Claude Skills 已经13.6k了！ 聊聊使用和避坑指南...

 大家好，我是吴哥，专注AI编程、AI智能体。立志持续输出、帮助小白轻松上手AI编程和AI智能体。

最近 Claude Skills 在 GitHub 上星标已突破 13.6k，足见其在 AI 智能体领域的热度。

而它的核心价值，正是 “能力装箱”：把任务 SOP、脚本、参考与素材放进标准化文件夹，再用分层加载把上下文预算压到最低。

配合MCP（Model Context Protocol）引入外部工具与数据源，你就能把分散的流程与知识，拼装成可版本化、可测试、可复用的企业级 Agent 能力库。

本人核心

1. Skills刨析讲解；

2. SKILL.md 最小范式可直接用案例；

3. SKILL使用避坑指南和讲解

一、Skills 结构与分层理解

官方对Skill解释说明：

技能是一组指令、脚本和资源的文件夹，Claude 会动态加载它们以提升在特定任务上的性能。

技能教会 Claude 如何以可重复的方式完成特定任务，无论是创建符合公司品牌指南的文档、使用组织特定的流程分析数据，还是自动化个人任务。

skill目录结构：

your-skill/

├─ SKILL.md            # 能力说明书：目标/输入/步骤/产物/失败处理/MCP端点

├─ skill.meta.json     # 元数据：name/version/tags/context_budget/owners…

├─ scripts/            # 可执行脚本：python/shell/js 等

│  ├─ run.py

│  └─ utils.py

├─ references/         # 参考：摘录/摘要/页码/链接（最小必要量）

│  └─ policy_excerpt.md

├─ assets/             # 模板/样例（docx、xlsx、prompt片段）

│  └─ report_template.docx

├─ tests/              # 回放与自检（数据/断言）

│  └─ replay_case.md

└─ CHANGELOG.md        # 变更记录

简单来说：

Skills = 能力装箱：一个 Skill = 一个文件夹，含SKILL.md（说明书）、scripts/（可执行脚本）、references/（参考）、assets/（模板）。

分层加载：先读元数据 / 目录结构按需加载SKILL.md需要时再最小化加载scripts/和references/，上下文显著减负。

MCP × Skills 正交：MCP 解决 “怎么连”，Skills 解决 “怎么做”；组合起来 = 标准通信 + 能力封装。

从 “大 System Prompt” 迁移：把 “长提示词 + 零散工具” 拆成多个职责明确的 Skills，每个可独立演进与回滚。

场景需求描述

现实里，一个 Agent 往往要完成报表生成、PDF / 表单处理、内部 API 操作、合规引用等复杂任务。全部塞进 System Prompt会迅速耗尽上下文预算，还不可维护。

在过去，我们知道提示词越长越容易混乱，工具调用逻辑混杂其中，后续迭代牵一发而动全身。

Claude Skills给出一条工程化道路：以 “标准化文件夹” 装箱能力，让模型只在需要时读取必要材料，降低跑偏与成本。

模块化与版本化：每个 Skill 独立迭代、评审、回滚，无需担心影响其他能力模块；

协作与扩展：多人可并行开发不同 Skills，通过统一接口快速拼装，大幅提升团队协作效率；

上下文友好：分层加载机制，以最低成本为模型喂入恰当材料，避免上下文资源浪费。

实操案例

在实操前，第一步请先了解skill目录结构，

第二步：初始化SKILL.md 最小范式（可直接套用）

SKILL.md 是 Skill 的 “说明书”，是模型理解能力的核心文件，需清晰定义目标、输入输出、执行步骤等关键信息。以下是可直接套用的最小范式：

# Skill: data Analytics Report

- 目标：基于给定 CSV/DB 查询，生成周报（DOCX + Markdown 摘要）

- 输入：`/inputs/data.csv` 或 DB 连接标识；报表周期；门槛/异常阈值

- 产物：`/outputs/report.docx`、`/outputs/summary.md`

- 分层加载：

- 初始：仅加载本文件

- 步骤3：按需加载 `scripts/run.py`

- 步骤4：按需加载 `references/policy_excerpt.md`（只读相关章节）

- MCP 端点（如需）：

- `db.query(sql, conn)`：读取聚合数据（限制：最多 50k 行）

- `fs.write(path, content)`：落盘产物

- 执行步骤：

1. 校验输入与周期 生成 SQL/读取 CSV

2. 指标汇总 异常点标注（阈值见 meta）

3. 调用 `scripts/run.py` 生成 `report.docx`

4. 引用 `references/policy_excerpt.md` 生成合规说明

5. 导出 `summary.md`（含指标表与结论）

- 失败回滚：中间产物保存在 `/outputs/_tmp/`；写入 `error.log`

避坑与替代

在使用 Claude Skills 过程中，容易踩一些坑，提前规避能少走弯路，同时也提供部分场景的替代方案：

坑：把 Skill 当 “大提示词容器”规避方案：将确定性强的操作编写为脚本，参考资料遵循 “最小化” 原则，且在需要时分段引用，避免将SKILL.md写成超长提示词；

坑：references 目录资料陈旧规避方案：为每份参考资料标注来源与更新频率，搭建 dead-link check 工具定期检测无效链接，并设置 “近 90 天未更新” 提醒；

坑：上下文超限规避方案：严格遵循分层加载逻辑，先加载SKILL.md明确流程，再按需加载其他内容，同时在元数据中声明context_budget_tokens阈值，提前控制上下文占用；

替代 / 补充方案：对于强批处理、定时执行的任务，可搭配Airflow/Argo等工作流工具定时运行，Agent 专注于交互解释与流程编排。

FAQ

整理读者可能关心的常见问题，]解答疑惑：

Q1：Skills 与 MCP 的边界如何划分？

MCP（Model Context Protocol）专注于解决 “怎么连” 的问题，即标准化接入外部工具、数据库等远端能力；而 Skills 专注于解决 “怎么做” 的问题，即定义任务执行步骤、脚本调用逻辑、参考资料引用方式等。二者结合可实现 “标准通信 + 能力封装” 的完整闭环。

Q2：分层加载为什么如此重要？

上下文是 LLM 模型的稀缺资源，尤其是 token 预算有限时，分层加载能让模型只获取当前步骤所需的关键材料，既节省 token 成本，又能减少因信息过载导致的模型 “跑偏”，提升执行准确性。

Q3：如何为 Skill 编写测试用例？

测试核心逻辑为 “固定输入执行脚本比对产物”：首先准备固定的输入数据（如样例 CSV），然后执行 Skill 中的脚本，最后检查产物是否符合预期（包括文件存在性、关键字匹配、校验和一致等）。同时，可增加 “上下文预算不超过元数据声明阈值” 的断言。

Q4：如何在团队内推广 Claude Skills？

推广分三步： 挑选 3 个团队高频任务，制作标准化 Skill 模板示范； 组织一次结构评审会，统一团队对 Skills 设计理念的认知； 上线pre-publish自动自检流程，强制执行标准化规范，确保后续开发的 Skill 都符合要求。

结语

Claude Skills 能在短时间内达到 13.6k 星标，正是因为它切中了 AI 智能体开发的核心痛点 —— 能力的标准化封装与复用。

要知道，Skill价值不仅在于 “能力装箱”，更在于装箱后实现的版本化管理、可测试性与可复用性。配合 MCP 协议，就能够轻松将分散的工具与知识，装配成可组合、可治理的团队级 Agent 能力库。还不赶紧试试！

下篇预告：将深入实操，提供实战案例，敬请期待！

Claude Skills 官方仓库（Anthropic）：

https://github.com/anthropics/skills

Model Context Protocol（MCP）官方网站：

https://modelcontextprotocol.io

这是今天分享过去AI发展和个人使用见解，感谢阅读。