Claude Agent Skills
摘要: Agent Skill是Anthropic在2025年提出的AI代理构建标准,通过封装Prompt工程、知识库与执行逻辑为标准化文件(如SKILL.md),实现复杂任务的模块化管理。其核心创新是渐进式披露架构,动态加载必要规则或数据,显著降低上下文Token消耗(60%-80%)并提升指令遵循准确率。相比传统Prompt工程,Agent Skill解决了上下文污染和复用性差的问题,推动AI
一、Agent Skills 是什么
Agent Skill 是 Anthropic 于 2025 年确立的开放式 AI 代理构建标准,其本质是将复杂的 Prompt 工程、外部知识库(Reference)与执行逻辑(Script)封装为标准化的本地文件结构(如 SKILL.md)。
它的核心突破在于 渐进式披露 Progressive Disclosure 架构:模型仅在推理过程中根据意图动态挂载必要的规则片段或数据引用。
实测数据显示,在处理长链条业务流程时,该架构能将上下文 Token 消耗降低 60%-80%,同时显著提升长文本任务中的指令遵循准确率(Instruction Following Accuracy)。
引言:从“提示词工程”到“技能工程”的范式转移:
在 2023-2025 年的大模型爆发初期,开发者主要依赖“提示词工程(Prompt Engineering)”来控制模型行为。
然而,随着企业级应用向**Agentic Workflow(代理工作流)**演进,单纯依靠 System Prompt 面临着两大瓶颈:
- 上下文污染(Context Pollution):为了覆盖所有边界情况,Prompt 往往长达数万 Token,导致模型注意力分散,产生“指令漂移”。
- 复用性极差:复杂的业务逻辑被硬编码在对话历史中,难以跨项目、跨团队迁移。
2025 年 10 月 16 日,Anthropic 推出的 Agent Skill 最初仅作为 Claude 3.7 生态下的实验性功能,旨在解决编码场景下的工具调用问题。但在 VS Code、Cursor 等 IDE 深度集成后,社区迅速意识到这是一种 解耦模型智力与业务逻辑 的通用方案。
2025 年 12 月 18 日,随着 Agent Skill 被确立为开放标准(Open Standard),它正式标志着 AI 开发进入了 技能工程Skill Engineering 的新阶段。

单个skill是一个目录,其中包含一个 SKILL.md 文件,该文件包含组织有序的文件夹,其中包含指令、脚本和资源,这些指令、脚本和资源为代理提供额外的功能.
Skills 的特点
- 自包含性 :每个 Skill 是一个独立的文件夹,包含所有必要的脚本和资源
- 可组合性 :Skills 可以相互调用和组合,形成更复杂的工作流
- 上下文感知 :Skills 能够访问项目上下文和环境信息
- 声明式定义 :通过 SKILL.md 文件(包含 YAML frontmatter)声明 Skill 的元数据和能力
二、Agent Skills架构
1.Skills 的文件结构
根据官方文档,一个标准的 Skill 包含以下结构:
pdf-skill/
├── SKILL.md # Skill 元数据和核心指令(必需)
├── forms.md # 表单填写指南(可选)
├── reference.md # 详细 API 参考(可选)
└── scripts/ # 实用脚本
└── extract_fields.py
2.SKILL.md 结构

Skills包含三种类型的内容,每种内容的加载时间各不相同:
SKILL.md Metadata
- 每个 Skill 文件夹中SKILL.md文件头部的 YAML 元数据,主要包含 name(名称)和 description(描述)。
- 始终加载。它们在 Agent 启动时就会被预加载到 System Prompt 中。
- 目的:这是技能的“目录”。它只提供了足够的信息让 Claude 知道何时应该使用这个技能。
SKILL.md Body
- SKILL.md文件中除元数据外的主体部分,用Markdown编写,包含了执行任务的核心指令。
- 当技能被触发时。只有当 Claude 认为这个技能与当前任务相关时,它才会去“翻看”这部分内容。
- 目的:这是技能的“具体章节”,提供了完成任务的核心逻辑。
Resources and code (Bundled Files)
- SKILL.md文件中除元数据外的主体部分,用Markdown编写,包含了执行任务的核心指令。
- 当技能被触发时。只有当 Claude 认为这个技能与当前任务相关时,它才会去“翻看”这部分内容。
- 目的:这是技能的“具体章节”,提供了完成任务的核心逻辑。
传统 Prompt vs. Agent Skill 架构对比
参考:https://www.intoai.pub/p/claude-skills
https://developer.aliyun.com/article/1703932?scm=20140722.ID_community%40%40article%40%401703932._.ID_community%40%40article%40%401703932-OR_rec-PAR1_0b16398417682894260471022e11bf-V_1-RL_community%40%40article%40%401703934
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