一文看懂 Claude Skills：让模型拥有「专业技能」的系统化设计

最近，Anthropic 发布了一个新特性——Claude Skills。它的目标，是让 Claude
不再只是一个「能聊天的模型」，而是一个具备可扩展、可执行技能体系的工具。

听起来很诱人，但问题来了👇

这个功能到底解决了什么真实问题？

它和我们直接写 prompt 文件有什么区别？

作为一个长期玩 AI 的使用者，我想用更接地气的方式，聊聊 Claude Skills 背后的设计逻辑与现实价值 。

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一、Claude Skills 是什么？

从结构上看，Claude Skills 就是一个 标准化的文件夹体系 ，每个技能由若干文件组成，用来描述功能、脚本和引用资料。

skill-name/
├── SKILL.md          # 技能定义文件（必需）
├── scripts/          # 可执行脚本（可选）
├── templates/        # 模板文件（可选）
└── reference.md      # 参考资料（可选）

核心文件是 SKILL.md ，开头需包含元数据：

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name: PDF Processing
description: 处理 PDF 文件，包括提取文本、填写表单等
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正文部分描述工作逻辑、步骤和范例。

看起来像普通的 prompt 文件，但它的结构和加载机制不一样。

Claude Skills 不是简单的「长指令封装」，而是一个 具备分层调用逻辑的知识模块体系 。

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二、核心机制：渐进式披露（Progressive Disclosure）

Claude Skills 最大的设计亮点，是采用了 渐进式披露 机制。它不会一次性加载所有内容，而是分层、按需调用。

🧩 Level 1：元数据层（启动时加载）

• 只读取 name 和 description

• 每个 Skill 大约 100 tokens

• 让系统知道「具备哪些可用能力」

⚙️ Level 2：核心指令层（任务触发时加载）

• 当任务匹配时，读取 SKILL.md 正文

• 通常不超过 5000 tokens

• 描述主要流程、操作要点和约束条件

📂 Level 3：资源层（按需加载）

• 脚本、模板、参考文档等

• 仅在执行阶段读取，不进入上下文

• 理论上没有 token 限制

可以把它理解为：

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三、与传统 Prompt 文件的区别

很多人会问：这不就是写 prompt 文件嘛？其实两者的机制差别很大。

📝 传统 Prompt 文件

# PDF 处理指南
你是一个 PDF 处理专家，擅长：
1. 提取文本和表格
2. 填写表单
3. 合并拆分 PDF
...

存在的问题：

• 每次对话都要加载整份内容；

• 无法模块化引用；

• 难以维护和更新；

• 不同场景下容易重复堆叠。

🧠 Claude Skills

pdf-skill/
├── SKILL.md
├── extraction.md
├── forms.md
├── merging.md
└── scripts/
    └── extract_fields.py

执行逻辑：

• 启动时仅加载技能描述；

• 任务触发后读取对应内容；

• 若需执行脚本，直接调用外部文件；

• 结果写回，不占上下文空间。

结果是：✅模块化 ✅按需加载 ✅易维护 ✅上下文经济化

一句话总结：

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四、Claude Skills 解决了哪些实际问题？

1️⃣ 上下文窗口的「成本问题」

以前，一个复杂任务的指令往往要塞进上下文。现在，通过分层加载，Claude Skills 可以节省大量 token 成本，在复杂任务中可降低 40%-60% 的上下文占用。

2️⃣ 知识的「可复用性」

Skill 文件可共享、复用、更新，团队成员可以共用同一技能库。这让「经验」第一次可以以结构化形式沉淀下来。

3️⃣ 执行的「确定性」

Skills 可以调用脚本完成具体操作，把流程逻辑写清楚，减少「理解偏差」。这让模型的执行更可靠，也更容易追踪。

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五、功能边界与限制

任何系统都有边界，Claude Skills 也不例外。

⚠️ 1. 学习门槛

虽然文件是 Markdown 格式，但要写好一个 Skill，需要理解：

• 文件层级设计；

• 元数据结构；

• 调用机制；

• 引用路径关系。

⚙️ 2. 适用范围有限

更适合：

• 重复性高、结构化任务；

• 标准化流程、可复用场景；

• 团队或企业级应用。

不太合适 ：

• 创意类、一次性任务；

• 临时问答；

• 自由探索型使用。

🌱 3. 生态仍处早期阶段

当前：

• 官方示例有限；

• 社区积累不多；

• 缺少验证与质量标准。

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六、与 MCP 的区别

Claude Skills 常被拿来和 Model Context Protocol (MCP) 比较，但两者关注的方向完全不同👇

特性	MCP	Claude Skills
解决问题	数据访问	知识封装
典型用途	调用 API、访问数据库	定义操作流程、封装专业知识
类比	外部「接口层」	内部「技能层」
示例	查询 CRM 数据	生成销售报告

一句话理解：

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七、工程视角下的价值与不足

价值：

• 明确分层机制，降低上下文负担

• 模块化管理 prompt 逻辑

• 支持脚本执行，增强任务可靠性

• 为知识封装提供标准格式

不足：

• 生态尚未完善

• 目前仅限于 Claude 生态

• 对个人用户吸引力有限

• 本质上仍属于 prompt 工程优化

一句话点评：

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八、何时值得使用 Claude Skills？

推荐使用：

• 同一任务频繁执行；

• Prompt 较长（超过 2000 字）；

• 团队协作、知识共享；

• 任务包含脚本执行或模板生成。

不推荐使用：

• 一次性、小任务；

• 创意或探索场景；

• 个人轻量使用。

判断标准很简单：

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九、如果你已经在维护 Prompt 文件系统？

很多人已经用自己的文件结构管理 prompt。那 Claude Skills 是否还有意义？

有，但定位不同

差异 1：加载逻辑

• 自定义体系：手动加载内容；

• Claude Skills：自动匹配、按需加载。

差异 2：调用颗粒度

• 自定义体系：以文件为单位；

• Claude Skills：以任务为单位，自动筛选所需部分。

差异 3：代码执行方式

• 自定义体系：代码嵌入 prompt；

• Claude Skills：脚本独立执行，不占上下文。

结论：

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🔍 关键创新点

Claude Skills 的技术亮点主要在三点：

💾 1. 文件系统即「工作记忆」

系统可以根据任务动态读取、加载文件，实现「轻量化的知识调用」。

💰 2. 自动化的上下文预算管理

按需加载不同层级内容，在精度与成本之间自动平衡。

🧩 3. 知识与工具的统一接口

Skill 同时可以包含说明文档与脚本执行逻辑，让「指令」和「执行」统一在一个结构中。

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🔧 对已有工作流的意义

如果你已经在使用 Claude Code、Cursor 等本地工作流管理工具，Skills 目前带来的提升可能有限。

但从标准化角度看，它提供了：

• 统一的文件结构；

• 可被解析的元数据；

• 共享与复用的潜力。

一个形象的比喻：

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十、在上下文工程中的位置

Claude Skills 的价值，不止是「技能封装」，更在于它对上下文管理的探索。

上下文类型	特点	对应机制
固定规则	静态	System Prompt
结构化知识	可加载	Claude Skills
外部数据	实时	RAG / MCP
历史记录	动态	Memory System
工具结果	临时	Tool Outputs

Claude Skills 刚好填补了「固定知识」与「外部检索」之间的那一层结构化知识层。

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🧭 是否算「过度设计」？

要看使用者是谁。

• 个人用户：确实不一定需要。

• 小团队：适合作为流程标准化的尝试。

• 企业级用户：在成本控制与一致性上收益明显。

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✨ 总结

Claude Skills 的核心价值：

1. 在上下文层面：

• 分层加载

• 动态调用

• 成本控制

2. 在知识管理层面：

• 标准化封装

• 可共享、可复用

• 结合脚本执行

3. 在工程实践层面：

• 比 Fine-tuning 更轻

• 比纯 Prompt 更系统

• 比 RAG 更结构化

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🧩 最后的思考

如果你已经维护自己的指令体系，不必急着迁移。Claude Skills 的优势在于 标准化和生态潜力 ，而不是立刻取代现有方式。

它真正带来的启发是：

这才是 Claude Skills 的意义所在。

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