一文带你上手 Skills：构建可复用的 AI 能力体系

标准化、可复用、渐进式——让 AI 高效完成重复性任务

一、为什么需要 Skills

在传统 LLM 使用场景中，我们通常依赖 Prompt 来让模型完成任务，例如：

"你是一个项目经理，请根据输入内容生成符合公司规范的周报……"

这种方式存在三个核心问题：

不稳定：模型对同一个 Prompt 的理解可能不同，输出结果不一致。
不可复用：每次都要重新编写 Prompt，效率低。
不可组合：难以将多个任务整合成复杂工作流。

Claude Skills 提供了解决方案：

Skills = 可复用的、结构化的 Prompt + 执行规则 + 资源

它将“如何做一件事”封装成 Claude 可长期记住和调用的能力模块，让 AI 的执行更标准、稳定、可组合。

二、什么是 Skills

Skills是 Claude 的可复用能力包，用于将领域知识、最佳实践、工作流程和执行逻辑封装，使 Claude 高质量、稳定地完成任务。

1. 基本目录结构

一个标准的 Skill 项目，目录结构清晰且轻量化，核心文件仅1个，其他均为可选补充：

my-skill/ ├── SKILL.md # 必需：元数据 + 执行指令 ├── scripts/ # 可选：可执行脚本 ├── templates/ # 可选：模板文件 └── resources/ # 可选：其他资源文件

2. 核心文件 SKILL.md 示例

--- name: report-automation description: 根据输入生成日报/周报/月报，并按模板输出 Markdown。 --- ## 指令 1. 提取岗位、报告类型、姓名、日期和工作内容 2. 选择对应模板 3. 生成结构化 Markdown 报告

这里要注意：

头部的 name 和 description 是元数据，主要用于 Claude 快速匹配——当你输入需求时，Claude 会根据这两个字段判断是否需要调用该 Skill；
下方的“执行指令”是核心，必须清晰、可落地，相当于给 Claude 写的“操作手册”，避免执行偏差。

三、Skills 的「渐进式架构」

当我们需要同时用到多个Skill（比如周报生成、需求分析、文档校验）时，直接全量加载所有Skill会遇到三个核心问题，这也是渐进式架构要解决的核心痛点：

Token消耗暴涨：每个Skill包含的脚本、模板等都是文本内容，全量加载会让单次调用的Token量大幅增加，直接提升使用成本；
任务干扰严重：无关Skill的内容会占用上下文，比如生成周报时加载了需求分析的规则，可能导致Claude误解需求，降低执行精准度；
逻辑冲突风险：不同Skill的执行规则可能存在重叠（比如都有格式校验步骤），全量加载会让Claude难以判断执行优先级，影响输出稳定性。

针对这些问题，Claude Skills采用渐进式披露（Progressive Disclosure）架构，核心思路是：不一次性加载所有Skill内容，而是先匹配需求，再按需逐步加载对应内容，核心载体是“三层加载模型”：

| 层级 | 内容 | 作用 |

| ------- | ------------------------------- | -------- |

| Level 1（初始加载） | 各Skill的name + description（元数据） |意图匹配：快速匹配用户需求，确定是否需要调用某个Skill，不占用过多上下文 |

| Level 2（确定调用后） | 目标Skill的SKILL.md核心执行指令 |执行规则：明确该Skill的执行步骤，完成核心任务流程 |

| Level 3（按需加载） | 目标Skill的scripts/ templates/ resources等配套资源 |按需加载：补充辅助资源，仅在需要时加载，避免无关内容干扰 |

渐进式架构的核心优势

支持大量 Skill 共存：即使你有十几个、几十个 Skill，初始也只加载元数据，不会占满上下文；
干扰最小化：只加载当前任务相关的 Skill 内容，执行更精准、效率更高；
可组合调度：多个 Skill 可以按层级依次加载、串联执行，轻松实现复杂工作流。

四、Skills 的使用方式

Claude Skills 支持两种主流使用方式，覆盖日常办公和技术集成场景：

4.1 桌面端 / CLI 端（日常办公用）

自动触发：你输入需求后，Claude 自动匹配对应的 Skill（根据 name + description），无需手动调用；
显式调用：如果需要指定 Skill，直接输入/skill-name 命令即可（比如 /report-automation）；
参数传递：可以用自然语言输入参数（比如“生成产品经理的本周周报，内容包括：需求评审3次、原型设计2个、用户访谈5人”），也可以用结构化格式（如 JSON）传递，更精准。

4.2 API 集成（技术同学用，支持自动化部署）

如果需要把 Skill 集成到自己的系统、工具中，可以通过 Claude API 调用，示例代码（Python）：

response = claude_client.messages.create( model="claude-3-opus", messages=[{"role": "user", "content": "帮我生成本周的周报"}], tools=[{"type": "skill", "skill_id": "report-automation"}] )

注：使用前需要先在 Claude 开发者平台创建 Skill，获取对应的 skill_id，并配置好 API 密钥

五、Demo 案例：日报 / 周报 / 月报自动生成 Skill

这里分享一个 Skills Demo 案例：自动生成日报/周报/月报。

1. 明确功能需求

接收用户输入的工作内容，自动识别报告类型（日/周/月）；
按预设模板生成结构化 Markdown 报告；
支持将生成的报告自动上传到 S3 存储，生成可访问的链接。

2. 目录结构设计

report-generator/ ├── SKILL.md ├── resources/ │ ├── daily_report_template.md │ ├── weekly_report_template.md │ └── monthly_report_template.md ├── scripts/ │ └── upload_report.py

3. 核心文件实现

SKILL.md 核心指令

SKILL.md

scripts 脚本`upload_report.py`

import sys import os from datetime import datetime from pathlib import Path from dotenv import load_dotenv import boto3 load_dotenv(Path(__file__).parent / '.env') report_type = sys.argv[1].lower() report_content = open(sys.argv[3], 'r', encoding='utf-8').read() if len( sys.argv) >= 4and sys.argv[2] == "-f"else" ".join(sys.argv[2:]) S3_ENDPOINT = os.environ.get("S3_ENDPOINT") S3_BUCKET = os.environ.get("S3_BUCKET") S3_REGION = os.environ.get("S3_REGION", "us-east-1") S3_ACCESS_KEY = os.environ.get("S3_ACCESS_KEY") S3_SECRET_KEY = os.environ.get("S3_SECRET_KEY") filename = f"{report_type}/{datetime.now():%Y-%m-%d}/{report_type}_report_{datetime.now():%Y%m%d_%H%M%S}.md" client_config = {'region_name': S3_REGION, 'aws_access_key_id': S3_ACCESS_KEY, 'aws_secret_access_key': S3_SECRET_KEY} if S3_ENDPOINT: client_config['endpoint_url'] = S3_ENDPOINT s3 = boto3.client('s3', **client_config) try: s3.put_object(Bucket=S3_BUCKET, Key=filename, Body=report_content.encode('utf-8'), ContentType='text/markdown; charset=utf-8', ContentEncoding='utf-8', Metadata={'report-type': report_type, 'upload-time': datetime.now().isoformat()}) # 生成访问链接并打印 s3_url = f"{S3_ENDPOINT or f'https://{S3_BUCKET}.s3.{S3_REGION}.amazonaws.com'}/{filename}" print("上传成功:", s3_url) except Exception as e: print("上传失败:", e) exit(1)