它降低了AI应用开发的门槛，让非技术人员也能参与到AI生态中，同时保留了通用AI的智能上限。

就像Steam的创意工坊让游戏玩家变成创作者，Skills也让每个领域专家都能成为AI Agent开发者：

不用懂代码，不用关注技术细节，只需梳理自己的专业经验，就能打造出有价值的垂直Agent。

现在，Agent Skills开放标准发布还不到1个月，生态正处于早期爆发阶段，不管是优化自己的工作流程，还是布局AI创业，都是绝佳时机。

AI时代的核心价值，从“生产”转向“品味与把关”。

而Skills，就是让你的专业品味，变成可复制的智能价值。