大家好，我是玄姐。

一、核心摘要 (Executive Summary)

继 MCP (Model Context Protocol) 之后，Anthropic 推出的 Claude Skills 进一步完善了 Agent 的生态版图。如果说 MCP 是 Agent 的“手脚”（工具与连接），那么 Skills 就是 Agent 的“大脑回路”（经验与流程）。

本文将揭示如何利用“AI 编程思维”极速构建高质量 Skills，并通过一个“提示词优化专家”的实战案例，解析从资料准备到自动化生成的全流程。同时，提炼了节省 Token、提升准确率的 7 大工程设计原则。

二、 概念辨析：Skill 与 MCP 的架构定位

在构建 Agent 系统时，理清 Skills 与 MCP 的边界至关重要。两者并非替代关系，而是互补。

一句话总结：Agent 通过 Skills 获取领域知识与方法论，通过 MCP 获得执行能力。

三、 极速开发方法论：用 AI 训练 AI

手工编写 Skills 既低效又容易遗漏细节。最佳的开发范式是：Context Engineering (上下文工程)。不要自己写代码，而是通过清晰的描述和充足的资料，让 Claude 生成自己的 Skill。

3.1 开发流程重构

明确逻辑 (Logic)：定义 Skills 的输入、处理流程、预期输出。

准备素材 (Materials)：收集该领域的高质量文档、规范、代码片段。

自动化生成 (Generation)：

• 利用官方工具：使用 Claude 自带的skill-creator。

• 利用现有规范：将官方 Skills 仓库的规约作为上下文投喂给模型。

3.2 实战案例：开发“Prompt Optimizer (提示词优化专家)” Skill

1、需求痛点

通用的提示词优化往往“套路化”，缺乏针对性。

2、目标

构建一个能根据用户需求，自动匹配最合适框架（如 ReAct, CO-STAR 等），并进行针对性优化的 Skills。

3、架构设计 (利用渐进式加载)：

素材库：利用 MCP (如 Firecrawl) 抓取 50+ 个专业提示词框架。

索引层 (Index)：生成一份 Frameworks_Summary.md（摘要），仅包含框架名称和适用场景。

详情层 (Detail)：每个框架的详细指南单独存放。

4、执行逻辑

• Agent 接收用户 Prompt。

• 读取Summary，匹配最佳框架 (节省 Token)。

• 仅读取该框架的Detail文件 (按需加载)。

• 执行优化并输出。

5、结果

通过这种方式生成的 Skills，在 Claude Code 中运行时，能精准识别需求并调用这一套复杂的 RAG 逻辑，而无需人工编写复杂的判断代码。

四、 高质量 Skill 的 7 大工程设计原则

在 SKILL.md 的设计中，需遵循以下原则以确保 Agent 的稳定性与经济性：

1. 极简主义与 Token 经济学

原则：Context 是公共资源。

实践：默认假设 Claude 很聪明，不要解释显而易见的概念。SKILL.md 主文件限制在500行以内。

2. 自由度控制 (Degrees of Freedom)

低自由度 (Low)：高风险操作（如数据库迁移）。提供精确脚本，严禁发挥。

中自由度 (Medium)：常规任务。提供伪代码，允许微调。

高自由度 (High)：创意任务（如代码审查）。提供方向，信任模型判断。

3. 渐进式披露 (Progressive Disclosure)

架构：像洋葱一样剥开上下文，不要一次性塞入。

模式：

• 概览+引用：SKILL.md仅作为目录，详情指向REFERENCE.md。

• 按需加载：只有用户提到特定功能时，才读取深层文档。

禁忌：引用层级不要超过 1 层，避免 Agent 偷懒。

4. 命名与元数据规范

名称：使用动名词 (Gerund form)，如 processing-pdfs。仅限小写、连字符。

描述：这是 Agent 决定是否调用的唯一依据。必须包含触发词，使用第三人称描述功能 ("Processes files..." 而非 "I can...")。

5. 迭代开发流 (Claude A/B Test)

角色分工：Claude A (架构师) 负责写文档 -> Claude B (测试员) 负责执行。

闭环：观察 Claude B 的失败点 -> 反馈给 Claude A 修正 -> 再次测试。

6. 可执行性 (Executable Skills)

原则：对于复杂流程，代码脚本 > 纯文本指令。

PVE 模式：Plan (生成计划) -> Validate (脚本验证) -> Execute (执行)。

错误处理：脚本必须显式抛出具体错误，不要让 LLM 瞎猜。

7. 避坑指南

❌ 包含时间敏感信息 (如 "Current year is 2024")。

❌ Windows 风格反斜杠路径 (scripts\run.py) -> 必须用 Unix 风格 (/)。

✅ 超过 100 行的参考文档必须加目录 (TOC)。

✅ 发布前必须通过 Haiku, Sonnet, Opus 多模型测试。

五、 工具链与生态

对于非 Claude 官方环境 (如 Cursor, Windsurf, Aider)，可使用开源项目 OpenSkills 进行桥接。

OpenSkills: 将 Anthropic 的 Skills 系统带入所有 AI Coding Agent。

OpenSkills 的 Github 地址：

https://github.com/numman-ali/openskills

OpenSkills 常用命令:

• 安装:npm i -g openskills

• 安装通用技能:openskills install anthropics/skills --universal

• 同步规则:openskills sync(生成AGENTS.md或.cursorrules)

六、结语

AI 原生开发时代，工程师的核心能力正在从“编写代码”转向“定义逻辑”和“准备上下文”。开发 Skill 的本质，就是如何清晰地向模型表达你的思维模型，并提供充足的弹药。

好了，这就是我今天想分享的内容。如果你对构建企业级 AI 原生应用新架构设计和落地实践感兴趣，别忘了点赞、关注噢~

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