Skills的概念与热度 - Skills是AI领域当前的热点概念，其热度在AI圈内已不亚于当年的Prompts [4] - 各种Skills相关的GitHub仓库受到广泛关注，例如一个包含50多个Claude技能的仓库已获得18K星标，另一个名为superpowers的基于Skills的开发工作流程项目也获得18K星标 [2][3] Skills的定义与核心特征 - Skills翻译为“技能”，是给AI Agent（智能体）使用的技能 [4] - 在形式上，Skills是一个文件夹，而不仅仅是文本，其中可以包含Prompt、参考文档、脚本等多种资源，供Agent在需要时加载 [23] - Skills的核心作用是将流程性知识封装成可复用的能力包，使Agent能够随需调用并稳定执行任务 [29] - Skills的设计采用了“渐进式披露”原则，即先加载元信息目录，再按需加载详细内容，以优化Token使用并降低认知负荷 [25][28] Skills与Prompt、MCP的区别 - Prompt：相当于对Agent（比喻为实习生）的口头临时指令，适合一次性、临场、可变的场景，其作用范围仅限于当前对话轮次 [25] - Skills：相当于给Agent的内部SOP手册或知识库，包含规范、脚本、模板等，可供Agent在需要时自行查阅并复用 [25] - MCP：相当于给Agent的门禁卡，其功能是让AI应用能够安全地连接和调用外部系统或API，不涉及具体任务执行方法的教导 [29][30] Skills的应用案例与价值 - AI选题系统：通过1个主控Agent和3个Skills（热点采集、选题生成、选题审核）实现自动化，将原本需要2-3小时的人工选题流程大幅简化 [4][5][6][7] - 整合包生成器：通过Skill将复杂的GitHub开源项目（如Manim动画引擎）打包成带有前端界面的一键启动整合包，解决了非技术用户的痛点 [9][13][16][18] - Skills的价值在于复用，无论是专业人士封装工作流，还是普通用户固化常用需求，都能显著提升效率，其潜力被市场认为仍被大大低估 [18] Skills的技术规范与创建 - Skills由Anthropic公司于2025年10月在Claude Code上首次推出，并于2025年12月18日作为开放标准发布，从而引爆了生态 [19][21] - 一个标准的Skill文件夹名称必须使用小写字母和连字符（例如 hotspot-collector） [36] - 每个Skill文件夹中，SKILL.md 是唯一必需的核心文件，其结构固定为两部分 [37] 1. YAML头部：包含 name 和 description 字段，用于Skill识别 [37] 2. Markdown主体：详细的工作流程、输出格式要求和示例 [38] - description 字段至关重要，需使用第三人称清晰描述Skill的功能和调用时机，并包含触发关键词，同时建议将整个 SKILL.md 文件控制在500行以内以保证最佳效果 [38][39] Skills的生态与获取 - 除了Claude Code，OpenCode、Codex、Cursor、Codebuddy等主流编程工具均已兼容Skills标准 [23] - Anthropic官方开源了一个Skills仓库（https://github.com/anthropics/skills），提供了大量实用Skills，该仓库已获得38.3k星标和3.5k分叉 [44][45] - 官方仓库中包含了16个示例Skills，涵盖文档处理、前端设计、PDF/Excel操作、Skill创建等多个领域，其中 skill-creator 这个Skill本身就可以指导用户创建新的Skills [45][46][47] Skills的安装与使用 - 安装方法一（命令安装）：在Claude Code或OpenCode中，直接向AI发送包含Skill项目地址的Prompt指令即可完成安装 [49][51][52] - 安装方法二（手动放置）：将Skill文件夹拖放到指定本地目录 [54] - Claude Code路径：~/.claude/skills [55] - OpenCode路径：~/.config/opencode/skill (macOS/Linux) 或 C:\Users\[用户名]\config\opencode\skill (Windows) [55][56] - 建议将Skills安装在全局目录，以便在所有项目中共用 [56] - 使用Skills时，用户只需通过自然语言对话提出需求，Agent便会自动判断并调用相应的Skill来执行任务 [57]