Anthropic发布Claude Skills新功能模式 - 公司推出Claude Skills新模式，使模型能够获取新功能[1] - Skills是包含SKILLmd文件的目录，包含指令、脚本和资源，用于为代理提供附加功能[3] - 全新文档生成功能完全通过Skill实现，涵盖pdf、docx、xlsx和pptx文件格式[3] Skills技术实现与成本效益 - 会话开始时，Claude工具扫描所有可用Skill文件，从Markdown文件前置YAML读取简短说明[3] - 实现方式具有极高成本效益，每Skills仅占用几十个额外token[3] - 只有在用户请求该Skill协助解决任务时才需要加载完整详情[3] Skills实际应用案例 - slack-gif-creator skill示例用于创建专为Slack优化的GIF动图，包含尺寸约束验证器和可组合动画元件[4] - 使用slack-gif-creator skill生成GIF时，Claude会检查文件大小确保不超过2 MB限制[8] - 如果文件尺寸太大，模型会尝试进一步缩小[8] Skills与编码环境依赖 - Skills机制依赖于模型能够访问文件系统、具备导航工具以及执行命令的能力[9] - 这种向本地机器扩展的模式在Cursor、Claude Code、Codex CLI和Gemini CLI等编码智能体工具中得到应用[9] - Skills需要为模型提供安全的编码环境，考虑将运行环境沙箱化以限制潜在攻击[9] Skills与MCP协议对比 - Skills相比MCP协议具有显著优势，避免对token的大量消耗[14] - MCP的GitHub官方实现消耗巨量上下文token，影响模型实际作用空间[14] - Skills允许用Markdown文件描述任务，在需要确保可靠性或效率时引入额外脚本[14] Skills的设计优势与生态前景 - Skills设计简洁，仅包含Markdown文本、少量YAML元数据和可选脚本[17] - Skills易于共享，预计将有大量Skills以单文件形式实现，复杂Skills采用文件夹形式包含更多文件[15] - Skills可与其他模型配合使用，如Codex CLI或Gemini CLI，即使工具本身不具备系统性skill知识也能正常起效[15] Skills的潜在应用场景 - 可构建"数据新闻智能体"，处理获取人口普查数据、分析结构、发布数据等任务[13][19] - 可使用Python库将不同格式数据加载进SQLite或DuckDB，在线发布为S3存储桶内的Parquet格式文件[19] - 可由数据报告skill从新数据中发现故事，另一Skill使用D3构建数据可视化结论[19]