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Claude 现已引入 Skills 功能，显著提升了其执行特定任务的能力。Skills 本质上是一个包含指令、脚本和资源的结构化文件夹，Claude 能够根据任务需求动态加载这些资源。

这一机制的核心优势在于按需加载：Claude 仅在检测到当前任务与特定技能相关时才会调用该技能。这种设计不仅确保了 Claude 的运行效率，还能使其快速获取特定领域的专业知识，从而更高效地完成任务。

在执行过程中，Claude 会自动扫描可用技能库以匹配相关项。一旦找到匹配项，它仅加载完成任务所需的最少信息和文件。

目前，Skills 功能已在 Claude 的专业版、Max 版、团队版和企业版中上线。值得注意的是，Skills 的设计理念已逐渐被开源社区采纳并实现，例如 LangChain 的 Deep Agents 体系。详情可参考：Using skills with Deep Agents[1]。

因此，深入理解 Skills 的功能架构、使用技巧及底层原理，对于构建高效的 AI 代理至关重要。

Skills 的核心特性包括：

• 可组合性：支持多技能叠加使用。Claude 能够自动识别任务所需技能组合并协调执行。
• 可移植性：采用统一的格式标准。只需构建一次，即可在 Claude 应用、Claude Code 及 API 等不同环境中通用。
• 高效性：遵循按需加载原则，最大化资源利用率。
• 执行力：支持编写和执行代码，在处理需要确定性结果的任务时，比单纯的文本生成更可靠。

一、Claude Agent Skills 工作原理

随着大语言模型能力的飞跃，构建能够与复杂计算环境交互的通用智能体已成为现实。然而，随着智能体功能的日益强大，我们需要一种更具可组合性、可扩展性和可移植性的架构，以便为它们赋予特定领域的专业知识。

Agent Skills本质上是一个包含指令、脚本和资源的标准化目录结构。代理（Agent）能够动态发现并加载这些资源，从而获得完成特定任务所需的能力。通过将专业知识封装为可组合的资源包，Skills 极大地扩展了 Claude 的功能边界，将其从一个通用代理转变为能够适应特定需求的专用代理。

形象地说，为智能体构建技能就像是为新员工编写一份详尽的入职指南。借助于 Skills，我们无需再为每个特定场景构建孤立的、定制化的智能体。相反，任何人都能够通过捕获和共享流程知识，为智能体灵活添加功能模块。本文将深入解析 Skills 的定义、工作原理，并分享构建高质量 Skills 的最佳实践。

Agent Skills 在计算环境交互中的架构位置示意图

Agent Skills 在计算环境交互中的位置（来自：Equipping agents for the real world with Agent Skills[2]）

从技术角度来看，技能是一个包含SKILL.md文件及相关脚本、资源的标准化目录。这些组件共同协作，为代理提供额外的功能支持。

Skills 核心结构说明

每个技能目录的核心是一个SKILL.md文件。该文件必须以 YAML Frontmatter（前置元数据）开头，其中包含name（技能名称）和description（技能描述）等关键元数据。在启动阶段，代理会将所有已安装技能的name和description预加载到其系统提示符中。

这种机制构成了“渐进式披露”（Progressive Disclosure）的第一层：它仅提供最关键的索引信息，足以让 Claude 判断何时调用特定技能，而无需一次性加载所有细节。

SKILL.md文件的正文内容则是第二层详细信息。当 Claude 判定某项技能与当前任务相关时，它才会读取该技能的完整信息并将其加载到上下文中。

SKILL.md 文件结构与内容示例

SKILL.md 示例（来自：Equipping agents for the real world with Agent Skills[3]）

随着技能复杂性的增加，单个SKILL.md配置文件可能无法容纳所有的上下文信息，或者某些信息仅在特定场景下才相关。在这种情况下，技能可以在目录中捆绑额外的文件，并在SKILL.md中通过文件名引用它们。这些额外的链接文件构成了第三层（及更高层）的详细信息，Claude 可以根据需要选择性地读取。

在下方所示的 PDF 技能示例中，SKILL.md引用了两个与核心内容一起打包的附加文件：reference.md和forms.md。通过将表单填写说明移至单独的文件（forms.md），技能作者保持了SKILL.md核心内容的简洁，同时确保 Claude 仅在需要填写表单时才会读取相关说明。

包含引用文件的复杂 SKILL.md 结构示例

SKILL.md 复杂示例（来自：Equipping agents for the real world with Agent Skills[4]）

你可以通过添加文件将更多上下文信息添加到你的技能中，然后Claude可以根据系统提示触发该技能。 渐进式披露是使代理技能灵活且可扩展的核心设计原则。就像一本组织良好的手册，从目录开始，然后是具体章节，最后是详细的附录一样，技能允许 Claude 仅在需要时加载信息

Skills 的触发机制

得益于文件系统和代码执行工具的支持，智能体在执行任务时无需一次性加载技能的所有内容。这一特性突破了上下文窗口的限制，使得技能能够包含几乎无限量的背景信息和资源。

技能的触发主要依赖于加载到系统提示符中的元数据。

Claude Agent Skills 触发流程图

SKILL 触发流程（来自：Equipping agents for the real world with Agent Skills[5]）

一个完整的技能包含三个核心要素：名称（唯一标识符）、描述（激活条件）和指令（执行步骤）。在实际运行中，只有SKILL.md中的名称和描述会直接影响技能的触发判定。换言之，这两个字段决定了 Claude 是否会调用该技能来获取专业知识或执行特定工作流。

因此，名称的设计应遵循简洁明了的原则，建议使用小写字母和连字符（kebab-case），例如pdf-editor或brand-guidelines。

Skills 的扩展能力：代码执行

除了文本指令外，Skills 还可以包含供 Claude 调用的可执行代码。

虽然大型语言模型在众多任务中表现优异，但在某些场景下，传统的代码执行更为高效且可靠。例如，对列表进行排序，直接运行算法远比让 LLM 生成排序后的文本要经济得多。更重要的是，许多企业级应用对结果的确定性有严格要求，这是单纯的概率模型难以保证的。

通过集成 Python 脚本等工具，Skills 能够实现高度可靠的自动化流程。例如，一个包含预写 Python 脚本的技能可以自动读取 PDF 文件并提取表单字段。在此过程中，Claude 无需将整个脚本或 PDF 内容加载到上下文中，仅需调用脚本即可。这种基于代码的工作流不仅节省了上下文资源，还确保了结果的一致性和可重复性。

Skills 集成 Python 脚本执行工具代码示例

Skills 执行的工具代码（来自：Equipping agents for the real world with Agent Skills[6]）

二、SKILL.md 编写指南

SKILL.md是定义技能行为的核心文件。它是一个标准的 Markdown 文件，由两部分组成：**Frontmatter（前言）*和*正文内容。前言用于配置技能的元数据和运行权限，而正文内容则详细指导 Claude 如何执行操作。

Frontmatter（前言）配置

Frontmatter 位于文件的头部，采用 YAML 格式编写，包含控制 Claude 如何发现和使用该技能的关键配置。以下是一个典型的skill-creator前言示例：

---name: skill-creatordescription: Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations.license: Complete terms in LICENSE.txt---

• name：技能的唯一标识符。
• description：技能功能的简要概述。这是 Claude 判断是否调用该技能的核心依据。描述应采用清晰、行动导向的语言（如“当用户想要创建新技能时使用此技能”），以帮助 Claude 准确匹配用户意图。
• license（可选）：许可协议信息。
• allowed-tools（可选）：定义该技能可自动使用的工具列表，无需用户每次批准。
• model（可选）：指定执行该技能的模型版本。默认继承当前会话模型，但对于代码审查等复杂任务，可指定更强大的模型。
• version（可选）：版本号（如 “1.0.0”），用于版本控制和文档管理。
• disable-model-invocation（可选）：如果设置为true，Claude 将不会自动调用该技能。这适用于需要用户显式通过/skill-name触发的高风险操作或配置命令。

SKILL.md 提示内容编写

Frontmatter 之后是 Markdown 正文，即 Claude 在调用技能时实际读取的提示信息（Prompt）。这是定义技能行为、指令和工作流的地方。编写高效提示的关键在于简洁性和渐进式披露：在SKILL.md中仅提供核心指令，细节内容则通过外部文件引用。

---# 文档前置信息---# [简要用途说明 - 1–2 句话]## 概述[描述此技能的功能、使用场景及所提供的价值]## 前置条件[列出所需的工具、文件或上下文]## 操作步骤### 步骤 1：[第一步操作][使用祈使句给出明确指令][必要时提供示例]### 步骤 2：[下一步操作][使用祈使句给出明确指令]### 步骤 3：[最后一步操作][使用祈使句给出明确指令]## 输出格式[说明结果应如何组织]## 错误处理[当出现问题时的应对措施]## 示例[提供具体的使用示例]## 相关资源[引用随附的 scripts/、references/、assets/ 等内容]

提示内容编写最佳实践：

• 控制篇幅：建议控制在 5000 字（约 800 行）以内，避免上下文过载。
• 使用指令性语言：直接使用祈使句（如“分析代码以发现…”），避免冗长的第二人称描述（如“你应该…”）。
• 引用外部文件：将详细文档、规范或长文本移至外部文件，通过引用加载。
• 使用相对路径：始终使用{baseDir}变量指定路径，严禁硬编码绝对路径（如/home/user/project/）。

当技能被激活时，Claude 将获得allowed-tools中指定工具的访问权限，并根据配置加载相应的模型。技能的根目录路径会自动注入，确保能够正确访问所有绑定的资源。

辅助资源的组织与绑定

为了充分发挥 Skills 的潜力，通常需要将辅助资源与SKILL.md捆绑在一起。推荐的标准目录结构包含以下三个子目录：

my-skill/├── SKILL.md # 核心提示词与指令├── scripts/ # 可执行脚本 (Python/Bash)├── references/ # 需加载到上下文的参考文档└── assets/ # 静态资源与模板

为什么要进行资源打包？资源打包的核心目的是保持SKILL.md的精简（建议不超过 5000 字），防止无效信息占用 Claude 的上下文窗口。通过将详细文档、脚本和模板分离，Claude 可以利用渐进式披露技术，仅在真正需要时加载特定资源。

• scripts/：存放 Claude 可通过 Bash 工具调用的可执行代码。包括自动化脚本、数据处理程序、验证器或代码生成器，用于执行确定性任务。
• references/：存放 Claude 在需要时会读取到上下文中的参考文档。包括 Markdown 指南、JSON Schema、API 规范、检查清单等。凡是对于SKILL.md来说过于冗长，但对任务执行又必不可少的文本内容，都应放入此处。
• assets/：存放 Claude 可以引用但通常不会直接加载到上下文中的静态文件。包括 HTML/CSS 模板、图片、字体或二进制文件。

三、总结

鉴于 Claude 核心架构的闭源特性，本文主要从应用层面对 Skills 进行了剖析。随着 AI 代理生态的发展，类似的设计模式正在被广泛采纳。在后续的文章中，我们将结合开源框架 LangChain 的 Deep Agents，进一步探讨这种架构在更广泛场景下的实现与应用。

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