LLM - 从 Claude Code Agent Skills 看通用代理的现实路径：设计理念、工程实现与未来形态

Claude Skills 是一种创新的模型扩展机制，通过 Markdown+YAML+脚本的组合，让大模型具备稳定执行专业任务的能力。其核心价值在于：模块化技能封装：将专业任务知识打包成可复用的"技能包"，包含结构化元数据(YAML)、详细说明(Markdown)和可执行脚本。高效知识管理：采用"元数据索引+按需加载"机制，大幅降低token消耗，支持

小小工匠

1021人浏览 · 2025-12-19 05:45:00

小小工匠 · 2025-12-19 05:45:00 发布

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一、为什么还需要 Skills？从“会说话的大模型”到“能干活的通用代理”

近两年，大模型从“聊天工具”一路进化到“代码解释器”“Agent 框架”“MCP 协议”“插件系统”等多种形态，但一个核心问题始终没彻底解决：如何让模型稳定、低成本、高复用地完成具体复杂任务。

传统做法大致有几类：

纯提示工程：把规则、约束、格式全部写进 prompt，长且脆弱，上下文一长成本就爆炸。
工具/插件：通过 HTTP API/MCP/自定义协议暴露能力，但协议设计成本高，描述工具的 token 开销也很可观。
代码解释器：给模型一个沙盒环境，会写代码、会跑脚本，但“要做什么、怎么做”的知识仍散落在提示词和人类记忆中。

Claude Skills 针对的正是这个空缺：把“如何完成某一类专业任务”的知识打包成可加载、可共享、可复用的“技能包”，再叠加代码解释器的执行力，让模型更像一个可扩展的“通用操作系统用户 + 自动化工程师”。

二、Claude Skills 是什么？一句话理解设计哲学

用一句话概括：Claude Skills 是一种用 Markdown + YAML + 可选脚本，给模型挂载“专业任务模块”的机制，让模型按需加载、按需执行这些技能。

从产品视角看，每个 Skill 像是一个“迷你插件”：

有清晰的任务边界（例如“根据品牌指南生成文案”“批量处理 Excel 数据”“生成符合 Slack 限制的 GIF”）。
有结构化的自描述（YAML frontmatter），可以被系统快速扫描和检索。
有详细的“操作手册”（Markdown 正文），教模型在具体场景下如何一步步完成任务。
有可执行能力（脚本、资源文件），在支持代码解释器的环境下真正把事情做完。

从工程视角看，它更接近于：“基于文档驱动的、面向 LLM 的插件系统”，协议极简、实现成本低，却能搭起一套通用代理的基础设施。

三、Skill 的结构：一个“YAML 头 + Markdown 说明 + 可选脚本”的技能包

3.1 典型 Skill 长什么样？

每个 Skill 本质上就是一个文件夹，里面至少有一个带 YAML frontmatter 的 Markdown 文件，外加可选的脚本、资源等。

一个抽象结构大致是这样（伪示例）：

slack-gif-creator/
  skill.md            # 核心：含 YAML 头的 Markdown
  generate_gif.py     # 由模型调用的脚本
  examples/           # 示例输入输出、测试用例
  assets/             # 模板、参考文件等

skill.md 可能类似（示意）：

***
name: "Slack GIF Creator"
description: "创建满足 Slack 大小与时长限制的 GIF 动图"
tags: ["gif", "slack", "media"]
inputs:
  - name: "video_file"
    type: "file"
  - name: "max_duration"
    type: "int"
***

# 使用说明

当用户需要为 Slack 创建 GIF 时，请遵循以下步骤：

1. 调用 `generate_gif.py`，传入视频文件路径与最大时长。
2. 检查输出 GIF 大小是否小于 Slack 限制。
3. 如不满足，调整分辨率与帧率后重试。
4. 将最终 GIF 返回给用户，并简要说明压缩策略。

这里有几个关键点：

YAML 部分极短、结构化、便于索引，用于快速判断“这是不是当前任务相关的技能”。
Markdown 部分详细、自然语言描述、可包含示例与步骤，真正承担“教模型如何完成任务”的职责。
脚本等资源则让模型有机会通过代码解释器将这份“书面经验”变成可执行的流水线。

3.2 为什么用 YAML frontmatter + Markdown？

这种组合有几个直接好处：

对开发者极友好：Skill 写起来就像写一篇带元信息的技术文档，不需要学习新 DSL 或复杂协议。
对模型极友好：模型天生擅长读说明书，Markdown 清晰分级、示例丰富，比 JSON schema 或 OpenAPI 更“可读可学”。
对系统极友好：只需扫描 YAML 头就够做初筛，避免每次都把整份冗长文档塞进上下文。

这背后反映的是一个重要理念：把“知识”与“执行”解耦。知识放在 Markdown，执行通过脚本和代码解释器完成，两者由大模型自己编排。

四、上下文与 Token 成本：为什么要“只扫 YAML，不读全文”

复杂 Agent 系统最常见的隐形成本就是：上下文越来越长，token 花费越来越高，且模型容易在噪音中迷路。

Skills 提出的一个很现实的工程优化思路是：会话开始或需要时，只扫描每个 Skill 的短 YAML 描述，做一次“候选技能检索”，而不一开始就加载全部技能全文。

这一机制带来的好处：

大量技能共存成为可能：哪怕有几十上百个技能，扫描的只是几百行 YAML，而不是几万字说明书。
任务路由轻量：通过名称、描述、tags、输入类型等元信息，就能较准确判断是否相关。
真正需要时才“懒加载”：确定与任务相关后，再把对应 Skill 的 Markdown 正文放进上下文，供模型深入阅读和执行。

从系统设计者角度，这相当于为 LLM 打造了一个**“技能索引层 + 懒加载知识库”**：既保留广度，又控制成本。

五、代码解释器加持：Skill 如何变成“能干活的流水线”

单有技能说明文档还不够，真正让 Skills 变得强大的关键是：它运行在一个“代码解释器式”的环境里。

5.1 环境能力：文件系统 + 运行脚本

文章指出，Claude Code 的执行环境大致具备：可以访问文件系统、可以运行脚本（多为 Python），可以读写中间结果。

结合 Skills，这意味着：

Skill 可以附带脚本，如 generate_gif.py、process_excel.py、brand_checker.py 等。
模型根据 Markdown 中的指令，自主决定调用哪个脚本、传什么参数、如何检查结果。
模型可以迭代：例如发现输出不符合规范（大小超限、格式错误）后，再根据说明书调整参数重试。

这让整个系统从“会写伪代码”升级为“会写脚本 + 会跑脚本 + 会调试结果”的自动化执行体。

5.2 Slack GIF 示例：从自然语言需求到自动化流水线

文章中提到的 Slack GIF 示例展示了 Skills 在典型用例中的工作流：

用户用自然语言描述需求：“帮我把这个视频做成一个 Slack 能发的 GIF，大小别超限制。”
模型通过 YAML 描述判断出 Slack GIF Creator 这个 Skill 匹配当前任务。
加载该 Skill 的 Markdown 说明，理解具体约束（大小、时长、质量策略等）。
根据说明调用附带的脚本（例如 generate_gif.py），传入视频路径、目标大小/时长等参数。
检查输出 GIF 的大小与兼容性，不满足时按说明循环压缩、调整分辨率或帧率。
返回符合 Slack 要求的最终 GIF，并附上简单说明。

从开发者视角，自己只需要写好文档 + 脚本，把经验固化进去；从用户视角，只需说出需求，背后是一整套自动化流水线在运行。

六、对比传统插件和 MCP：Skills 的“轻”与“通用”

许多开发者会关心：有了 MCP、插件系统、工具调用协议之后，为什么还要 Skills？Skills 究竟解决了什么之前没解决好的问题？

6.1 功能维度对比概览

下表基于文中观点，对 Skills、MCP/插件、纯提示工程进行一个工程维度上的对比：

维度	Claude Skills	MCP / 插件系统	纯提示工程（无代码）
接入成本	写 Markdown + 脚本，基本零协议学习成本	需设计/适配协议、实现服务、维护接口	只写 prompt，成本低但不可控
能力表达方式	自然语言说明 + 示例 + 少量结构化元信息	以 API/Schema 为核心，偏结构化	全部自然语言，结构弱
执行环境依赖	依赖代码解释器环境（文件系统+脚本执行）	依赖外部服务/网络/工具运行环境	完全依赖模型“脑内模拟”
Token 成本	只扫 YAML 头，按需懒加载全文	通常需要加载较多工具描述/Schema	prompt 容易膨胀且不可复用
可移植性/共享性	Skill 文件夹可直接打包共享、复用	工具通常耦合于特定系统或协议	提示词共享困难，可读性差
适合任务类型	中高复杂度、可脚本化的专业任务	需要访问外部系统/业务 API 的任务 [	纯文本生成、轻逻辑任务
通用代理潜力	高，知识+代码都可沉淀为技能库	中，需要额外 Agent 逻辑编排	低，难构建可复用的任务模块

可以看到，Skills 并不是要“替代 MCP/插件”，而是提供了一种更轻量、**偏“本地自动化/文件处理/专业流程”**的扩展模式。

6.2 为什么说 Skills 更“轻量”？

文章中特别强调，和 MCP 等相比，Skills 的优势之一是：不需要复杂协议和大量 token 描述，只要简单文档和脚本即可。

这在实践中意味着：

不必先搭建一套服务端、注册路由、处理鉴权与版本管理；
不必用冗长的 OpenAPI Schema 或工具描述来“教”模型如何调用；
不必为每个新工具设计一个专门的对话协议或调用 pattern。

对于许多“本地自动化”类场景（如批量处理表格、生成报告、整理项目文档、资产批处理等），Skills 提供了一条落地成本更低、维护负担更小的路径。

七、从工程师视角：如何设计一个高质量 Skill？

如果把 Skills 当作“给 LLM 写的库函数 + 使用文档”，那设计一个好 Skill 很像设计一个好库。可以从以下几个维度入手。

7.1 明确任务边界与输入输出

定义 Skill 应该解决的单一核心问题，避免过度泛化，例如“Excel 财报清洗器”“Markdown 技术文档校对器”等。
在 YAML 中用简洁的 name、description、tags 清晰标注。
明确 inputs / outputs，使系统和模型都能轻松理解其用途。

7.2 用模型友好的方式写“README”

使用标题、编号列表、示例用法等，让 Markdown 结构清晰。
把关键步骤拆开写，不要堆在一段长文字中。
多给正例与反例，让模型知道何时应该使用这个 Skill、何时不应该用。
显式写出失败时的重试策略，例如“如果结果超过 Slack 限制，请降低分辨率并重试”。

7.3 把人类经验固化成脚本与测试

将人工实践中总结的“经验公式”“小技巧”写成脚本函数，比如推荐的分辨率、压缩参数。
在 examples/ 中保存典型输入输出，用于模型学习和回顾。
如果环境允许，加入自动测试脚本，让模型在尝试前就有一个“正确用法”的参考。

换句话说：一个好 Skill = 好文档 + 好脚本 + 好示例。模型会像新入职同事一样，快速通过这套入职文档上手工作。

八、Skills 与通用代理：从“点状工具”到“技能体系”

文章中作者明确提出一个观点：Claude Code 实际上是“通用代理”（general-purpose agent），任何能在电脑中通过命令完成的事情，都可以通过 Claude Code + Skills 自动化。

这背后体现的是一个代理系统设计思路的转变：

不是围绕某个单一任务（写代码、写文案），而是围绕电脑上可执行的一切任务。
不是只提供若干“原子工具”，而是构建一个可沉淀经验的技能库。
不是把智能体逻辑完全硬编码在 Agent 框架中，而是通过技能文档 + 示例，让模型自己“阅读并执行 SOP”。

当技能库足够丰富时，模型可以像一个带着工具箱和手册的高效助理：

接收人类自然语言任务。
在技能库中检索可能相关的技能。
阅读技能说明，选定合适步骤和脚本。
在代码解释器环境中执行、调试、验证结果。
总结过程，产出最终对用户友好的结果。

这比传统 Agent 框架更接近“人类知识工作者 + 工程自动化”的工作方式。

九、实践建议：如果你想在自己系统里实现“类似 Skills 的体系”

即便不直接使用 Claude，自建 LLM 应用时也可以借鉴 Skills 的核心思想，构建自己的“技能层”。

可以按以下几个步骤做一个最小可用版本（MVP）：

定义技能目录结构
- 每个技能一个文件夹。
- 至少包含一个带 YAML frontmatter 的 Markdown 说明文件。
- 可选：脚本文件、示例数据、测试用例等。
实现技能索引器
- 启动时扫描所有技能文件夹，解析 YAML 元信息。
- 将 name、description、tags 等字段存入一个向量索引或关键词索引。
- 提供一个“根据任务描述检索候选技能”的接口。
对话中集成技能检索与懒加载
- 当用户任务较复杂时，向索引器发起检索。
- 只把候选技能的 YAML 摘要先给模型，让模型决定“用或不用”。
- 若模型决定使用某个技能，再把完整 Markdown 文档加入上下文。
连接代码执行环境
- 提供一个受控的代码执行沙盒（例如 Python 子进程 + 限制资源）。
- 允许模型通过约定格式的“调用指令”触发脚本执行。
- 将脚本输出反馈回模型继续推理。
演进与沉淀
- 观察模型使用技能的成功/失败案例，迭代技能文档和脚本。
- 把高频任务抽象成独立技能，形成可复用的“组织记忆”。