Claude的Skills机制是一种按需加载的专业知识模块，具有"用完即回收"特点，与传统工具调用和Multi-Agent架构有本质区别。Skills通过临时增强System Prompt实现Token效率的量级提升，同时保持单体架构的简单性。文章探讨了Skills与Sub-Agent的区别，提出了根据任务复杂度选择架构的原则，强调模块化是应对复杂性的根本策略，建议从简单开始渐进演进。

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引言

最近研究 Claude 的 System Prompt 时，发现了一个有意思的机制——Skills。

表面上看，这只是"调用工具读取文件"的普通操作。但深入分析后发现，Skills 背后隐藏着一套精巧的架构设计思想，做 LLM 应用的人都应该了解。

从 Skills 机制出发，本文探讨 AI 系统的模块化设计哲学，以及它与 Multi-Agent 架构的本质区别。

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一、什么是 Skills？

Skills 是 Claude 按需加载的专业知识模块。当你让 Claude 创建 PPT、编辑 Word 文档或处理 Excel 时，Claude 会动态加载对应的最佳实践指南，完成任务后再将这些知识从上下文中移除。

三个关键特征：

1. 按需加载：只在需要时调用
2. 用完回收：任务完成后从 context 移除
3. 大而专业：单个 skill 5-15k tokens

你可能会问：这不就是普通的 function calling 吗？

确实，从技术实现看，Skills 就是一种特殊的工具调用。但它的独特之处在于架构理念。

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二、Skills vs 普通工具调用

2.1 加载的内容不同

普通工具调用获取"数据"：

get_weather() → 返回"今天 25°C"
search_database() → 返回"用户订单记录"
calculate() → 返回"计算结果 42"

这些都是任务相关的具体信息。

Skills 调用获取"元知识"：

load_pptx_skill() → 返回"如何创建专业 PPT 的完整指南"
load_docx_skill() → 返回"Word 文档编辑的最佳实践"

Skills 返回的是任务无关的通用方法论——“授人以渔"而非"授人以鱼”。

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2.2 Context 生命周期不同

这是最关键的区别。

普通工具返回的数据：

• 持久保留在对话上下文中
• 后续对话可以引用
• 占用空间直到对话结束

Skills 加载的知识：

• 只在当前任务期间使用
• 任务完成后被回收
• 不会永久占用上下文

举个例子：

场景1：普通工具

用户：“查一下北京天气” → get_weather() 返回：“北京 25°C，晴” → 这个数据留在 context 里

用户：“那上海呢？” → Claude 仍能看到之前的北京天气数据 → context 累积增长

场景2：Skills

用户：“帮我做个 PPT” → load_pptx_skill() 返回 8k tokens 的 PPT 制作指南 → Claude 基于这个指南创建 PPT → PPT 创建完成后，这 8k tokens 被回收

用户：“再帮我做个 Word 文档” → context 中已经没有 pptx skill 了 → 如果需要再次创建 PPT，会重新加载

这种"用完即回收"的设计带来两个好处：

1. Token 效率最大化：Skills 内容通常很大（5-15k tokens），如果不回收，多次使用不同 skills 会快速耗尽 context
2. 知识的无状态性：每次加载 skill 都是"干净的"，不会因为之前的使用产生污染

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2.3 加载时机不同

普通工具是响应式调用：

用户："北京天气怎么样？"
→ Claude 推理："需要天气数据"
→ 调用 get_weather("北京")
→ 得到数据后回答

Skills 是预判式加载：

用户："帮我做个 PPT"
→ Claude 推理："这需要 PPT 制作能力"
→ 调用 load_pptx_skill()  // 注意：这时还没开始做
→ 学习了方法论后，再开始创建 PPT

Skills 是在执行任务之前加载"如何执行"的知识，而普通工具是在执行过程中获取需要的数据。

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2.4 本质：临时增强 System Prompt

换个角度看：

Skills 的本质是临时扩展系统提示词的能力边界，用完即弃。

这个理念可以推广到任何 LLM 应用：

1. 不要把所有专业知识都塞进 System Prompt
2. 设计一套"知识模块"系统
3. 根据任务类型动态加载相关知识
4. 任务完成后主动清理，避免 context 膨胀

Skills 更像是一种设计模式，类似于软件工程中的"资源池管理"在 LLM 领域的应用。

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三、核心价值：Token 效率的量级提升

3.1 具体数据对比

假设一个典型的 AI 系统需要支持这些能力：

方案A：全量加载

能力	Token 消耗
Word 处理	10,000
PPT 制作	8,000
Excel 分析	12,000
PDF 操作	6,000
前端设计	15,000
总计	51,000

这意味着 Claude 200k 上下文窗口的 25% 被"可能用不到"的知识占据。

方案B：按需加载

场景	Token 消耗
普通对话	0
创建文档	10,000
创建 PPT	8,000

平均节省：40-50k tokens/对话

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3.2 回收机制的价值

更重要的是 Skills 用完后会被回收：

没有回收机制：

1. "做个 PPT" → 加载 8k tokens
2. "做个 Word" → 累计 18k tokens
3. "分析 Excel" → 累计 30k tokens（一直保留）

有回收机制：

1. "做个 PPT" → 8k tokens，完成后回收
2. "做个 Word" → 10k tokens，完成后回收
3. "分析 Excel" → 12k tokens，完成后回收
峰值占用：12k tokens（只在单个任务期间）

这意味着：

• 可以在一个对话中使用无限多的 skills
• Context 空间不会因为使用 skills 而累积消耗
• 长对话场景下优势更明显

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3.3 优化的实际意义

1. 成本控制：对于日均百万次请求的服务，每次节省 45k tokens 是巨大的成本差异
2. 响应速度：更少的 tokens = 更快的推理速度
3. 上下文空间：节省的空间可以用于更长的对话历史、更详细的用户需求
4. 长对话支持：回收机制让长对话不会因为使用多个 skills 而耗尽 context

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3.4 更深层的价值

Token 效率只是表面，Skills 还带来这些价值：

1. 可维护性：修改某个能力时，只需更新对应的 skill 文件，不影响其他功能
2. 可扩展性：添加新能力只需创建新的 skill 文件，无需修改核心系统
3. 知识共享：用户可以创建自定义 skills，比如"公司财务报告规范"，让整个团队统一标准

这些价值解释了 Skills 作为一种设计模式的吸引力。但更大的问题是：Skills 和当下流行的 Multi-Agent 架构有什么本质区别？该选哪个？

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四、Skills vs Sub-Agent：单体智能与分布式智能

“如果 Skills 按某种编排逻辑串联起来，不就跟 Sub-Agent 一样了吗？”

这个问题涉及到 AI 系统设计中一个核心问题：单体智能 vs 分布式智能。

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4.1 表面相似：模块化 + 专业化

Sub-Agent 模式：

• 规划 Agent 负责分解任务
• 代码 Agent 专注于编程
• 研究 Agent 擅长信息检索
• 写作 Agent 精通文档创作

Skills 模式：

• docx skill 提供文档处理知识
• pptx skill 提供演示文稿知识
• frontend skill 提供前端设计知识

两者都在追求"专业化分工"。区别在哪？

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4.2 三个关键差异

差异1：推理主体——一个 Claude vs 多个 Agent

这是最核心的区别。

Sub-Agent 模式像团队会议：

每个 Agent 都是完全独立的 LLM 实例，有自己的推理过程、角色设定，甚至可以用不同的模型。

Skills 模式像查阅参考书：

虽然也有多次 LLM 调用，但关键区别是：

• 始终是同一个 Claude 实例在思考
• 上下文是连续的，不需要在不同实例间传递状态
• 角色是一致的，不存在"视角切换"

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差异2：调用开销——轻量 vs 重量

Sub-Agent 的每次调用：

• 加载完整模型
• 构建独立的系统提示词
• 完整的推理生成过程
• 每次都是"重新开始思考"

Skills 的工具调用：

• 第一次：理解任务（LLM 推理）
• 中间：读取文件（简单的文件 IO，几乎零成本）
• 第二次：基于加载的知识执行（LLM 推理）

两次调用之间状态是保持的。第二次推理时 Claude 清楚地知道：

• “我刚才理解了什么”
• “我加载了什么 skill”
• “我现在要做什么”

而 Sub-Agent 模式中，每个 Agent 是独立的，需要通过消息传递来"告诉"下一个 Agent 发生了什么。

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差异3：状态管理——单体简单性 vs 分布式难题

Sub-Agent 面临的挑战：

• 如何在不同 Agent 之间共享上下文？
• 如果代码 Agent 发现了一个问题，研究 Agent 怎么知道？
• 如何避免信息在传递过程中丢失或曲解？

这需要复杂的状态管理机制：共享内存、消息队列、事件总线。这也是 LangGraph、CrewAI 这些框架显得复杂的原因。

Skills 的状态管理：

• 所有 skills 加载到同一个上下文中
• Claude 能"看到"所有信息
• 不需要额外的状态同步机制

这就是单体架构的优势。

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4.3 更准确的类比

Skills 更像是"带中断的单次会话"：

想象你在咨询一个专家：

• 传统方式：专家脑子里装着所有知识，直接回答你
• Skills 方式：专家说"等一下，让我查查资料"（加载 skill），然后基于资料继续回答

虽然有"暂停-查资料-继续"的过程，但还是同一个专家在回答，对话上下文是连续的。

• Sub-Agent 方式：你先问专家 A，专家 A 说"这个我不懂，你去问专家 B"，专家 B 给了答案后，你再回来问专家 A 要结论

每次换人，就需要重新解释背景。

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4.4 用代码来理解

# Skills 模式（懒加载）
def handle_task(task):
# 第一次推理：分析任务
skill_needed = analyze_task(task)  # LLM 调用
# 加载模块（文件读取，非 LLM）
skill_content = load_skill(skill_needed)
# 第二次推理：使用加载的知识执行
result = execute_with_skill(task, skill_content)  # LLM 调用
return result
# Sub-Agent 模式（独立进程）
def handle_task(task):
plan = planner_agent.think(task)      # 新进程，LLM 调用
code = coder_agent.implement(plan)    # 新进程，LLM 调用
review = reviewer_agent.check(code)   # 新进程，LLM 调用
return review

关键差异：Skills 的多次调用是同一个进程的暂停-恢复，Sub-Agent 是多个独立进程的通信。

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五、从 Skills 到智能编排：技术演进趋势

Skills 能进化成 Sub-Agent 吗？完全可以，而且可能已经在这条路上了。

5.1 现有的编排逻辑

Claude 的 System Prompt 里有这样一段指导：

“Claude 在使用计算机工具完成任务时，首要任务是检查可用的 skills，判断哪些与当前任务相关，然后再采取行动。”

这已经是一种简单的编排逻辑：

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5.2 未来可能的演进

阶段一：智能规划

Claude 不仅判断"需要哪个 skill"，还能规划"以什么顺序使用这些 skills"。

比如：“先用 data skill 分析数据，再用 visualization skill 制图，最后用 pptx skill 制作演示”

阶段二：分步执行

对于复杂任务，Claude 可能会多次调用自己：

1. 第一次调用：使用 data skill 完成数据处理
2. 第二次调用：使用处理结果和 visualization skill 制图
3. 第三次调用：整合结果，用 pptx skill 生成最终文档

阶段三：自我反思

在每个步骤之后，Claude 评估结果质量。如果不满意，重新加载相关 skill 并调整策略，形成"规划-执行-反思"的闭环。

到了这个阶段，Skills 机制就真正进化成了一个 Agent 框架。但与传统 Sub-Agent 不同的是，这个框架仍然保持了单体架构的简单性——所有的"协作"都发生在同一个 Claude 实例的多轮对话中。

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5.3 三代架构对比

第一代：Monolithic Prompt

• 所有知识塞在一个超长 Prompt 里
• 简单直接，但 Token 浪费严重
• 修改困难，牵一发动全身

第二代：Skills（现在）

• 知识模块化，按需加载
• Token 效率提升，可维护性增强
• 仍然是单个实例推理

第三代：智能编排（未来）

• 可能演变成多 Agent 协作
• 支持复杂任务的自动分解
• 在保持效率的同时提升能力上限

这和软件架构的演进路径很像：单体应用 → 模块化设计 → 微服务架构

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5.4 这种演进的优势

1. 渐进式复杂度

• 简单任务：单次调用，零额外开销
• 中等任务：2-3 次调用，轻量级编排
• 复杂任务：多次调用，完整的 Agent 工作流

2. 保持状态连贯性

• 即使是多轮调用，仍然是同一个对话历史
• 不需要复杂的状态传递机制
• 用户体验更加流畅

3. 成本可控

• 只在真正需要时才进行多次调用
• 不像传统 Sub-Agent 那样每个任务都要启动多个实例
• 对于大规模部署来说，成本差异巨大

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六、架构选择要点

根据任务复杂度选择架构：

方案	适用场景	优势	局限
纯 Skills	单一任务、明确目标	简单、成本低、延迟小	只能处理简单任务
Skills + 编排	多步骤任务、需要规划	中等复杂度、成本可控	需要设计任务分解
完整 Sub-Agent	高度复杂、需要协作	能力上限高、支持并行	复杂度高、成本高

选择原则：

1. 80/20 法则：如果简单方案能解决 80% 的问题，就不要用复杂方案
2. 成本意识：记录每个 skill 的 token 消耗，分析使用频率，持续优化
3. 渐进演进：从最简单的方案开始，遇到瓶颈再升级

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七、总结：三个核心洞察

1. 模块化是应对复杂性的根本策略

无论传统软件还是 AI 系统，模块化都是核心：

• 清晰的边界让系统更易理解
• 独立的模块可以单独优化
• 标准化的接口支持灵活组合

Skills 的本质就是将 AI 能力模块化。

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2. 没有完美方案，只有合适的权衡

关键问题不是"哪个架构更好"，而是：

• 你的任务复杂度在什么层级？
• 你能接受的成本上限是多少？
• 用户对延迟有什么要求？

根据这些问题的答案选择架构，而不是追逐最新技术。

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3. 从简单开始，渐进演进

不要一开始就构建复杂系统：

1. 先用最简单的方案验证可行性
2. 在实际使用中发现瓶颈
3. 有针对性地优化

过早引入复杂性往往弊大于利。

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后记

技术架构的选择，本质上是在复杂性和效率之间寻找平衡点。最成功的系统往往不是最复杂的，而是在给定约束下做出了最合理权衡的。

留给你的思考题：

1. 你的 LLM 应用真的需要 Multi-Agent 架构吗？
2. 更简单的 Skills 模式能解决 80% 的问题吗？
3. 增加的复杂性带来的收益值得付出的成本吗？

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