📅 最后更新：2026年1月28日

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📖 前言

你是否遇到过这样的困境？

每次使用 Claude 时，都要重复输入一大段提示词，告诉它你的工作习惯、代码规范、写作风格……

这太累了。

好消息是，Anthropic 推出了 Claude Skills 功能，彻底解决了这个痛点。

简单来说，Skills 就是让 Claude 拥有「长期记忆」和「专业技能」的能力模块。配置一次，永久生效。

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📑 目录

• 什么是 Claude Skills？
• 为什么需要 Skills？
• Skills 的核心优势
• Skill 文件结构详解
• 四大骨架模式
• 实战案例
• 快速开始指南
• 高级技巧
• 常见问题

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💡 什么是 Claude Skills？

一句话定义

Skills = 打包好的能力模块

它不是一次性的聊天指令，而是一整套「SOP + 工具包」，是 Claude 系统中常驻的能力模块。

三个核心概念对比

概念	本质	生命周期	使用方式
Prompt	一次性的聊天指令	单次对话	每次手动输入
Command	常用的代码片段	可复用	斜杠命令触发
Skill	系统级能力模块	永久生效	AI 智能识别

形象比喻

把 Claude 想象成一个新入职的员工：

• Prompt = 每次开会时口头交代任务
• Command = 给他一份操作手册
• Skill = 让他参加专业培训，掌握一整套技能体系

Skills 的目标是：让 Claude 从「执行者」升级为「专家」。

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🔥 为什么需要 Skills？

传统方式的痛点

在 Skills 出现之前，想让 Claude 记住你的工作习惯，你需要：

❌ 把所有工具说明书塞进系统提示词
❌ 连接一大堆 MCP 服务器
❌ 每次对话都重复输入相同的上下文
❌ Token 消耗巨大，成本居高不下

Token 消耗对比

方案	加载方式	Token 消耗
传统 MCP	全量加载所有工具	3000+ tokens
Skills	渐进式披露	50 tokens (初始)

Skills 采用「渐进式披露」机制：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  阶段一：始终加载                                         │
│  ├── 技能名称 + 简介                                     │
│  └── Token 消耗：约 50 tokens                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  阶段二：触发时加载                                       │
│  ├── 匹配描述后，读取完整 skill.md                       │
│  └── Token 消耗：约 3000 tokens                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

核心理念：让 AI 背包轻装上阵，需要时再拿出装备。

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⭐ Skills 的核心优势

优势一：智能识别，自动调用

不需要手动触发，Claude 会根据对话内容自动判断是否需要调用某个 Skill。

用户：帮我写一篇小红书风格的产品推广文案

Claude：（自动识别并调用「小红书文案生成器」Skill）

优势二：一次配置，永久生效

配置好的 Skill 会成为 Claude 的「长期记忆」，无需每次重复输入。

优势三：模块化管理

每个 Skill 独立存在，可以随时添加、修改、删除，互不影响。

优势四：成本可控

渐进式披露机制大幅降低 Token 消耗，节省 API 调用成本。

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📁 Skill 文件结构详解

最小化结构

my-skill/
└── skill.md  ← 核心文件：技能定义

只需要一个 Markdown 文件，就能创建一个 Skill！

完整结构

my-skill/
├── skill.md          # 必需：技能定义文件
├── scripts/          # 可选：脚本文件夹
│   ├── validate.py   # Python 脚本
│   └── process.sh    # Shell 脚本
├── context.md        # 可选：额外上下文
├── references/       # 可选：参考资料
│   └── style-guide.md
└── data/             # 可选：数据文件
    └── templates.csv

skill.md 核心结构

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name: 小红书爆款文案生成器
description: 当用户需要创作小红书风格文案时使用
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## 📌 使用说明

本技能用于生成符合小红书平台调性的爆款文案...

## 🛠️ 工具列表

- 标题生成器
- 表情符号优化器
- 热点话题匹配器

## ✅ 最佳实践

1. 标题控制在 20 字以内
2. 每段不超过 3 行
3. 适当使用 emoji 增加活力

## ⚠️ 注意事项

- 避免过度营销感
- 保持真实、接地气的语气

元数据说明

字段	必需	说明
name	✅	技能名称，简洁明了
description	✅	触发条件描述，告诉 AI 何时使用

description 的三个关键问题：

1. 这个 Skill 干什么活？
2. 什么时候应该出场？
3. 和当前项目有关吗？

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🏗️ 四大骨架模式

根据不同的应用场景，Skill 可以采用四种不同的结构模式：

模式一：流程型（Workflow-based）

适用场景： 有固定顺序的任务

📋 结构示例
├── Overview（概述）
├── 决策树
├── Step 1：需求分析
├── Step 2：方案设计
├── Step 3：代码实现
└── Step 4：测试验收

典型应用： 代码审查流程、项目部署流程、Bug 修复流程

模式二：任务菜单型（Task-based）

适用场景： 同一领域的多种操作

📋 结构示例
├── Overview（概述）
├── 快速开始
├── Task 1：创建组件
├── Task 2：修改样式
├── Task 3：添加动画
└── Task 4：性能优化

典型应用： 前端开发、数据处理、文档编写

模式三：规范型（Reference/Guidelines）

适用场景： 品牌/写作/代码风格规范

📋 结构示例
├── Overview（概述）
├── 核心规范
├── 命名规则
├── 格式要求
└── 示例参考

典型应用： 代码规范、品牌指南、写作风格

模式四：能力清单型（Capabilities-based）

适用场景： 产品管理/数据分析等综合能力

📋 结构示例
├── Overview（概述）
├── 核心能力
│   ├── 能力 1：数据采集
│   ├── 能力 2：数据清洗
│   └── 能力 3：可视化展示
└── 使用指南

典型应用： 数据分析师、产品经理、运营专家

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🎯 实战案例

案例一：代码审查专家

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name: 代码审查专家
description: 当用户提交代码需要审查，或询问代码质量问题时使用
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## 📌 审查维度

### 1. 代码规范
- 命名是否清晰
- 注释是否完整
- 格式是否统一

### 2. 逻辑正确性
- 边界条件处理
- 异常情况处理
- 空值检查

### 3. 性能考量
- 时间复杂度
- 空间复杂度
- 资源释放

### 4. 安全性
- SQL 注入防护
- XSS 防护
- 敏感信息处理

## ✅ 输出格式

🔍 审查报告
├── 总体评分：X/10
├── 优点：…
├── 问题：…
└── 改进建议：…

案例二：小红书文案生成器

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name: 小红书爆款文案生成器
description: 当用户需要创作小红书风格的推广文案、种草笔记时使用
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## 📌 文案结构

### 标题公式
- 数字 + 痛点 + 解决方案
- 例：「3 个技巧让你的代码效率提升 200%」

### 正文结构
1. 开头：制造共鸣/抛出问题
2. 中间：分点阐述/图文结合
3. 结尾：总结 + 互动引导

## 🎨 风格要求

- 语气：真诚、接地气、像朋友聊天
- 表情：适度使用 emoji，每段 1-2 个
- 长度：正文 300-500 字为佳

## ⚠️ 避坑指南

❌ 不要：过度营销、虚假宣传、标题党
✅ 要：真实体验、干货分享、互动感强

案例三：API 文档生成器

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name: API 文档生成器
description: 当用户需要为接口生成文档，或整理 API 说明时使用
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## 📌 文档模板

### 接口基本信息
- 接口名称
- 请求方式
- 接口地址
- 接口描述

### 请求参数
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|--------|------|------|------|

### 响应参数
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|--------|------|------|

### 请求示例
```json
{
  "example": "value"
}

响应示例

{
  "code": 200,
  "data": {}
}

✅ 生成规范

1. 参数说明要清晰完整
2. 示例数据要真实可用
3. 错误码要列举完整

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## 🚀 快速开始指南

### 方式一：网页版启用

**步骤 1：** 打开 Claude.ai

**步骤 2：** 进入「设置」→「功能」

**步骤 3：** 找到「Skills」部分并开启

**步骤 4：** 推荐首先启用以下官方 Skills：

| Skill 名称 | 功能说明 |
|------------|----------|
| `skill-creator` | 用 AI 创建新的 Skills |
| `excel-skill` | 处理 Excel 文件 |
| `powerpoint-skill` | 制作 PPT 演示文稿 |
| `artifact-creator` | 生成可视化组件 |

### 方式二：上传自定义 Skills

**步骤 1：** 创建 Skill 文件夹

```bash
mkdir my-awesome-skill
cd my-awesome-skill

步骤 2： 创建 skill.md 文件

# 按照上述模板编写 skill.md

步骤 3： 打包成 .zip 文件

zip -r my-awesome-skill.zip my-awesome-skill/

步骤 4： 在 Skills 界面上传

方式三：Claude Code 中使用

如果你使用 Claude Code（命令行工具），可以将 Skills 放在项目目录下：

your-project/
├── .claude/
│   └── skills/
│       ├── code-review/
│       │   └── skill.md
│       └── doc-generator/
│           └── skill.md
├── src/
└── package.json

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🔧 高级技巧

技巧一：渐进式信息组织

原则： skill.md 主体保持简洁，控制在 500 行左右

✅ 推荐做法
├── skill.md（核心逻辑，500 行以内）
├── references/（详细规范）
└── scripts/（代码脚本）

❌ 避免做法
└── skill.md（3000 行的超长文件）

技巧二：清晰的触发条件

好的 description：

description: 当用户需要审查 Python 代码、检查代码质量、或询问最佳实践时使用

不好的 description：

description: 代码相关

技巧三：错误处理方案

在 Skill 中明确定义错误处理逻辑：

## ⚠️ 异常处理

### 情况 1：输入格式错误
- 提示用户正确的输入格式
- 给出示例

### 情况 2：缺少必要信息
- 主动询问缺失的信息
- 提供默认值选项

### 情况 3：超出能力范围
- 明确告知限制
- 建议替代方案

技巧四：与 MCP 服务器配合

Skills 和 MCP 可以完美配合：

场景	推荐方案
工作流程、专业知识	Skills
外部服务集成（数据库、API）	MCP
复杂任务	Skills + MCP 组合

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❓ 常见问题

Q1：Skills 和斜杠命令有什么区别？

特性	斜杠命令	Skills
触发方式	用户主动输入 /command	AI 智能识别
使用场景	固定操作	复杂工作流
灵活性	较低	较高

Q2：一个项目可以有多少个 Skills？

理论上没有限制，但建议：

• 每个项目 5-10 个核心 Skills
• 避免功能重叠
• 保持 description 的区分度

Q3：Skills 会消耗多少 Token？

• 初始加载：约 50 tokens/个
• 触发后加载：取决于 skill.md 大小
• 建议单个 Skill 控制在 500 行以内

Q4：如何调试 Skills？

1. 在对话中明确询问：「你现在使用了哪个 Skill？」
2. 检查 skill.md 的 description 是否准确
3. 测试不同的触发语句

Q5：Skills 支持哪些语言？

skill.md 可以用任何语言编写，Claude 会自动理解。推荐使用你最熟悉的语言。

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📊 Skills vs 其他方案对比

特性	Prompt	Command	MCP	Skills
持久性	❌ 单次	✅ 可复用	✅ 持久	✅ 持久
触发方式	手动	手动	自动	自动
复杂度	低	中	高	中
Token 效率	低	中	低	高
适用场景	简单任务	固定操作	外部集成	工作流程

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📝 写在最后

Claude Skills 是 Anthropic 推出的一项革命性功能，它让 AI 助手从「一次性工具」升级为「专业伙伴」。

✨ 核心价值总结

• 🎯 智能识别 - 无需手动触发，AI 自动判断
• 💰 成本可控 - 渐进式披露，大幅节省 Token
• 🔧 模块化 - 独立管理，灵活组合
• 📈 可扩展 - 从简单到复杂，逐步迭代

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更新时间: 2026-01-28