如果你最近关注过 OpenClaw，或者正在折腾 LLM Agent / Claude Skills / 自动化工作流，你大概率已经感受到一个明显的变化：Agent 正在从“会对话的模型”，变成“会干活的系统”。而在这个变化背后，一个概念正在迅速浮出水面—— Agent Skills，也称为Claude Skills。

它看起来像 Prompt，又不只是 Prompt； 它有点像 Tool，但又更像 Agent 时代的“智脑库 + 插件市场”。短短几周内，围绕 Skills 的生态突然爆发： OpenClaw Star 数暴涨、Claude Skills 被疯狂复刻、技能市场一天新增上千条…… 但热闹背后，疑问也随之而来：

• 市面上到底 有什么 Agent Skills？
• 大家都在写什么？真的有人在用吗？
• 技能是不是正在变得 越来越长、越来越乱？
• 更关键的是： 这些 Skills 安全吗？能放心交给 Agent 执行吗？

Agent Skills: A Data-Driven Analysis of Claude Skills for Extending Large Language Model Functionality 这篇文章基于一篇最新的 大规模实证研究，系统分析了 https://skills.sh 上 40,285 个公开 Agent Skills， 试图用数据而不是“感觉”，回答上面这些问题。我们将看到的不是零散 Demo，而是一张完整的生态快照：从 Skills 是什么、为什么需要 Skills、再到 Skills 正在把 Agent 带向哪里。

Agent Skills 是什么？为什么重要？

在进入数据之前，先统一一个直觉认知。Agent Skills 本质上是一种“可复用的 Agent 行为模块”：

• Metadata：定义 什么时候 该用
• Instructions：规定 具体怎么做
• Resources：封装 Prompt、流程、工具调用甚至脚本

你可以把它理解为：Agent 世界里的“程序函数 + 工作流模板 + 插件能力”。随着 Agent 开始处理 多步任务、工具调用、真实世界操作， 单纯靠 Prompt 已经开始显得笨重、不稳定、难维护。于是，Skills 出现了。

这篇文章做了什么？

论文并不是提出一个新框架，而是做了一件更“工程味”的事情：把整个 Agent Skills 生态拉出来，量了一遍。分析分为四个层次，从“表象”一路深入到“系统性问题”：

1. Skill 的增长趋势：
   这个生态到底发展得有多快？是不是泡沫？
2. Skill 的长度与重复情况：
   Skills 会不会把 Prompt Budget 撑爆？大家是不是在反复造轮子？
3. Skill 的供需与社区现状：
   谁在写？谁在用？供给和需求是否匹配？
4. Skill 带来的风险问题：
   当 Skill 能执行命令、改文件、动资产，安全边界在哪里？

最后，再从这些数据中，抽象出 对未来 Agent 生态的启发。

核心发现速览

以下不是观点，而是对 40,285 个真实 Skills 的统计结果。

1️⃣ Agent Skills 增长极快，而且是“爆发式”的

• skills.sh 在 20 天内 从 2,000+ 暴涨到 40,000+
• 新技能的出现呈现明显的 “热点驱动型爆发”
• 与 OpenClaw 等 Agent 工具的社区热度高度同步

👉 这不是缓慢演进，而是一次基础设施级别的集体涌入

2️⃣ 将近一半的技能，其实是“重复的”

• 约 46% 的技能在“意图层面”高度重复
• 常见模式包括：
  • 名字相同
  • 描述轻微改写
  • 模板式批量生成

👉 生态在快速堆数量，但能力多样性增长有限

3️⃣ 技能并没有你想象中那么“吃 Prompt”

• Skill 中位数长度 ≈ 1,400 tokens
• 90% 的技能 < 4,000 tokens
• 但存在极端长尾（最高 10 万+ tokens）

👉 大多数 Skill 是“可直接塞进上下文”的，但少数会成为系统负担

4️⃣ 技能内容高度集中，但使用情况并不一致

• 软件工程类技能占了一半以上 （代码生成、调试、基础设施）
• 信息检索 & 内容生成技能数量不多，但 下载量极高
• 出现明显对比：
  • “写的人很多，但用的人不多”
  • “写的人很少，但几乎人人都在用”

👉 这是一个典型的 供需错配型生态

5️⃣ 一个常被忽视的问题：Skill 的安全风险

• 约 40% 的技能 (L1 & L2) 涉及：
  • 状态修改
  • 文件操作
  • 命令执行
• 9% 属于高危（L3），包括：
  • Shell 执行
  • 权限操作
  • 资金 / 资产相关行为

👉 Skill ≠ Prompt，它是一种“可执行能力”

那这些分析又启发出哪些 Agent Skills 的潜在发展方向呢？点击 论文原文，获取更详实的分析和结论！