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Claude Skills 官方最全指南

发布日期:2026-02-03 08:37:25 浏览次数: 1527
作者:叫我姜同学

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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

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

 

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。

一、先搞懂:技能到底是什么?

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:

  • • 写报告要用什么格式
  • • 代码要遵循什么规范
  • • 回复邮件要用什么语气

从技术角度说,一个技能就是一个文件夹,里面包含:

文件
作用
必需?
SKILL.md
主要说明书,告诉 Claude 怎么做
✅ 必需
scripts/
可执行的代码脚本
可选
references/
参考文档
可选
assets/
模板、图标等资源
可选

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」。

二、厨房比喻:技能 + MCP = 完整的 AI 工作站

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:

  • • MCP 让 Claude 能访问你的 Linear 项目管理工具
  • • 技能告诉 Claude:「当用户说『帮我规划冲刺』时,先获取当前项目状态,再分析团队容量,然后创建任务……」

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。

MCP(连接能力)
技能(知识能力)
Claude 能做什么
Claude 该怎么做
提供工具访问
提供最佳实践
实时数据连接
工作流程指导

三、三层披露:Claude 是怎么「记住」技能的?

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

  • • 内容:技能的名字和简短描述
  • • 加载时机:永远加载
  • • 作用:让 Claude 知道「有这么个技能存在」

第二层:说明书正文

  • • 内容:完整的操作指南
  • • 加载时机:当 Claude 觉得「这个技能可能有用」时
  • • 作用:告诉 Claude 具体怎么做

第三层:参考资料

  • • 内容:详细文档、API 指南等
  • • 加载时机:需要时才查阅
  • • 作用:提供深度信息

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

四、技能能用来做什么?三大应用场景

根据官方指南,技能主要有三种用法:

场景一:文档与资产创建

适合人群:经常需要生成报告、PPT、设计稿的人

例子

  • • 让 Claude 按照公司品牌规范生成所有文档
  • • 自动套用固定的 PPT 模板
  • • 代码必须遵循团队的风格指南

关键技术:在技能里嵌入风格指南、模板结构、质量检查清单。

场景二:工作流自动化

适合人群:有固定工作流程,希望 AI 能自动执行的人

例子

  • • 「帮我规划下周冲刺」→ 自动分析项目状态、创建任务、分配人员
  • • 「客户入职流程」→ 自动创建账户、设置支付、发送欢迎邮件
  • • 「设计交接」→ 从 Figma 导出资源、上传到云盘、在 Linear 创建开发任务

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。

场景三:MCP 增强

适合人群:已经在用 MCP 连接各种工具的开发者

例子

  • • Sentry 的代码审查技能:自动分析 PR 中的 bug,结合 Sentry 的错误监控数据给出修复建议
  • • 跨服务协调:一个命令同时操作 Notion、Slack、Linear

关键技术:协调多个 MCP 调用,嵌入领域专业知识。

五、写一个技能,只需要这几行代码

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。

六、避坑指南:官方总结的常见错误

写技能时,有几个坑一定要避开:

坑 1:描述太模糊

❌ 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」。

坑 2:命名不规范

❌ 错误:My Cool Skillmy_cool_skill
✅ 正确:my-cool-skill

规则:只能用小写字母和连字符(kebab-case)。

坑 3:文件名写错

❌ 错误:skill.mdSKILL.MDSkill.md
✅ 正确:SKILL.md

大小写敏感,必须完全一致。

坑 4:技能不触发

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。

七、进阶:五种常见的技能模式

如果你想写更复杂的技能,官方总结了五种常见模式:

模式
适用场景
核心思路
顺序工作流
必须按步骤执行的流程
明确步骤顺序,每步验证
多服务协调
需要同时操作多个工具
分阶段执行,统一错误处理
迭代优化
输出需要多轮打磨
设定质量标准,循环改进
智能选择
根据情况用不同工具
定义决策规则,透明选择
专业知识
需要领域专业判断
嵌入合规检查、最佳实践

八、怎么获取和分享技能?

目前,技能的使用方式是:

个人用户

  1. 1. 下载技能文件夹
  2. 2. 打包成 zip
  3. 3. 在 Claude 的 设置 > 能力 > 技能 中上传

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。

九、我的看法:这可能是 AI 个性化的关键一步

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:

  • • 需要自己写,有一定门槛
  • • 跨平台支持还在发展中
  • • 社区生态还在建设

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」。

十、快速上手清单

如果你想现在就试试,这里是一个快速清单:

准备阶段

  • • 想清楚 2-3 个你希望 Claude 记住的工作流程
  • • 确定需要哪些工具(内置能力还是 MCP)

编写阶段

  • • 创建文件夹,用 kebab-case 命名
  • • 创建 SKILL.md 文件
  • • 写好 name 和 description(这是最重要的部分!)
  • • 添加具体指令和示例

测试阶段

  • • 上传到 Claude
  • • 用不同的说法测试是否能触发
  • • 检查输出是否符合预期

迭代阶段

  • • 根据使用情况调整 description
  • • 补充遗漏的场景
  • • 优化指令的清晰度

写在最后

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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