news 2026/2/7 6:30:55

Claude技能:真正解决实际问题的AI功能

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张小明

前端开发工程师

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Claude技能:真正解决实际问题的AI功能

Anthropic悄悄发布了可能是2025年最实用的AI功能。它不是更华丽的模型或更好的基准测试。它更简单:一种无需编写一行代码就能让Claude学习你特定工作流程的方法。

他们称之为技能。这可能比去年让所有人都议论纷纷的模型上下文协议更重要。

技能究竟是什么?

技能非常简单明了:它们是包含指令、脚本和资源的文件夹,Claude在识别到相关任务时会加载这些文件夹。

把它们想象成定制培训手册。你正在构建财务模型?Claude会借鉴你的Excel专业知识。正在制作演示文稿?你的品牌指南和模板会自动加载。正在编写代码?你团队的编码标准会发挥作用。

精妙之处何在?你无需对这一切进行微观管理。Claude会扫描可用技能,识别相关内容,并精准调用所需的一切,仅此而已。

以下是它们的不同之处:

可组合性:技能可以自行堆叠,无需你进行协调。

可移植性:一次构建,随处使用。同样的技能在Claude的网页界面、API和Claude Code中都能发挥作用。

高效:每个技能在Claude需要之前仅消耗几十个令牌。然后它会加载完整的详细信息。

强大:技能可以包括可执行的Python脚本,用于传统代码优于令牌生成的任务。

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Claude技能。来源:Anthropic

深入剖析:技能究竟如何发挥作用

技术实现揭示了技能为何重要。

在会话开始时,Claude会扫描所有可用的技能文件,并从每个Markdown文件的YAML中读取简短说明。这在标记效率方面表现出色——每个技能在被调用之前可能只占用30 - 50个标记。

当你提出类似“按照我们的品牌准则创建一个销售演示文稿”的请求时,Claude会识别出两项相关技能:演示文稿创建和你的品牌标准。它会加载这两项技能,协调它们的使用,然后开始工作。

克劳德在9月推出的那些文档创建功能?事实证明,它们一直都是技能。

一个真实的例子:PPT制作

在这个例子中,我使用了主题工厂。这是一个:

用于为制品应用主题样式的工具包。这些制品可以是幻灯片、文档、报告、HTML着陆页等。有10种预设主题,包含颜色和字体,你可以将其应用于任何制品

下图地址是一个gif文件:

主题工厂工具包示例

我相信这个非常有用。我能看出你可以创建公司使用的幻灯片模板,并按照正确格式快速创建演示文稿。你所需要做的就是上传包含数据的 Excel 文件,其余的由 Claude 完成。你可以保存多种格式,并在需要时随时使用。

示例二:画布设计技能

画布设计用于“运用设计理念在.png和.pdf文档中创作精美的视觉艺术作品。当用户要求创作海报、艺术作品、设计或其他静态作品时,你应该运用这项技能。”

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画布设计技能示例

编码环境要求

技能完全依赖于Claude能够访问文件系统并执行代码。这并非新鲜事物——ChatGPT的代码解释器早在2023年初就开创了这种模式,而Cursor和Claude Code等本地工具则将其扩展到了你的机器上。

但这一要求正是将技能与之前扩展大语言模型能力的尝试(如MCP或ChatGPT插件)区分开来的地方。

权衡是显而易见的:你需要安全的沙箱来限制潜在提示注入攻击造成的损害。但一旦拥有了这样的环境,可能性就会大幅增加。

Claude作为通用智能体(而非仅仅是编码工具)

接下来事情就有趣了。Claude Code的命名具有误导性。它并非单纯用于编码,而是一种通用的计算机自动化工具。任何你可以通过在终端中输入命令来完成的事情,Claude Code现在都能实现自动化。

技能与MCP:更好的方法?

模型上下文协议(MCP)于去年11月推出,引起了极大的轰动。每一个制定“AI战略”的公司都急于宣布实施MCP。

但局限性也随之显现。仅GitHub的官方MCP就会消耗数万个令牌。再增加几个MCP,留给实际工作的上下文就所剩无几了。

技能具有相同的优势,但效果更好。你甚至无需实现一个 CLI 工具。放入一个描述如何执行任务的 Markdown 文件即可。仅在脚本能够提高可靠性或效率时才添加它们。

令牌效率十分显著。MCP预先加载数千个描述所有可能功能的令牌。技能加载一个30令牌的描述,仅在需要时才提取完整细节。

构建你的第一个技能

创建技能很简单。Anthropic甚至开发了一个“技能创建者”技能,它会询问你的工作流程,并为你生成文件夹结构。

基本结构:

my-skill/ ├── SKILL.md # 主要说明 ├── core/ # 辅助脚本(可选) │ └── utilities.py └── examples/ # 示例文件(可选) └── template.json

SKILL.md文件包含带有简短描述的前置元数据,其后是针对Claude的详细说明:

— - 名称: 品牌指南 描述: 公司用于演示文稿和文档的品牌标准 — -

#品牌指南技能

在创建演示文稿或文档时,请遵循以下标准:

## 颜色 - 主色:#0066CC - 副色:#FF6B35 - 背景色:#F8F9FA

## 排版 - 标题:Montserrat Bold - 正文:Open Sans Regular

## 徽标使用 从 `/examples/logo.svg` 加载徽标。始终将其置于右上角…

就是这样。没有 API 集成,没有身份验证流程,只有说明。

现实世界应用

对于团队:

  • Claude自动引用的入职文档

  • 审查拉取请求时适用的代码审查标准

  • 确保所有文件保持一致性的品牌指南

面向开发者:

  • 特定于您的技术栈的 API 集成模式

  • 与您团队的方法相匹配的测试策略

  • 遵循您确切工作流程的部署程序

对于分析师:

  • 常见数据源的数据清理程序

  • 可视化标准和模板

  • 符合利益相关者期望的报告结构

对于内容创作者:

  • SEO优化指南

  • 不同平台的发布工作流程

  • 品牌声音和语调标准

接下来会发生什么

创造和分享技能的门槛如此之低,以至于我们可能会看到:

  • 特定行业技能库(法律、医疗、金融)

  • 全公司范围的技能库,可规范操作

  • 社区贡献的常见工具和框架技能

  • 传授领域专业知识的教育技能

最有趣的方面是什么?没有什么能阻止这些技能与其他模型协同工作。你今天就可以将Claude技能文件夹与Codex CLI或Gemini CLI一起使用。阅读SKILL.md文件,然后就可以开始了。

这不是供应商锁定。这是一种共享格式,有可能成为标准。

底线

技能代表着从“提示工程”向“专业知识打包”的转变。

你不必试图完美地表述你的请求。你只需向助手传授一次你的领域知识,它就会记住。

其影响不仅限于个人生产力。组织可以将机构知识编纂成典。团队可以在不采用僵化流程的情况下实现方法标准化。专家可以大规模地分享专业知识。

与大多数大张旗鼓推出、下个季度就被遗忘的AI功能不同,Skills解决了一个实际问题:AI理论上能做的事情与它对您具体工作的实际理解之间的差距。

这值得关注。

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