Claude 总是泛泛而谈？试试用 Skills 沉淀团队最佳实践 --知识铺

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Claude Skills：给 AI 装上专业"技能包"

用 Claude Code 开发项目的时候，经常遇到这些困惑：

• 让 Claude 做代码审查，它给的建议太泛泛，不够专业？

• 写 Python 异步代码时，它对 asyncio 的最佳实践不够深入？

• 搭建 Kubernetes 配置，总感觉它缺少实战经验？

• 每次都要重复解释同样的技术上下文？

Claude 本身很聪明，但就像一个全才——什么都懂一点，但不够专精。这时候就需要 Claude Skills 出场了。

什么是 Claude Skills

一句话解释

Skills 是给 Claude 装的"专业技能包"。就像 RPG 游戏里给角色学技能，一个 Skill 让 Claude 在特定领域变成专家。

官方定义是这样说的：

Agent Skills are organized folders of instructions, scripts, and resources that agents can discover and load dynamically to perform better at specific tasks.

翻译一下：Skills 是打包好的指令、脚本和资源，Claude 会自动发现并按需加载，让它在特定任务上表现更好。

核心特性

1. 模型自主调用

   Claude 根据任务自动判断是否使用 Skill，不需要手动触发

2. 按需加载

   只有用到的内容才占用 context window

3. 可组合

   多个 Skills 可以协同工作

4. 跨平台

   Claude.ai、Claude Code、Agent SDK、Developer Platform 都支持

三层加载架构

这是 Skills 设计最巧妙的地方——Progressive Disclosure（渐进式披露）：

<span leaf="">┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐

官方工程博客这样解释：

Like a well-organized manual that starts with a table of contents, then specific chapters, and finally a detailed appendix, skills let Claude load information only as needed. This means that the amount of context that can be bundled into a skill is effectively unbounded.

简单说：Skill 可以打包无限量的内容，但只在需要时才加载。你可以装 50 个 Skills，启动时只占用 ~5000 tokens（50 × 100），只有用到的才加载完整内容。

Skills vs MCP：两个不同层面的东西

刚接触的时候很容易搞混，它们到底什么区别？

一句话区分

有人总结得很形象：

MCP server = “Claude, here are the keys to the filing cabinet.” Skills = “Write the instructions once, Claude follows them forever.”

MCP 给 Claude 钥匙（工具），Skills 给 Claude 说明书（知识）。

具体对比

| 维度

|

Skills

|

MCP Servers

本质

知识和方法论

|

工具和能力

| | 作用 |

教 Claude “怎么做”

|

给 Claude “能做什么”

| | 格式 |

Markdown 文件 + YAML 元数据

|

协议 + 服务端程序

| | Token 效率 |

元数据 ~100 tokens，按需加载

|

数千到数万 tokens

| | 设置复杂度 |

简单，创建 markdown 文件即可

|

较复杂，需要配置服务

| | 可移植性 |

Claude 专用

|

开放标准，多厂商支持

|

怎么配合使用

做代码审查时：

• code-review-excellence

   skill 提供审查标准和方法

• Claude Code 原生的 Read/Grep 工具读取代码

• 如果是前端代码，可能还会用 Playwright MCP 跑一下页面

写技术文档时：

• technical-writer

   skill 提供写作框架和风格指南

• context7

   MCP 查询最新的库文档

• tavily

   MCP 搜索相关的最佳实践

一句话总结：MCP 提供连接外部系统的能力，Skills 提供如何使用这些能力的知识。

Skills 怎么工作

激活机制

Skill 的 description 字段决定何时激活。Claude 会分析用户输入，匹配相关的 skill：

<span leaf="">description: Master effective code review practices to provide constructive

当用户说：

• “审查这段代码” → 激活（匹配 “reviewing”）

• “帮我 review PR” → 激活（匹配 “pull requests”）

• “建立代码审查标准” → 激活（匹配 “establishing review standards”）

• “写个 Python 函数” → 不激活（无匹配）

技术实现上，Claude 通过 Bash 工具读取 SKILL.md 文件来触发加载。

下面这张图展示了关键词如何自动触发 skill：

Token 开销实测

这是 Skills 设计巧妙的地方：

未激活时：每个 skill 只占约 100 tokens（name + description）

• 50 个 skills ≈ 5000 tokens

激活时：加载 SKILL.md（核心内容）

• 典型的 SKILL.md ≈ 1500-3000 tokens

深度引用时：加载 reference/ 文件

• reference/react.md

   ≈ 7000 tokens

• reference/python.md

   ≈ 8500 tokens

• 但脚本执行是确定性的，只有输出才消耗 token

下面这张图展示了按需加载的过程：

多 Skill 协作

一次对话可以激活多个 skills。比如问"审查这个 Python 异步测试代码"：

<span leaf="">用户: "审查这个 Python 异步测试代码"

就像召集了 3 个专家会诊。

安装和配置

存放位置

Skills 有两个位置

<span leaf="">~/.claude/skills/              # 全局 skills (所有项目可用)

安装方式

**方式 1：从官方仓库安装
**

<span leaf=""># Claude Code 中安装官方 document skills

官方 anthropics/skills 仓库提供：

| 类别

|

包含内容

Document Skills

Word/PDF/PowerPoint/Excel 处理（生产级质量）

| | Creative & Design |

p5.js 算法艺术、Canvas 设计、GIF 动画

| | Development |

Web artifacts、MCP server 创建、Playwright 测试

| | Enterprise |

品牌指南、内部沟通模板

|

方式 2：从社区 Marketplace 安装

<span leaf=""># 添加社区 marketplace

**方式 3：手动创建
**

<span leaf=""># 创建 skill 目录

SKILL.md 规范

官方要求

<span leaf="">---

目录结构最佳实践

<span leaf="">skill-name/

实战：从 7 分到 9 分的代码审查

没有 Skill 时

问：“审查下项目结构”

Claude 可能会：

• 列出文件列表

• 指出明显问题（比如缺少 README）

• 给一些泛泛的建议

质量：7/10 — 能用，但不够系统

有 Skill 后

同样的问题，激活 code-review-excellence skill 后：

<span leaf="">## 项目结构审查报告

质量：9/10 — 专业、系统、可执行

区别在于：

| 维度

|

基础模式

|

Skill 模式

结构

|

无固定结构

|

4 阶段审查流程

| |

优先级

|

混在一起

|

🔴🟡🟢 明确分级

| |

可执行性

|

泛泛建议

|

具体行动计划

| |

深度

|

表面问题

|

语言特定陷阱

|

创建自定义 Skill

什么时候该创建

1. 团队特定规范

    — “我们的 API 设计标准”

2. 重复性工作

    — 每次都要解释的技术细节

3. 知识沉淀

    — 把踩过的坑固化下来

4. 专业领域

    — Marketplace 没有的细分领域

创建步骤

第 1 步：确定范围

一个好的 skill 要：

• 聚焦单一主题

• 可独立使用

• 有明确的激活条件

• 不要做"万能 skill"

第 2 步：组织内容

<span leaf="">---

第 3 步：测试

<span leaf=""># 创建 skill

最佳实践

• 描述要精准

  <span leaf=""># ❌ 太宽泛
  

内容要实战

• 多用对比示例（Good vs Bad）

• 提供 checklist

• 包含真实的坑和解决方案

• 团队共享

<span leaf=""># 放项目目录，团队共享

安全考虑

官方文档特别强调这一点：

We strongly recommend using Skills only from trusted sources: those you created yourself or obtained from Anthropic.

Skills 可以包含脚本，恶意 Skill 可能：

• 让 Claude 执行有害操作

• 泄露数据

• 入侵系统

建议：

• 审查所有 bundled 文件（SKILL.md、scripts、images）

• 避免使用从不可信 URL 获取内容的 Skills

• 像对待安装软件一样对待 Skill

平台支持

| 平台

|

支持类型

|

共享范围

Claude.ai

预置 + 自定义上传

|

仅个人

| | Claude Code |

自定义（文件系统）

|

个人或项目级

| | Claude API |

预置 + 自定义

|

组织级

| | Agent SDK |

自定义（.claude/skills/）

|

配置级

|

注意：自定义 Skills 不会跨平台同步，需要分别上传。

局限性

Skills 不能做的

• ❌ 操作浏览器（需要 Playwright MCP）

• ❌ 联网搜索（需要 Tavily MCP）

• ❌ 执行系统命令（需要 Bash 工具）

• ❌ 读取文件（需要 Read 工具）

Skills 擅长的

• ✅ 提供系统化的知识框架

• ✅ 指导最佳实践

• ✅ 识别常见陷阱

• ✅ 优化工具使用策略

创建成本

高质量 skill 需要投入：

• 核心内容（SKILL.md）：4-6 小时

• 补充资源：8-12 小时

• 持续维护：按需更新

总结

原理层面：

• Skills 是给 Claude 装的"专业技能包"，让它从全才变专家

• 采用 Progressive Disclosure 架构，按需加载，token 效率高

• 通过 description 自动激活，无需手动调用

• 可以多个 skills 协作，互相补充

实用层面：

• 官方 anthropics/skills 提供生产级 Document Skills

• 社区 marketplace 提供更多细分领域 skills

• 自定义 skill 简单：一个目录 + 一个 SKILL.md

• Skills 和 MCP 是互补关系，不是替代

使用建议：

1. 新手

   从官方 skills 开始，体验专业化提升

2. 进阶

   创建团队特定 skills，沉淀最佳实践

3. 安全

   只使用可信来源的 skills，审查所有脚本

---

相关资源

官方文档

1. Agent Skills 文档

    - 完整使用指南

2. Skills 工程博客

    - 技术架构详解

3. Skills 发布公告

    - 功能介绍

代码仓库

4. anthropics/skills

    - 官方 Skills 仓库

5. wshobson/agents

    - 社区 Skills marketplace

扩展阅读

6. 创建自定义 Skills

    - 官方教程

7. Skills vs MCP 对比

    - 官方博客解释

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作者：也无风雨也雾晴

来源：juejin.cn/post/7578714735307735066

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