Anthropic 在 2025 年 10 月正式发布了 Claude Skills / Agent Skills 机制，这是该概念首次以产品级形态出现，并在随后（2025 年 12 月）进一步被推广为开放标准。

Agent Skill 是一个“能力包”（Capability Package），本质上是一个文件夹，里面包含：

• SKILL.md：告诉 Agent 何时使用这个技能、做什么
• 可选脚本：如 Python/JS 等可执行代码
• 可选资源：模板、参考文档等

它的作用是：

• 让 AI Agent 在需要时自动加载技能
• 让 Agent 学会稳定执行某类任务（如 PDF 处理、做 PPT、调用 API…）
• 把能力从 prompt 中抽离出来，变成可共享、可复用、可版本化的“工程制品”

一句话总结：

Agent Skill = 给 AI Agent 的“可安装技能包”，能让它像软件一样获得新能力。

这篇文章的目的只有一个，真正理解Skill为以后快速上手构建一个 Skill做准备。

— 1 SKILL.md 的构成— SKILL.md 是 Skill 中唯一必需的文件 每个 Skill 需要一个 SKILL.md 文件，以 — 标记之间的 YAML 元数据开头，必须包含 name 和 description，后跟 Markdown 指令。 注意，SKILL.md 是 Skill 中唯一必需的文件！

---
name: api-doc-generator
description: Generate comprehensive API documentation from code. Use when creating API docs, documenting endpoints, or generating OpenAPI specs.
---
# API Documentation Generator
When generating API documentation:
1. Identify all API endpoints and routes
2. Document request/response formats
3. Include authentication requirements
4. Add example requests and responses
5. Generate OpenAPI/Swagger specification if needed

简单的 Skill 只需要一个 SKILL.md，但复杂的任务可以包含脚本和参考资料。标准目录结构：

{skill-name}/
├── SKILL.md              # Required: main file
├── REFERENCE.md          # Optional: reference
├── EXAMPLES.md           # Optional: documentation examples
├── scripts/              # Optional: helper scripts
│   └── helper.py
└── templates/            # Optional: template files
└── template.txt

在 SKILL.md 中引用辅助文件实现渐进式披露：

For better usage,see [REFERENCE.md]. For examples, see [EXAMPLES.md].
Run the helper script:
python scripts/helper.py input.txt

plaintext — 1 Skill 示例 — Skill 从简单到复杂 接下来用一个简单和复杂的Skill 示例对Skill做一个更加 清晰的讲解和梳理 示例 1：单文件简单 Skill，分析日志文件并诊断问题。 目录结构：仅skill.md ``````code-snippet__js --- name: log-analyzer description: Analyze log files to identify errors, patterns, and performance issues. Use when debugging logs, investigating errors, or monitoring application behavior. --- # Log Analyzer ## Instructions 1. Read the log file to understand its format 2. Identify and categorize issues: - Error patterns and stack traces - Warning messages - Performance bottlenecks - Unusual patterns or anomalies 3. Provide summary with: - Issue severity and frequency - Root cause analysis - Recommended solutions ## Analysis tips - Focus on recent critical errors first - Look for recurring patterns - Check timestamp correlations across entries ``````plaintext ``````plaintext 示例 2：多文件 Skill 数据库迁移与版本管理工具，目录结构：

code-snippet__js database-migrator/ ├── SKILL.md ├── MIGRATION_GUIDE.md ├── ROLLBACK.md └── scripts/ ├── generate_migration.py ├── validate_schema.py └── backup_db.sh ``````plaintext skill.md

---
name: database-migrator
description: Generate and manage database migrations, schema changes, and data transformations. Use when creating migrations, modifying database schema, or managing database versions. Requires sqlalchemy and alembic packages.
---
# Database Migrator
## Quick start
Generate a new migration:
​```bash
python scripts/generate_migration.py --name add_user_table

For detailed migration patterns, see MIGRATION_GUIDE.md.
For rollback strategies, see ROLLBACK.md.

Workflow

1. Analyze changes: Compare current schema with desired state
2. Generate migration: Create migration file with up/down operations
3. Validate: Run python scripts/validate_schema.py to check syntax
4. Backup: Execute scripts/backup_db.sh before applying
5. Apply: Run migration in staging environment first
6. Verify: Check data integrity after migration

Requirements

Install required packages:

pip install sqlalchemy alembic psycopg2-binary

Safety checks

• Always backup before migrations
• Test rollback procedures
• Validate data integrity after changes
• Use transactions for atomic operations

​```plaintext

针对这个案例，我们会加入一些解释说明：
database-migrator 可以被视为是一个非常典型的生产级 Skill 范本。它展示了如何将一个复杂的运维任务（数据库迁移）拆解为 AI 可理解、可执行的结构化指令。

我们可以从以下四个维度来拆解这个 Skill 的设计精妙之处，作为案例分析：

1. 语义锚点：精准的元数据（Metadata）

在 YAML 区块中，description 扮演了“导航员”的角色。

• 动作词驱动：使用了 Generate、manage、modifying 等动词，精准匹配用户的意图。
• 上下文补全：明确提到了 sqlalchemy 和 alembic。这不仅是信息，更是给 AI 的提示——如果当前项目中没有这些库，AI 会主动提醒你安装，或者切换到对应的逻辑。

2. 渐进式披露：主从文件结构

注意到 MIGRATION_GUIDE.md 和 ROLLBACK.md 了吗？

这是高级 Skill 设计的核心技巧：

• 不要把所有东西都塞进一个文件。
• 主文件（SKILL.md）负责定义流程（Workflow）。
• 从文件负责存储长篇累牍的参考资料

这种设计避免了 AI 在单次对话中因上下文过长而导致指令漂移（Instruction Drift），只有在需要时才引导 AI 去阅读细节。

3. SOP 化：闭环的工作流（Workflow）

Skill 的核心价值在于标准化。

这里的 Workflow 是一个严格的 6 步 SOP：

分析（Analyze） →
生成（Generate） →
验证（Validate） →
备份（Backup） →
应用（Apply） →
验证（Verify）

这种线性递进的设计，能显著降低 AI 产生“幻觉”的概率。它强制 AI 在执行前先验证，在应用前先备份，将人类的高级工程经验固化成了 AI 的行为准则。

4. 自动化集成：脚本与指令的结合

这个 Skill 不只是文本，它还关联了 scripts/ 目录下的 Python 和 Shell 脚本。

• 它让 AI 知道：它不仅仅能说话，它还有“工具包”。
• 通过这种方式，Skill 将 LLM 的推理能力 与 传统程序的确定性 相结合。AI 负责决定什么时候迁移，脚本负责如何执行操作。

总结：一个优秀的 Skill 应该像一份资深工程师给新员工写的技术手册：告诉他的手册关于的是哪方面技能也就是目标是什么（Metadata），第一步该做什么（Quick Start），标准流程是什么（Workflow），以及绝对不能踩的红线在哪里（Safety Checks)。

最后唠两句

为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选

很简单，这些岗位缺人且高薪

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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