现在，Claude 可以新增「技能」了！
Anthropic 刚刚为 Claude 推出了 Skills 功能，这个新能力让 Claude 能够动态加载专门的指令、脚本和资源，从通用 AI 助手变身为各领域的专业助手。
此次的功能升级，将进一步改变我们定制 AI 的方式。
什么是 Agent Skills？
Skills 本质上是一个包含指令、脚本和资源的文件夹，Claude 可以在需要时动态发现并加载它们来完成特定任务。
想象一下，这就像给新员工准备入职指南：
你不再需要为每个用例构建零散的、定制化的 Agent，现在，任何人都可以通过捕获和分享他们的程序性知识，用可组合的能力来专门化他们的 Agent。
核心特性
Skills 具有几个关键特点：
可组合：Skills 能够堆叠在一起，Claude 会自动识别需要哪些 Skills 并协调它们的使用。
可移植：使用相同的格式，一次构建，就能在 Claude 应用、Claude Code 和 API 中使用。
高效：只在需要时加载需要的内容。
强大：可以包含可执行代码，用于那些传统编程比 token 生成更可靠的任务。
工作原理
让我们通过一个真实的例子来看看 Skills 是如何工作的：支持 Claude 最近推出的文档编辑能力的 PDF 技能。
技能的结构
最简单的 Skill 是一个包含 SKILL.md 文件的目录。
这个文件必须以包含必需元数据的 YAML frontmatter 开头：name 和 description。在启动时，Agent 会将每个已安装技能的名称和描述预加载到系统提示中。
这个元数据是渐进式披露的第一层：它提供了足够的信息让 Claude 知道每个技能何时应该被使用，而不需要将所有内容加载到上下文中。
文件的实际内容是第二层细节。
如果 Claude 认为该技能与当前任务相关，它会通过将完整的 SKILL.md 读入上下文来加载该技能。
随着技能变得更加复杂，它们可能包含太多上下文无法放入单个 SKILL.md，或者只在特定场景中相关的上下文。在这些情况下，技能可以在技能目录中捆绑额外的文件，并从 SKILL.md 中按名称引用它们。
在 PDF 技能中，SKILL.md 引用了两个额外的文件（reference.md 和 forms.md），技能作者选择将它们与核心 SKILL.md 一起捆绑。
通过将表单填写指令移到单独的文件（forms.md），技能作者能够保持核心技能的精简，相信 Claude 只会在填写表单时才读取 forms.md。
渐进式披露设计
渐进式披露是让 Agent Skills 灵活且可扩展的核心设计原则。
就像一本组织良好的手册从目录开始，然后是具体章节，最后是详细的附录，Skills 让 Claude 只在需要时加载信息：
拥有文件系统和代码执行工具的 Agent 在处理特定任务时不需要将技能的全部内容读入其上下文窗口。
也就是说，可以捆绑到技能中的上下文量实际上是无限的。
Skills 与上下文窗口
下图展示了当用户消息触发技能时，上下文窗口是如何变化的：
操作序列如下：开始时，上下文窗口包含核心系统提示和每个已安装技能的元数据，以及用户的初始消息；Claude 通过调用 Bash 工具读取 pdf/SKILL.md 的内容来触发 PDF 技能；Claude 选择读取与技能捆绑的 forms.md 文件；最后，Claude 在从 PDF 技能加载了相关指令后继续执行用户的任务。
Skills 与代码执行
Skills 还可以包含供 Claude 自行决定执行的代码作为工具。
大型语言模型在许多任务上表现出色，但某些操作更适合传统的代码执行。例如，通过 token 生成对列表进行排序比简单运行排序算法要昂贵得多。
除了效率问题，许多应用程序需要只有代码才能提供的确定性可靠性。
在该例子中，PDF 技能包括一个预编写的 Python 脚本，用于读取 PDF 并提取所有表单字段。
Claude 可以运行此脚本，而无需将脚本或 PDF 加载到上下文中。由于代码是确定性的，这个工作流程是一致且可重复的。
开发和评估 Skills
Anthropic 提供了一些开发和测试 Skills 的实用指南：
从评估开始
通过在代表性任务上运行 Agent 并观察它们在哪里遇到困难或需要额外上下文，识别 Agent 能力中的具体差距。然后逐步构建技能来解决这些不足。
为规模而结构化
当 SKILL.md 文件变得难以管理时，将其内容拆分为单独的文件并引用它们。如果某些上下文是互斥的或很少一起使用，保持路径分离将减少 token 使用。代码可以同时作为可执行工具和文档。应该清楚 Claude 是应该直接运行脚本还是将它们作为参考读入上下文。
从 Claude 的角度思考
监控 Claude 在实际场景中如何使用你的技能，并根据观察进行迭代：注意意外的轨迹或对某些上下文的过度依赖。特别注意你的技能的 name 和 description。Claude 将在决定是否触发技能以响应其当前任务时使用这些。
与 Claude 一起迭代
当你与 Claude 一起工作时，要求 Claude 将其成功的方法和常见错误捕获到技能中的可重用上下文和代码中。如果它在使用技能完成任务时偏离轨道，要求它自我反思出了什么问题。这个过程将帮助你发现 Claude 实际需要什么上下文，而不是试图提前预测。
安全考虑
Skills 通过指令和代码为 Claude 提供新能力。
虽然这使它们强大，但也意味着恶意技能可能在使用它们的环境中引入漏洞，或指示 Claude 泄露数据并采取意外行动。
Anthropic 建议只从可信来源安装技能。当从不太可信的来源安装技能时，使用前要彻底审核。首先阅读技能中捆绑文件的内容以了解它的功能，特别注意代码依赖项和捆绑的资源，如图像或脚本。
同样，注意技能中指示 Claude 连接到潜在不受信任的外部网络源的指令或代码。
全平台支持
Claude 应用
Skills 现在对 Pro、Max、Team 和 Enterprise 用户可用。
Anthropic 为常见任务提供技能，如文档创建、可以自定义的示例，以及创建自己的自定义技能的能力。
Claude 根据你的任务自动调用相关技能，而无需手动选择。你甚至可以在 Claude 工作时看到它的思维链中的技能。
要创建技能，则很简单：
Anthropic 提供的「skill-creator」技能可以进行交互式的创建指导：Claude 会询问你的工作流程，生成文件夹结构，格式化 SKILL.md 文件，并捆绑你需要的资源。
无需手动编辑文件，动嘴就可。
Claude 开发者平台（API）
Agent Skills 现在可以添加到 Messages API 请求中，新的 /v1/skills 端点让开发者对自定义技能版本控制和管理有程序化控制。
Skills 需要 Code Execution Tool beta，它提供了运行所需的安全环境。
使用 Anthropic 创建的技能让 Claude 读取和生成带有公式的专业 Excel 电子表格、PowerPoint 演示文稿、Word 文档和可填写的 PDF。
开发者可以创建自定义 Skills 来扩展 Claude 的能力以满足他们的特定用例。
Claude Code
当然，还有 Claude Code：
Skills 可以让你用团队的专业知识和工作流程来扩展 Claude Code。
通过 anthropics/skills 市场的插件安装技能，Claude 在相关时自动加载它们。通过版本控制与你的团队共享技能。你也可以通过将技能添加到 ~/.claude/skills 来手动安装技能。
Claude Agent SDK 为构建自定义 Agent 提供相同的 Agent Skills 支持。
用户反响
Satvik（@satvikmaker）评论：
使用文件夹和文件构建专门的 Agent 是一个游戏规则改变者。继续加油 Anthropic 团队。🔥👑
Carlos Lebron（@carlosml）笑称：
Agent Skills 听起来很酷。终于有办法让 Claude 帮我洗衣服了
Vijay Krishna S（@vjk_2k5）指出：
Claude 刚刚在暴力训练方法上加倍下注，并在编码方面击败了其他所有 AI 公司，这太疯狂了。
企业应用前景
多家企业已经开始探索 Skills 的应用潜力：
Box
Skills 教会 Claude 如何处理 Box 内容。用户可以将存储的文件转换为遵循其组织标准的 PowerPoint 演示文稿、Excel 电子表格和 Word 文档，从而节省数小时的工作。
Notion
有了 Skills，Claude 与 Notion 无缝协作，让用户从问题到行动更快。在复杂任务上减少提示词的纠结，获得更可预测的结果。
Canva
利用 Skills 来定制 Agent 并扩展它们的能力。这解锁了将 Canva 更深入地带入 Agent 工作流程的新方法，帮助团队捕获他们独特的上下文并轻松创建令人惊叹的高质量设计。
Rakuten
Skills 简化了我们的管理会计和财务工作流程。Claude 处理多个电子表格，捕获关键异常，并使用我们的程序生成报告。曾经需要一天的工作，我们现在可以在一小时内完成。
未来
Anthropic 正在努力实现简化的技能创建工作流程和企业范围的部署能力，使组织更容易在团队间分发技能。
在未来几周，他们将继续添加支持创建、编辑、发现、共享和使用 Skills 的完整生命周期的功能。他们特别期待 Skills 帮助组织和个人与 Claude 共享他们的上下文和工作流程的机会。
他们还将探索 Skills 如何通过教授 Agent 涉及外部工具和软件的更复杂工作流程来补充 Model Context Protocol（MCP）服务器。
而展望更远的未来，Anthropic 甚至希望让 Agent 能够自主创建、编辑和评估 Skills，让它们将自己的行为模式编码为可重用的能力。
Skills 是一个简单的概念，具有相应简单的格式。而这种简单性，则使组织、开发者和最终用户更容易构建定制的 Agent 并赋予它们新能力。l
