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概述

过去两年，几乎所有玩过大模型的人，都绕不开两个词：Prompt 和 Agent。
但 2025 年开始，一个新词快速占领技术圈与 AI 圈的视野——Claude Skills / Agent Skills。

很多人已经听说过 Skills，却并没真正搞清楚三个关键问题：

• Skills 和 Prompt 的本质区别是什么？
• Claude Skills 为什么会在 2025 年突然爆火？
• 对普通开发者和职场人来说，具体能带来什么改变？

接下来我将试图从工程实践视角，把这件事讲清楚：
从“会写 Prompt 的高级用户”，到“会运营 Claude Skills 的协作架构师”，中间到底差了什么台阶。

一、Claude Skills 到底是什么？不是“更长的 Prompt”

如果只能用一句话总结：Claude Skills，是能被反复调用、自动触发、真正“干活”的 AI 能力模块。

换句话说，Skills 做的事情，是把你一次性对话里的“灵光一现”，沉淀成可复用的长期资产。

在日常使用中，很多人遇到的问题是这样的：

• 每次都要从头向 Claude 描述同一类需求
• 稍微复杂一点就需要反复改提示词、改示例
• 整个工作流高度依赖“当下怎么临时发挥”

Prompt 在这种场景里，更像一次性的即时指令。
而 Skill 的定位，是一个被命名的能力单元，可以被多轮对话、多个项目反复调用。

一个常用的比喻是：

• Prompt = 临时指令
• Skill = 固定技能
• Claude = 带技能树的智能体

从架构视角看，一个 Skill 至少包含三层含义：

• 能力边界：这个 Skill 负责解决哪一类问题？不做什么？
• 输入输出约定：接收什么输入（文本 / 结构化数据），产出什么格式的结果。
• 触发策略：什么时候该用它、什么时候不该用，是否可以自动被 Agent 决策调用。

这也是为什么很多人第一次真正用上 Skills 之后，会有一种很直观的感觉：
“同一个 Claude，怎么突然变得像一个真正的协作同事了？”

二、为什么 Claude Skills 会在 2025 年突然爆火？

从时间线上看，Skills 的出现并不是偶然事件，而是一个趋势的临界点：
AI 正在从“陪你聊天”，变成“替你完成任务”。

过去几年主流使用方式是：

• 人来拆解任务，AI 负责给出点子、写代码、润色文案
• 每一步如何执行，主要靠人来设计、决定和衔接

而到了 2025 年，这种分工在几个方面出现了质变：

• Claude 已经能够做更可靠的“该不该用工具 / 用哪个工具”的决策
• Agent 架构逐渐成熟，从单轮问答走向多步任务执行
• 官方与社区围绕 Skills 形成了类似“插件市场”的生态

在这个背景下，Skills 卡在一个非常关键的位置：
一端连接“人类对任务的抽象”，另一端连接“Agent 的自动化执行能力”。

当前 Claude 至少在三件事情上已经相对成熟：

• 自动判断是否该调用某个 Skill，而不是完全靠用户手动触发
• 支持“一次配置，长期复用”的能力沉淀方式
• 官方与社区都在积极维护 Skills 仓库，形成了可发现、可安装、可分享的生态

这三个条件叠加，意味着 Skills 已经从“PPT 概念”，变成“有人在生产环境天天用的东西”。
连主打代码场景的 Qwen Code 也已经官宣支持 Skills 体系，这进一步验证了这一方向的可行性。

三、官方与社区：那几套“装上就能提升效率”的 Claude Skills

如果把 Skills 比作“能力插件”，那眼下最实用的一批，其实已经有人帮你精选好了。

下面按照装上后的直接生产力收益，梳理几类值得优先关注的 Skills 资源。

3.1 Anthropic 官方 Skills 仓库：文档工作者的刚需工具箱

官方 Skills 仓库可以理解为 Claude 的“官方技能树”，由 Anthropic 自己维护，质量和稳定性都比较有保障。

核心能力覆盖了绝大多数知识工作者的日常场景：

• Word（DOCX）自动生成与编辑：写方案、写合同、写总结报告
• PDF 解析、合并、结构抽取：从长文档里抓关键内容、抽表格、提纲要点
• PPT 自动生成汇报稿：根据输入内容自动形成结构清晰的汇报文档
• Excel（XLSX）数据处理与分析：做数据清洗、简单统计与分析说明

如果你的工作大量包含“写文档 + 做汇报 + 看资料”，
那么官方 Skills 基本是装了就见效的一类选择。
对应仓库地址为：https://github.com/anthropics/skills。

3.2 Awesome Claude Skills：社区维护的导航站

除了官方仓库，社区里也出现了多个“Skills 导航站”，其中最典型的就是 Awesome Claude Skills 系列仓库。

它们的用途非常明确：帮你在海量 Skills 里快速定位“别人已经踩过坑的好用技能”。

当前两个质量较高的清单是：

• https://github.com/BehiSecc/awesome-claude-skills
• https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills

里面按照场景整理了多种类型的 Skills：

• 写作 / 研究：论文阅读、文献总结、结构化写作
• 开发 / 代码分析：代码解释、接口梳理、单元测试生成
• 自动化工作流：流程拆解、任务编排、批处理操作
• 内容整理 / 知识管理：笔记清洗、结构化知识库构建

这类资源特别适合这样一类人：
已经知道自己想用 Skills 做什么，但不想从 0 开始造轮子，只想“先抄一份能用的作业再改造”。

3.3 Claude Skills Marketplace：最接近“插件市场”的形态

如果说官方仓库更偏“基础能力组件”，Awesome 列表更像“目录索引”，
那 Claude Skills Marketplace 则是一个“装完就能跑流程”的工作流合集。

它的特点是：

• 提供工程化的工作流，而不仅仅是一个个单点技能
• 可以一键安装你需要的整套流程，比如“工程开发 + 任务拆解 + 自动代码 Review”等
• 支持命令行形式的快速安装，例如：

  /plugin marketplace add mhattingpete/claude-skills-marketplace/engineering-workflow-plugin

仓库地址为：https://github.com/mhattingpete/claude-skills-marketplace。

适合人群非常清晰：

• 程序员
• 技术负责人
• 已经在用 AI 辅助项目开发、希望进一步自动化流程的实践派工程师

3.4 SkillsMP：面向 Skills 的“搜索引擎”

当 Skills 数量越来越多，仅靠 GitHub 搜索就显得有点粗糙。
于是出现了一个专门的聚合站：SkillsMP。

访问https://skillsmp.com/，你可以像逛市场一样搜索和筛选 Skills：

• 支持直接用关键词检索，比如 pdf、research、automation、coding 等
• 聚合了不同作者、不同仓库的 Skill，实现统一入口
• 更适合“我大概知道方向，但还想多看看别人都在做什么”的探索型场景

这类工具，特别适合那些喜欢折腾、希望搭建自己自动化工作流的人。

四、从聊天工具到执行者：Claude Skills 带来的使用方式跃迁

很多人在用 Claude 一段时间后，都会产生这种体验的落差： “模型不差，但总觉得没真正帮我省多少事。”

一个重要的观点是：差距不在于模型，而在于使用方式。

4.1 不用 Skills 的 Claude：高级聊天工具

在完全不使用 Skills 的模式下，Claude 的定位大致是这样的：

• 更聪明的问答助手
• 能写代码、能写文案、能写方案
• 但每一次合作，都是从零开始重新“磨合”

这会导致几个结果：

• 能力高度依赖当次 Prompt 的质量与上下文
• 同一类工作在不同项目之间几乎不具备“记忆性”
• 整体工作流的自动化程度很有限，更多是“人想好了，再交给 Claude 去做”

4.2 用上 Skills 的 Claude：任务执行者与协作伙伴

一旦把 Skills 引入进来，角色关系会发生明显变化：

• Claude 不再只是“回答问题”，而是被赋予了“调用技能完成任务”的责任
• 能力模块变得可复用、可叠加，形成自己的“技能树”
• 工作流开始出现可重复的自动化路径，而不是完全依赖临场发挥

简单来说，从“不用 Skills”到“运用 Skills”，实际上是在做这件事：
把你和 Claude 之间的关系，从一次性的问答，升级成长期的协作系统。

五、普通人 / 开发者如何开始用 Claude Skills？一个可落地的三步法

对于很多刚接触 Skills 的用户来说，最大的门槛往往不在技术，而在心理： “听起来很厉害，但我一时半会儿也不知道从哪儿下手。”

很务实的建议是：先不要急着自己写，从用好别人写的开始。

下面整理成一个更偏工程实践的三步路径。

5.1 第一步：优先使用官方 + 社区现成 Skills

目标是解决“从 0 到 1 的心理门槛”。

在这个阶段，可以遵循这样的策略：

• 先列出自己最近 1–2 个月经常重复的任务场景
• 针对每类场景，到官方 Skills 仓库和 Awesome 列表里搜索相近能力
• 能 70% 契合需求就先用起来，后续再做微调和适配

这样做至少有三个好处：

• 避免一上来就把精力砸在“如何写出完美 Skill”这种高难度任务上
• 通过使用别人写的优秀 Skills，反向学习结构与实现思路
• 快速体验到“会用 Skills 到底能省多少事”，产生正反馈

5.2 第二步：把重复 3 次以上的工作“技能化”

当你开始熟悉 Skills 的基本用法后，可以进入第二个阶段：
有意识地把高频任务抽象成自己的 Skill。

一个简单的判断标准是：
如果过去一周你已经为某类任务重复向 Claude 描述同一类需求 ≥ 3 次，就值得考虑把它抽象成 Skill。

典型的候选场景包括：

• 固定格式的周报 / 月报写作
• 固定结构的需求评审、技术方案模版
• 固定风格的代码 Review 与优化建议
• 针对某个业务知识库的高频问答

在这个过程中，建议注意两点工程化思路：

• 明确 Skill 的“职责边界”：尽量单一职责，不要做成一个“万能大而全”的 Skill
• 把输入输出格式设计好：尤其是输出，尽量结构化，方便后续工作流串联

5.3 第三步：把 Claude 当“搭子”，而不是搜索框

这一步其实是心智模式的切换。

• 搜索框心态：
  “问它怎么做”，然后自己去执行

• 协作心态：
  “告诉它要做什么”，并让它直接承担一部分执行

在 Skills 的架构下，这种心态转变会更加自然：

• 不再只问“怎么写一份汇报 PPT”，而是让某个 PPT Skill 直接生成初稿
• 不再只问“这段代码哪里有问题”，而是让代码分析 Skill 做系统性诊断
• 不再只问“帮我理解这份长 PDF”，而是让 PDF Skill 提取结构化要点供后续加工

换句话说，不是“问它怎么做”，而是让它直接去做。

六、从 Prompt 到 Skills：长期协作关系的重构

一个很有代表性的观点是：
Prompt 决定一次对话的质量，Skills 决定你和 AI 的长期协作关系。

站在工程和组织视角，这句话可以有至少三层解读：

• 对个人而言：
  Prompt 决定你当下“聊得好不好”；
  Skills 决定你能否把经验沉淀下来，形成自己的 AI 协作资产。

• 对团队而言：
  Prompt 文档更多是“使用说明书”；
  Skills Library 则是“可执行的能力组件库”，可以被团队成员反复调用。

• 对组织而言：
  围绕 Skills 搭建起来的，不只是工具箱，而是在构建一个可生长的“集体大脑”。

对于已经熟练使用 Claude 的开发者和技术从业者，
下一阶段真正的升级，不是再多记几个提示词模板，而是开始系统地思考：

• 哪些能力应该被沉淀为 Skills？
• 如何维护一套适合自己或团队的 Skills Library？
• 如何让 Claude 在这套 Library 之上，扮演好“通用执行者”的角色？

也许再过一两年，大家回头再看 2025–2026 年这段时间，会发现一个清晰的分水岭：
之前的时代，是“谁会写 Prompt 谁占优”；之后的时代，是“谁会写、会运营 Skills，谁在真正定义人与 AI 的协作方式”。