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Claude Skills让你告别重复教学,一次设置永久生效,打造专属AI助手! 核心内容: 1. 技能功能详解:如何创建个性化说明书让Claude记住你的偏好 2. 技能与MCP的完美配合:工具连接与工作流程的黄金组合 3. 渐进式披露机制:Claude智能调用技能的精妙设计原理
Claude Skills 官方最全指南
你有没有遇到过这样的情况?
每次使用 Claude 时,都要重复解释一遍:「我喜欢这种风格」「按照这个格式来」「记得用这个模板」……
明明上次聊得好好的,下次又要从头教起。
如果我告诉你,现在可以让 Claude「一次学会,终身受用」呢?
Anthropic 刚刚发布了一份官方指南 《The Complete Guide to Building Skills for Claude》,详细介绍了一个叫做「技能(Skills)」的功能。
简单来说,技能就是你给 Claude 写的「说明书」——把你的偏好、流程、专业知识打包成一个文件夹,Claude 就能永远记住。
今天这篇文章,把这份 32 页的英文指南「翻译」成人话,带你搞懂这个可能改变你使用 AI 方式的新功能。
想象一下,你新招了一个超级聪明的实习生。
他什么都会,但每天来上班都失忆——你得重新告诉他公司的规章制度、工作流程、你的个人偏好。
技能,就是给这个实习生写一本「入职手册」。
写一次,他就永远知道:
从技术角度说,一个技能就是一个文件夹,里面包含:
核心就是那个 SKILL.md 文件——用 Markdown 写的说明书,告诉 Claude「你是谁、你能做什么、什么时候该出场」。
如果你听说过 MCP(Model Context Protocol),可能会问:技能和 MCP 有什么区别?
Anthropic 用了一个绝妙的比喻:厨房。
MCP 是专业厨房:提供各种工具、原料、设备。比如连接你的 Notion、Linear、Figma,让 Claude 能读取和操作这些工具。
技能是菜谱:告诉 Claude 怎么用这些工具做出一道好菜。
举个例子:
没有 MCP,Claude 进不了厨房。没有技能,Claude 进了厨房也不知道做什么菜。
这里有个很聪明的设计,叫做 「渐进式披露」。
你可能会担心:如果我写了 10 个技能,Claude 不会混乱吗?每次对话都要加载所有内容,不会很慢吗?
Anthropic 的解决方案是把技能分成三层:
第一层:门牌号
第二层:说明书正文
第三层:参考资料
这就像图书馆:Claude 先看书架上的书名(第一层),觉得某本书有用就翻开目录(第二层),需要具体信息再翻到对应章节(第三层)。
这样设计的好处是:省 token,省钱,还快。
根据官方指南,技能主要有三种用法:
适合人群:经常需要生成报告、PPT、设计稿的人
例子:
关键技术:在技能里嵌入风格指南、模板结构、质量检查清单。
适合人群:有固定工作流程,希望 AI 能自动执行的人
例子:
关键技术:分步骤工作流,每一步都有验证,失败了知道怎么回滚。
适合人群:已经在用 MCP 连接各种工具的开发者
例子:
关键技术:协调多个 MCP 调用,嵌入领域专业知识。
好,说了这么多,到底怎么写一个技能?
最简版本,只需要这几行:
---
name: my-report-style
description: 生成符合公司规范的周报。当用户说「写周报」「生成报告」「总结本周工作」时使用。
---
# 周报生成技能
## 格式要求
- 标题:【周报】姓名 - 日期
- 分为三部分:本周完成、下周计划、需要支持
## 风格要求
- 用数据说话,避免模糊表述
- 每条不超过两行
- 重点加粗
## 示例
(这里放一个示例周报)
就这么简单。
把这个文件命名为 SKILL.md,放进一个叫 my-report-style 的文件夹,打包成 zip,上传到 Claude 的设置里,搞定。
写技能时,有几个坑一定要避开:
❌ 错误示范:
description: 帮助处理项目。
✅ 正确示范:
description: 管理 Linear 项目工作流,包括冲刺规划、任务创建和状态跟踪。当用户提到「冲刺」「Linear 任务」「项目规划」或要求「创建工单」时使用。
关键:description 必须同时说清楚「做什么」和「什么时候用」。
❌ 错误:My Cool Skill、my_cool_skill
✅ 正确:my-cool-skill
规则:只能用小写字母和连字符(kebab-case)。
❌ 错误:skill.md、SKILL.MD、Skill.md
✅ 正确:SKILL.md
大小写敏感,必须完全一致。
调试方法:直接问 Claude「你什么时候会使用 [技能名] 技能?」
Claude 会把你写的 description 念给你听,你就知道问题在哪了。
如果你想写更复杂的技能,官方总结了五种常见模式:
目前,技能的使用方式是:
个人用户:
组织用户:
管理员可以在整个工作区统一部署技能,所有成员自动获得。
开发者:
可以通过 API 在自己的应用中调用技能。
分享技能:
目前最常见的方式是放在 GitHub 上,写好 README,让别人下载使用。
Anthropic 还提到,他们把技能设计成了一个开放标准——就像 MCP 一样,希望其他 AI 平台也能支持。
说实话,看完这份指南,我最大的感受是:
Anthropic 在认真思考「AI 如何真正融入工作流」这个问题。
之前我们用 AI,更像是「临时工」模式——用完就走,下次重新来。
技能的出现,让 AI 可以变成「正式员工」——了解公司文化、熟悉工作流程、知道你的偏好。
当然,目前技能还有一些限制:
但方向是对的。
未来,我们可能不再问「AI 能做什么」,而是问「我教会了 AI 什么」。
如果你想现在就试试,这里是一个快速清单:
准备阶段:
编写阶段:
测试阶段:
迭代阶段:
这篇文章基于 Anthropic 官方发布的《The Complete Guide to Building Skills for Claude》整理。
如果你想看原版指南, 点击左下角阅读原文即可查看。
如果你已经开始用技能了,欢迎在评论区分享你的使用体验。
让 AI 真正成为你的「专属助手」,可能就从写第一个技能开始。
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作者:叫我姜同学
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