《一篇把 Claude Skill 讲透的工程化指南》

很多人以为自己卡在“怎么写 SKILL.md”，其实卡的是更底层的东西：总是将临时的提示词当成了可复用工作流。结果就是——同一类任务重复讲规则、输出漂、验收难；换模型、换工具都救不了。

反常识但很真实：AI 编程/写作落不了地，80% 不是模型不行，而是缺“可加载的工程化上下文”。而，Skill最近这么火，往往是解决了这方面痛点：它能把这些上下文做成“随用随取”的资产：流程、规范、脚本、模板、验收点，按需加载，稳定交付。

这篇文章，侧重讲Claude Skill 如何能做到工程化的，能让你更深入理解Skill，以及怎么用、何时用、如何落地。

• 阅读信息：预计 9 分钟｜适用人群：小白/进阶

一、什么是 SKILL？

一句话先说清：Skill 是“模块化的能力包”：把指令（怎么做）、脚本（确定性执行）、资源（模板/参考）装进一个文件夹，让模型在需要时自动加载并按流程交付。

1）Skill 不是“更长的 Prompt”，而是“可复用工序”

Prompt 更像你当场对同事叮嘱：“注意 A、B、C、D…”。 Skill 更像你写好了 SOP：输入是什么、步骤怎么走、输出格式是什么、怎么自检、失败怎么回滚。

所以 Skill 的核心价值不是“写得漂亮”，而是把一次性经验固化成可复用资产：

• 可复用：同一类任务不用再重写规则
• 可验证：输出必须带自检清单/验收项（没自检=没交付）
• 可控上下文：只在需要时加载相关技能，不把上下文炸穿

2）Skill 的结构为什么天然“生产级”？

Skill 的典型结构非常像一个“可分发模块”：

• SKILL.md：核心指令（必需）
• scripts/：可执行脚本（可选，但强烈推荐用来做确定性工作）
• references/：详细参考（可选，用于把 SKILL.md 控制在合理长度）
• assets/：模板、示例、资源文件（可选）

这套结构最“值钱”的地方在于：它天然支持把“知识 + 执行”放在同一个可审计目录里。

3）渐进式披露：Skill 之所以能装很多，是因为它根本不一次性全加载

如果我装了 50 个 Skill，启动时都加载，Token 会不会直接爆炸啦？

答案是：不会。因为Skill加载分三层：

• 第一层：元数据（name/description）：始终加载，成本低
• 第二层：指令正文（SKILL.md 主体）：被触发时才加载
• 第三层：资源/脚本：被引用时才加载；脚本代码本身不进上下文，只有执行结果进上下文

这意味着 Skill 的正确姿势不是“写成论文”，而是：把高频流程写在 SKILL.md，把长尾细节放 references，把确定性动作放 scripts。

4）Skills vs Prompt vs MCP vs SubAgent：一套你说人话就能懂的分工

• MCP：发工具（连接外部系统）解决“能访问什么数据/系统”（数据库、GitHub、Notion、各种 SaaS、API…）

• Skills：使用手册（怎么做事/怎么用工具）解决“拿到数据之后应该怎么做、按什么标准做、交付什么格式”

• Subagent：派助手（并行执行 + 上下文隔离）解决“复杂多步骤任务怎么拆、怎么并行干、怎么避免污染主对话”，再简单一点来说：它就是干活的人。

它们不是竞争关系，是可以组合的：MCP 拉数据 → Skill 按流程处理 → Subagent 并行跑多个分支完成任务。

很显然，“Skills 正在成为 Agent 能力扩展的事实标准”，它和 MCP 很像，但补的是另一块短板：流程资产化。

二、哪些人适合用？（带批判性思维：你别被热潮带跑了）

真正的大群体不是会自己构建 Skills 的那一小撮，而是“想用 AI 解决问题、又没能力从零创建工作流”的人。

请你记住：不是所有人、所有任务都值得上 Skill。核心是：看收益、看成本、看风险、看替代方案。

1）最适合用 Skill 的三类人

第一类：有固定工作流的人（重复规则多）判断标准：你是否经常说“每次都要强调同一套规则”。 典型场景：代码审查、TDD、上线检查、文章审校、报告生成、投标材料结构化输出。

第二类：团队协作的人（需要统一标准）判断标准：你是否在团队里反复解释规范，或者新人上手慢。 Skill 的价值在这里非常大：把口头规范变成“可触发的流程资产”。团队共享 Skill，等于共享 SOP。

第三类：Token 烧得多的人（上下文很长）判断标准：你是不是有很长的 CLAUDE.md / 系统提示，每次对话都要加载大量“其实本次用不到”的规则。 Skill 的渐进式披露可以直接降成本：常态只加载元数据，需要时再加载指令。

2）不适合用 Skill 的情况（别硬上）

一次性任务：写个临时文案、临时问答、偶尔的脑暴——Prompt 更快。需要实时外部数据：比如查数据库/拉在线指标/读取第三方系统——优先 MCP。复杂并行、多分支长任务：比如全仓库审计、跨多个系统定位问题——优先 Subagent，再配合 Skill 固化流程。

一句话：

Skill 适合“重复且可标准化”的工作；不适合“偶发且不可复用”的工作。 标准化SOP都没跑通，别跟热风，意义不大。

3）三个最常见误区

误区 A：装得越多越强现实：装多没问题，但触发与命中率会变差，上下文也可能被乱七八糟的描述污染。 正确做法：先装 3 个（样板/导航/标准），跑通闭环再扩展。

误区 B：Skills = Prompt 模板现实：Skill 的价值来自“资产化”：目录、脚本、模板、验收与回滚。 没有验收点、没有输出格式、没有边界说明的 Skill，最后还是“漂”。

误区 C：只看星标不看风险现实：Skill 能执行脚本、能读文件，天然存在安全风险。

所以“能用”之前，它必须“能审计”。

4）结论：Skill 是生产力工具，不是信仰

Skill 的正确心态是：哪里重复、哪里标准化、哪里需要稳定交付，就从那里切一刀。

三、我该怎么用？何时才用？（给你一套可落地的用法，不讲玄学）

一套“10 分钟上手 + 30 分钟改造 + 1 周迭代”的节奏，让你拿去就能执行。

1）什么时候用 Skill：一个最实用的判断公式

你只要问自己三句话：

1. 这个任务我是否一周至少做 2 次？
2. 我是否每次都要强调同一套规则/格式/检查点？
3. 输出是否存在“看起来完成、其实不可用”的风险（需要验收）？

三个“是”，就值得做成 Skill。 三个里只中一个，先用 Prompt，不要上复杂度。

2）最短闭环：先抄一个能跑通的，再把验收点写进去

别从零写 Skill——先从能跑通的生产级样例开始抄。

把它变成可执行的“两步法”：

第一步：选一个能跑通的 Skill（10–30 分钟）

• 目标不是“写得多漂亮”，是“跑通一次”
• 跑通标准：能按说明产出文件/报告/结果，且你能复现

第二步：把你的验收点写进验证步骤（30–60 分钟）很多 Skill “看起来很强、用起来很废”，问题通常不是流程，而是缺验收。 你要做的是把“你心里真正关心的检查点”写进去，比如：

• 输出必须包含：运行方式、关键文件、已知限制
• 自检清单至少 12 条（你第二篇 A/B 里就这么干）
• 失败时的回滚策略（尤其是涉及改代码/发 PR/上线）

记住一句话：Skill 的含金量不在“指令多”，在“验收硬”。

3）把“抄来的 Skill”改成自己的：三刀切（超级实用）

第 1 刀：改输入（I/O 契约）把输入从“随便说说”改成固定字段：场景、约束、产物、禁止项。 模型最怕的是不明确的输入。

第 2 刀：改验收（验证步骤）强制输出“自检报告 + 已知限制”。没有这两项，交付一定漂，标准化也就不成立。

第 3 刀：改触发

公式：做什么 + 什么时候用 + 触发关键词。 关键词别怕多，怕的是太少导致命中率低。

4）何时用 MCP、何时用 Skill、何时用 Subagent：

• 需要外部数据/系统操作 → 先 MCP
• 有固定流程/规范/输出格式 → 上 Skill
• 任务复杂、步骤多、想并行、怕污染上下文 → 用 Subagent
• 组合策略：MCP（拿数据）→ Skill（按 SOP 处理）→ Subagent（并行）

四、有哪些可参考的工具和资源

你不缺资源，你缺“最小可用集合”。

1）生产级样板库（先抄作业）

• Anthropic 官方 skills 仓库（anthropics/skills）价值：结构规范、覆盖面广，有“能跑通”的参考实现（尤其是文档处理类：PDF/DOCX/PPTX/XLSX）。 用法：选一个最贴近你日常的（比如文档处理/报告生成），今天跑通一次。

2）平台规则库（搞清楚机制，避免写成论文）

• OpenAI Codex Skills 文档价值：解释加载/作用域/调用机制与“渐进式披露”的工程思路，适合做团队规范。
• Agent Skills 开放标准（agentskills/agentskills & agentskills.io）价值：写一次多处可用，降低平台锁定；对组织级落地很关键。

3）导航与聚合（用来“找”，不是用来“装一堆”）

• ComposioHQ/awesome-claude-skills（高密度分类导航） 价值：按场景检索，省时间。 注意：它是目录，不是质量保证，具体 Skill 仍要审计与验证。

• SkillsMP / ClaudeMarketplaces / Claude Code Templates（AITMPL）价值：更像搜索与趋势入口，适合小白快速发现“别人都在用什么”。

4）社区高质量大仓（进阶偷师，但要审计）

• obra/superpowers价值：偏开发工作流、TDD、调试、评审等“工程型 Skill”，用来搭你自己的工程闭环很合适。 提醒：再口碑好也要审计，尤其是 scripts 和外联行为。

5）治理与上下文工程方向（想把 Agent 做稳的人）

• 上下文工程（Context Engineering）相关仓库（你对比表里提到的那类） 价值：不是教你“装更多”，而是教你“装了也不漂”：诊断、评估、优化上下文策略。
• 技能管理/分发（例如 skillport 这类思路）价值：多机器/多项目同步、统一安装与版本管理，适合团队和重度用户。

6）国内平台动向

• 扣子「技能」与「技能商店」价值：把 Skill 从“开发者工具”推向“普通用户可用的工作流产品”，验证受众规模。 启示：未来会出现大量“非程序员贡献的 Skill”，质量参差更明显，审计与验收会更重要。

你现在立刻该做什么（不焦虑，但要有动作）

1. 装 1 个官方 Skill，跑通一次（别挑花眼）
2. 列出你最重复的 3 类任务（每天/每周都在做的那种）
3. 先把其中 1 个做成你的第一个 Skill：只要包含输入字段、步骤、输出格式、自检清单，先能用再迭代

提示词不是越长越强，能复用、能审计、能跑通，才叫强。