这篇内容源自一位长期研究 Claude、Prompt 工程与内容系统化的创作者。他分享的不是“更聪明地写 Prompt”，而是一种彻底改变你与 AI 协作方式的系统思维。

三个月前，他还在反复输入同样的提示语。

现在，他已经构建出可以自动运行决策框架、稳定输出个人风格内容、并分步骤引导复杂问题分析的系统。

变化并不是因为他写出了更长、更复杂的 Prompt，而是因为他不再把 Claude 当作聊天机器人，而是当作一个需要被系统化“入职培训”的团队成员。

这个转变的核心，就是 Claude 的 Skills。

Skills 不是高级 Prompt，而是可复用的工作能力

很多人误以为 Skills 只是系统 Prompt 的另一种形式。

事实上，这是对 Skills 最大的误解。

Skills 的本质是可移植的工作流程说明包。

你不是在告诉 Claude“这一次该怎么做”，而是在教它一整套固定的方法和判断逻辑，并且在合适的时候自动加载。

更准确的类比是：

Skills 就像给 AI 的 onboarding 文档。

你只需要教一次，后面每次都能复用。

一个简单但极其重要的判断标准

有一个标准几乎适用于所有人：

如果你已经重复使用同一个 Prompt 超过五次，那么它现在就应该是一个 Skill。

反复复制粘贴，其实是在用最原始的方式处理一个已经被验证过的流程。

最快上手的方式：让 Claude 帮你构建 Skills

很多人不知道，Claude 本身已经具备“创建 Skills 的能力”。

你并不需要理解复杂结构，也不需要自己设计文件组织方式。

你只需要把你的工作流程描述清楚，Claude 会通过提问的方式帮你梳理步骤、判断逻辑和输出标准，并最终帮你生成一个完整可用的 Skill。

可以大量使用这种方式来做快速原型，因为它几乎没有学习成本，却能迅速把“零散经验”变成“系统能力”。

被严重低估的核心技巧：业务上下文 Skill

这是整套方法中最有长期价值的一步。

你可以让 Claude对你的业务进行系统性研究，比如网站、文档、历史对话，甚至是你的个人内容风格，然后让它自动提炼出一份完整的业务与个人工作上下文。

这份上下文可以被保存为一个 Skill。

一旦完成，你将获得一个极其重要的结果：

你不需要在每一次对话中重新解释你是谁、你在做什么、你面向谁、你如何表达。

Claude 在一开始就已经知道这些信息。

这种 Context Skill 可以用于：

  • 个人品牌

  • 企业业务背景

  • 项目文档

  • 客户画像（尤其适合代理机构）

一次研究，长期复用。

把你最成熟的 Prompt，直接升级为 Skill

几乎每个深度使用 AI 的人，手里都有几个反复打磨过的 Prompt。它们往往经历了大量迭代，已经非常接近“稳定流程”。

这些内容，本质上已经是 Skills 了，只是还停留在“复制粘贴”的阶段。

一旦把它们转化为 Skills，Claude 就可以在合适的场景下自动加载这些规则，而不是每次重新猜你的偏好。

这一步完成之后，你会明显感受到：

AI 开始真正“记住你是怎么工作的”。

从“给建议”到“运行决策系统”

分享一个重量级示例：问题解决 Skill。

它并不是简单地让 Claude 给建议，而是强制 Claude 按照一整套严谨的分析框架来思考问题，包括第一性原理、根因分析、博弈论、二阶影响和系统性整合。

整个过程是分阶段推进的，每一步都需要澄清信息、确认理解，再进入下一层分析。

这种 Skill 的价值在于：

你得到的不是观点，而是一套被执行过的思考过程。

这正是聊天机器人和工作系统之间的本质区别。

真正好用的 Skills，一定是“会反问”的

一个常见错误是：把所有说明一次性塞给 Claude。

真正有效的 Skill，应该像一个对话式流程，引导用户一步步澄清需求，而不是假设一切前提。

这样设计的好处有三个：

  • 减少误判和想当然

  • 强迫用户明确真实需求

  • 让 AI 成为协作流程的一部分，而不是输出机器

把 Skill 设计成对话，而不是说明书，是一个关键转折点。

Skills 可以运行完整工作流，而不仅是生成文本

Skills 的能力边界，远比大多数人理解的要大。

它们不仅可以控制输出风格，还可以：

  • 主动收集上下文

  • 运行固定结构

  • 检查质量

  • 约束表达方式

  • 执行完整决策路径

这意味着你可以把一整套“做事方式”固化下来，而不是每次从零开始。

为什么 Skills 不会拖垮上下文窗口

Claude 在加载 Skills 时是分层工作的。

它会先快速扫描 Skill 的元信息，只有在确认相关时才加载完整指令，其它内容则按需调用。

这使得你可以同时拥有很多 Skills，而不必担心上下文被一次性塞满。

一个重要习惯是：

当你希望某个 Skill 一定被使用时，要明确点名它。

模块化，比“一个超级 Prompt”更重要

与其构建一个巨大而笨重的 Prompt，不如拆成多个职责清晰的 Skills，例如：

  • 业务上下文

  • 品牌语气

  • 研究流程

  • 平台格式规范

当这些 Skills 组合使用时，Claude 实际上是在调用一套“模块化专业能力”。

这是可扩展、可维护的系统思维。

一个现实可行的落地节奏

一种务实的实践路径：

第一阶段，找出你最常重复、最复杂的任务。

第二阶段，把真实流程写清楚，而不是写“理想流程”。

第三阶段，借助 Claude 把它变成 Skill。

第四阶段，在真实工作中不断修正。

一个月左右，你就能拥有一个明显提升效率和质量的 AI 工作系统。

最后的核心结论

你不需要一遍又一遍地写 Prompt。

你不需要在每次对话中重新解释自己。

你也不需要让 Claude猜你的工作方式。

你只需要把经验变成 Skills。

教一次，长期受益。

先构建系统，再享受放大效应。