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Prompt的時代正在被Claude Skills徹底顛覆。這款工具將零散的提示詞轉(zhuǎn)化為持久化、模塊化的能力包，讓AI不再‘失憶’，而是真正掌握程序性知識和執(zhí)行邏輯。通過漸進(jìn)式披露的精妙設(shè)計，Skills實現(xiàn)了數(shù)百種能力的懶加載，同時與MCP形成完美互補(bǔ)。本文不僅詳解Skills的核心機(jī)制，更手把手教你打造企業(yè)級代碼審查專家，揭示AI從‘工具’躍升為‘?dāng)?shù)字員工’的關(guān)鍵進(jìn)化。

01 為什么說 Prompt 已經(jīng)不夠用了？

回想一下，你是不是經(jīng)常遇到這樣的情況：

你費勁心思寫了一長串完美的 System Prompt，告訴 AI 要扮演什么角色、遵守什么規(guī)范、輸出什么格式。效果不錯，但當(dāng)你換了一個新對話窗口，或者任務(wù)稍微復(fù)雜一點，AI 就開始“失憶”了。

每一次對話，你都在重復(fù)造輪子。

這就好比你雇了一個絕頂聰明的實習(xí)生，但他每天早上來上班，腦子都被格式化了一次。你每天都要重新教他：“嘿，這是公司的代碼規(guī)范，那是財務(wù)報表的格式……”

這太累了，也太浪費了。

Claude Skills 的出現(xiàn)，就是要解決這個痛點。它把那些一次性的提示詞，變成了可以持久化、模塊化、隨時調(diào)用的能力包。

如果說 Prompt 是你寫在便利貼上的臨時指令，隨手一撕就沒了；那么 Skills 就是一本厚厚的《員工手冊》外加一個裝滿工具的百寶箱，直接掛載在 AI 的身上。

從此以后，AI 不再是單純地通過概率預(yù)測下一個字，它開始真正擁有了程序性知識和執(zhí)行邏輯。它不僅能說，還能在一個安全的沙箱環(huán)境里做，比如運行一段 Python 代碼來處理 Excel，而不是瞎猜里面的數(shù)據(jù)。

這才是企業(yè)級 AI 該有的樣子：更快、更省錢、更穩(wěn)定。

02 揭秘漸進(jìn)式披露，給 AI 裝個外掛大腦

你可能會擔(dān)心：如果我給 AI 裝了幾百個技能，它的腦子（上下文窗口）會不會爆炸？反應(yīng)會不會變慢？

這就觸及到了 Skills 架構(gòu)中最精妙的設(shè)計——漸進(jìn)式披露（Progressive Disclosure）。

想象一下一位真正的人類專家。他腦子里裝著海量的知識儲備（長期記憶），但在和你聊天的當(dāng)下，他只會調(diào)動和話題相關(guān)的那一小部分工作記憶。

Claude Skills 也是這么干的。它把 AI 的能力分成了三個階段，像剝洋蔥一樣一層層展示：

第一階段：元數(shù)據(jù)掃描（Discovery Phase）

當(dāng)你開始對話時，Claude 并沒有把所有技能書都背下來。它只是快速掃了一眼所有技能的封面——也就是技能的名字和簡介。這個過程消耗的 Token 極少，幾乎可以忽略不計。

第二階段：意圖識別（Activation Phase）

當(dāng)你發(fā)出指令，比如“幫我按品牌合規(guī)要求生成一份銷售報表”，Claude 會瞬間意識到：“嘿，這個需求和那個叫 financial-report-generator 的技能描述高度匹配！”

第三階段：動態(tài)加載（Loading Phase）

只有確認(rèn)了你要用這個技能，Claude 才會把這本技能書的具體內(nèi)容（指令文件、參考資料、代碼腳本）真正下載到當(dāng)前的對話大腦里。

這種懶加載機(jī)制簡直是天才般的設(shè)計。這意味著你可以給你的數(shù)字員工裝備成百上千種技能，平時它們靜靜地躺在硬盤里，完全不占內(nèi)存；一旦需要，瞬間激活。

那你可能會問，Skills 和MCP誰才是 AI 的最好左膀右臂？

這大概是很多小伙伴最容易混淆的地方，既然有了 MCP（模型上下文協(xié)議），為什么還需要 Skills？

這里有一個非常形象的比喻：

MCP 是 AI 的手和眼。

它負(fù)責(zé)連接。通過 MCP，Claude 可以把手伸進(jìn)你的 GitHub 讀取代碼，或者連上公司的數(shù)據(jù)庫查詢訂單，甚至通過 API 去發(fā)一封郵件。MCP 提供了原子化的工具，比如 read_file（讀文件）或 execute_query（查數(shù)據(jù)）。

Skills 是 AI 的腦和經(jīng)驗。

它負(fù)責(zé)編排。Skill 告訴 Claude：“當(dāng)你要處理退款時，先用 MCP 去查一下用戶的信用分。如果分?jǐn)?shù)大于 700，直接調(diào)退款接口；如果不行，再轉(zhuǎn)人工審核?！?/p>

看到了嗎？它們根本不是競爭關(guān)系，而是最佳拍檔。

你可以這樣理解沒有 MCP，Skill 就是空有理論的指揮官，沒法觸達(dá)外部世界；沒有 Skill，Claude 就是個手里拿著一堆工具卻不知道該怎么干活的愣頭青。（當(dāng)然他們可以獨立工作，這里為了理解把兩者結(jié)合在一起來說明）

所以，當(dāng)你需要讓 AI 嚴(yán)格遵循公司復(fù)雜的 SOP，或者需要進(jìn)行多步推理、代碼執(zhí)行的時候，Skill 就是你的不二之選。

這里我簡單羅列下MCP，Skill和prompt的區(qū)別，方便大家快速理解。

03 舉個例子，打造你的第一個企業(yè)級代碼審專家的 Skills

光說不練假把式。接下來，我們來玩點真的。

我們將構(gòu)建一個名為 enterprise-code-reviewer 的 Skill。這個數(shù)字員工的任務(wù)是：模擬一位資深架構(gòu)師，對提交的代碼進(jìn)行安全、風(fēng)格和性能的三重審查。

只要你跟著做一遍，你會發(fā)現(xiàn)開發(fā) Skill 真的就像搭積木一樣簡單。

第一步：搭好房子（目錄結(jié)構(gòu)）

一個標(biāo)準(zhǔn)的 Skill 其實就是一個文件夾。這種基于文件系統(tǒng)的設(shè)計，簡直太利于我們做版本管理了。

我們在本地創(chuàng)建一個叫 enterprise-code-reviewer 的文件夾，然后在里面建好這幾個東西：

• SKILL.md：這是核心，AI 的大腦指令都在這。
• scripts/：放腳本的文件夾，比如 Python 代碼。
• resources/：放參考資料，比如公司的開發(fā)文檔。

第二步：準(zhǔn)備秘密武器（輔助資源）

既然是企業(yè)級審查，總得有標(biāo)準(zhǔn)吧？我們在 resources 文件夾里放一個 style_guide.md，寫上你的規(guī)矩：

Acme Corp 代碼風(fēng)格指南：

1. 變量名必須用 snake_case。
2. 禁止使用 eval() 函數(shù)，太危險！
3. SQL 查詢必須參數(shù)化，防止注入攻擊。

接著，為了確保審查的準(zhǔn)確性，我們不能只靠 AI 用眼看。我們在 scripts 文件夾里寫一個簡單的 Python 腳本 security_check.py，讓它幫 AI 進(jìn)行靜態(tài)分析。代碼邏輯很簡單：讀取文件，如果發(fā)現(xiàn) eval( 或者 os.system( 這種危險字符串，就報警。

第三步：注入靈魂（編寫 SKILL.md）

這是最關(guān)鍵的一步。打開 SKILL.md，我們需要用 YAML 格式告訴 Claude 它是誰。

簡單說下元數(shù)據(jù)的規(guī)范

• name：Skill 的唯一標(biāo)識符，通常使用 kebab-case（短橫線連接的小寫字母）。限制在 64 個字符以內(nèi) 。
• description：至關(guān)重要。這是 Claude 在未加載 Skill 內(nèi)容前唯一能看到的信息。它必須精準(zhǔn)描述 Skill 的功能以及觸發(fā)條件（Trigger Conditions）。優(yōu)秀的描述應(yīng)包含具體的動詞和場景關(guān)鍵詞，以便模型在進(jìn)行語義匹配時能夠準(zhǔn)確命中。建議長度控制在 200 字符以內(nèi)，直擊要點 。
• dependencies：指定 Skill 運行所需的 Python 庫。這在 Claude Code 環(huán)境中尤為重要，系統(tǒng)會嘗試滿足這些依賴環(huán)境

所以，以下是我寫的例子

Ok，寫完元數(shù)據(jù)部分后接下來是正文部分，我們直接用自然語言寫指令：

角色定義 你是 Acme Corp 的首席軟件架構(gòu)師。你的任務(wù)是審查代碼，必須嚴(yán)格遵守 resources/style_guide.md 中的標(biāo)準(zhǔn)。

審查工作流

1. 自動化安全檢測：先調(diào)用腳本 scripts/security_check.py，如果有紅色警告，必須置頂顯示。
2. 風(fēng)格一致性審查：讀取風(fēng)格指南，逐行比對代碼。重點看命名規(guī)范和注釋。
3. 生成報告：輸出一份 Markdown 報告，包含安全審計結(jié)果、違規(guī)行號和重構(gòu)建議。

（發(fā)現(xiàn)了嗎？這完全就是你給人類員工寫工作手冊的邏輯！）

第四步：打包上崗

最后，把整個文件夾壓縮成一個 Zip 包，上傳到 Claude 的配置后臺，或者直接扔進(jìn)本地的 ~/.claude/skills/ 目錄。

搞定！現(xiàn)在你就可以把一段爛代碼扔給 Claude，對它說：“幫我審查一下?！?/p>

你會看到它自動調(diào)用了那個 Skill，先運行 Python 腳本進(jìn)行安全掃描，然后翻閱風(fēng)格指南，最后給你甩出一份專業(yè)得不能再專業(yè)的審查報告。這就是 代碼執(zhí)行+知識封裝 的威力。

完整版（一個例子，簡單寫了一下）

04 Skills 還能怎么玩？

學(xué)會了這一招，你的想象力就是唯一的邊界。來看看那些聰明的企業(yè)已經(jīng)在用 Skills 做什么了。

場景一：拯救運維小哥的發(fā)際線

以前，運維團(tuán)隊每天都要盯著 Git 提交記錄寫日報，枯燥又費眼。 現(xiàn)在，他們做了一個 git-analyzer Skill。給它權(quán)限運行 Bash 命令，它就能自動抓取過去 24 小時的提交記錄，利用大模型的理解能力，自動把雜亂的 Commit 分類成“新功能”、“Bug 修復(fù)”和“雜項”，最后生成一份漂亮的 HTML 日報。 只要一句指令：“生成今天的發(fā)布日報”，半小時的工作量瞬間變成 3 秒鐘。

場景二：讓市場部同事也能做數(shù)據(jù)分析

市場部的同事有一堆 CSV 銷售數(shù)據(jù)，想要畫圖表，但不會寫 Python 怎么辦？ 開發(fā)一個 data-visualizer Skill。里面封裝好畫圖的 Python 腳本。Claude 會先分析 CSV 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，“看”懂?dāng)?shù)據(jù)的含義，然后自動決定是畫折線圖還是柱狀圖，最后調(diào)用腳本生成圖片。 最棒的是，生成的圖表配色完全符合企業(yè)的品牌 VI，因為你在 Skill 里早就寫死了一套配色參數(shù)。

場景三：處理海量數(shù)據(jù)的超級批處理

如果你要檢查 500 個用戶的權(quán)限，讓 AI 逐個去調(diào) API 簡直是災(zāi)難——慢，而且 Token 貴得要死。 利用 Skills 的程序化工具調(diào)用（Programmatic Tool Calling），你可以寫一個 Python 腳本，在腳本內(nèi)部用循環(huán)去調(diào) API，處理完這 500 個數(shù)據(jù)后，只把最終的異常名單返回給 Claude。 這就把原本隨著數(shù)據(jù)量線性增長的 Token 消耗，直接降維打擊成了常數(shù)級消耗。省錢又高效，老板看了都得夸你會過日子。

當(dāng)然，把代碼執(zhí)行權(quán)交給 AI，安全治理必須跟上。

我們必須建立起 數(shù)字資產(chǎn) 的管理意識。比如防范提示詞注入——別讓惡意用戶一句話就把你的 Skill 變成了“刪庫跑路”的工具。在編寫指令時，我們要像教孩子一樣，反復(fù)強(qiáng)調(diào)安全邊界，甚至在腳本層面限制它的讀寫權(quán)限。

同時，Skill 本質(zhì)上也是代碼，它也應(yīng)該進(jìn) Git 倉庫，接受版本控制，接受 Code Review。

展望未來，安索帕的報告提到了一個讓我無限向往的圖景：Agent Skills 標(biāo)準(zhǔn)化。

Anthropic 正在推動開放標(biāo)準(zhǔn)，這意味著未來你寫的 Skill，可能不僅能在 Claude 上跑，還能無縫遷移到微軟 Copilot 或者是 OpenAI 的平臺上。

我們將迎來一個巨大的“技能市場”。以后你需要什么 AI 能力，不用自己從頭教，直接去市場下載一個別人寫好的 Skill 包——就像在 Steam 創(chuàng)意工坊下載 MOD 一樣簡單。

最后

Claude Skills 的出現(xiàn)，隱喻著我們與 AI 的關(guān)系發(fā)生微妙的變化。

我們不再僅僅是 AI 的使用者，我們正在成為 AI 的教導(dǎo)者和管理者。

當(dāng)我們精心編寫每一個 Skill，把隱性的業(yè)務(wù)經(jīng)驗顯性化，封裝成一個個可復(fù)用的數(shù)字模塊時，我們實際上是在為未來的數(shù)字勞動力編寫《崗位說明書》。

所以，別再猶豫了。打開你的編輯器，去為你的 Claude 打造第一個專屬技能吧。那個屬于你自己的“數(shù)字員工”，其實就在你的指尖。

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好了，我們下次再見！