如果你曾在 dify 的画布中反复拖拽节点，只为拼凑一个并不复杂的 AI 流程；
如果你在 n8n 的调试日志里来回翻查，却始终定位不到真正的异常点；
如果你在 coze 中维护着多条流程，一次需求调整就意味着推倒重来——

那么，这些体验并不罕见。

几乎所有深度使用「可视化工作流」工具的人，都会在某个阶段遇到同样的瓶颈。

但现在，情况正在发生根本性变化。
Claude Skills 的出现，并不是功能升级，而是一次构建方式的彻底转向。

先说结论

从现在开始，AI 自动化不再要求你：

• 设计节点顺序
• 手动串联流程
• 反复点击运行

你只需要清楚地表达一件事：

我希望 AI 在什么场景下，按照什么规则，完成什么目标。

Skill 文档可以由 Claude 协助生成；
真正执行时，Claude 会自行判断是否启用对应 Skill。
流程本身，已经不再是你的负担。

什么是 Claude Skills？

从官方视角看，Skill 更像是一份长期有效的行为说明书。

它以 Markdown 文件的形式存在，用来告诉 Claude：

• 什么时候应该使用这项能力
• 需要遵循哪些约束
• 输出应满足什么标准

当你的请求与 Skill 的描述语义匹配时，Claude 会自动加载并执行，无需你显式调用。

回头看看传统 Workflow 的代价

以 dify / n8n 为代表的工作流工具，本质流程是：

1. 人工拆解需求
2. 将步骤映射为节点
3. 配置参数与上下文
4. 手动触发执行
5. 反复调试修正

即便是“文档分析并生成结果”这样看似简单的需求，也往往需要十多个节点，维护成本随着复杂度指数级上升。

Claude Skills 的另一种思路

你只需要一份清晰的 Markdown 描述，例如：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line---name: commit-helperdescription: 根据 git diff 自动生成规范、简洁的提交信息，适用于编写或校验 commit message 的场景---
# 提交信息生成规则
## 执行步骤1. 分析当前 staged 的代码差异2. 输出符合 Conventional Commits 的提交说明
## 输出约束- 标题简洁，不超过 50 个字符- 正文说明动机与影响，而非实现细节
## 使用原则- 使用祈使句- 避免冗余修饰

这不是在“配置流程”，而是在定义意图与规范。

更关键的是：Skill 可以直接让 Claude 帮你写

借助官方的 skill-creator，你只需要对 Claude 说一句话：

“帮我创建一个 Skill，用于根据 git diff 生成规范的提交信息。”

Claude 就会给你一份可直接使用的 Skill 初稿。

你负责确认目标是否准确，它负责补齐结构。

Skill 生效的前提条件

1. 存放路径必须符合约定

• 项目级：.claude/skills/xxx/SKILL.md
• 用户级：~/.claude/skills/xxx/SKILL.md

2. Skill 文件的两层结构

• YAML 元数据：用于判断是否触发，其中 description 至关重要
• Markdown 主体：描述具体执行逻辑与最佳实践

这是一个“先判断是否需要，再加载细节”的机制。

分水岭在哪里？

传统 Workflow 的模式是：

人拆步骤 → 系统照单执行

Claude Skills 的模式是：

人说明目标 → 模型自行规划执行路径

执行权，从人转移到了模型。

思维方式的变化，才是核心

Workflow 工具让你关注的是：

• 节点如何连接
• 参数如何传递

你在做工程拼装。

Skills 让你关注的是：

• 目标是否清晰
• 规则是否完整

你在写行为规范。

为什么 Skills 不会拖垮 token？

这里的关键在于 渐进式披露（Progressive Disclosure）。

传统方式的问题

Function Calling 或 Workflow 往往在对话开始时加载全部定义，即便只用其中一个，其余内容也会占用上下文。

Skills 的加载逻辑

1. 启动时仅读取 name + description
2. 根据语义匹配可能相关的 Skill
3. 只加载被选中的 Skill 全文

结果是：Skill 数量可以增长，但 token 消耗保持可控。

这正是 Skills 适合复杂系统的原因

你可以维护几十个高度专业化的 Skill，每次请求只激活一个，其余完全不干扰。

这更像一个按需调度的专家体系，而不是一条固定流水线。

高质量 Skill 的通用结构

1. 明确、可判定的 description
2. 可执行的步骤说明
3. 真实示例与边界情况
4. 大体量内容拆分存放，只在需要时引用

Workflow 与 Claude Skills 的代际差异

一个真实场景的变化

PR 代码审查

• Workflow：节点堆叠、条件分支、反复调试
• Skills：一句话定义规则，自动执行检查

时间成本从“天”级，压缩到“小时”甚至“分钟”。

最后的判断

可视化工作流并没有消失，但它已经不再是构建复杂 AI 系统的最优解。

Claude Skills 指向的是下一阶段：

人只负责表达意图，模型负责执行细节。

当你不再画流程图，而是把“想要什么”说清楚，AI 才真正开始发挥价值。

如果你还被越来越复杂的流程画布拖住，也许，是时候换一种方式了。