Claude Skills的概念与原理 - Skills是模块化的能力扩展包，用于扩展通用Agent的功能，每个Skill打包了LLM指令、元数据和可选资源（脚本、模板等），Agent在需要时自动使用它们[22] - 可以将Skill理解为“通用Agent的扩展包”或“工作交接SOP大礼包”，它教会Agent如何完整处理特定工作，将执行方法、工具调用方式及相关知识材料封装为一个完整的“能力扩展包”[14][23] - 一个相对标准的Skill结构包括：必需的SKILL.md核心指令文件，以及可选的scripts/可执行代码、references/参考文档和assets/素材资源目录[24] Skills与MCP的区别及技术优势 - MCP是一种开放标准协议，关注AI如何以统一方式调用外部的工具、数据和服务，本身不定义任务逻辑或执行流程[18] - Skill则教会Agent如何完整处理特定工作，它将执行方法、工具调用方式以及相关知识材料封装为一个完整的“能力扩展包”，使Agent具备稳定、可复用的做事方法[18] - Skills相较于Workflow和程序编写的AI应用有三个关键优势：非技术人员可用零代码、自然语言编写；能突破预设限制，灵活响应用户输入，应对边缘情况；多个Skill可以自由联用，应用方式极其灵活[33] Skills的真实价值与潜力 - Skills的价值被大大低估，一个好Skill能发挥的智能效果，甚至能轻松等同、超越完整的AI产品，任何不懂技术的人都能开发属于自己的Skills[3][4] - 非技术出身的领域专家，离自己做专业Agent只剩隔着一层窗户纸——将专业经验和工作流程用文档形式写清楚，Agent就能照着执行[54] - Skills让更多人、组织、行业参与AI应用的创造成为可能，不必说服IT团队理解需求或等待产品迭代，自己就能创建工具并随时调整Skill的行为[163][164] Skills的核心运行机制：渐进式披露 - Skills采用“渐进式披露”机制来管理上下文长度，Skill内容被划分为三个层级：Level 1（SKILL.md元数据，始终加载，约100 tokens）、Level 2（SKILL.md正文，触发时加载，建议少于5000 tokens）和Level 3（子技能文档、代码脚本、资源等，按需动态加载）[77][79][85] - 默认只加载元数据意味着可以给一个Agent同时安装很多Skills而不影响上下文性能[82] - Level 3的代码脚本在Agent电脑（虚拟机）中直接调用，脚本代码本身不进Context Window，只有运行完成后的输出会进入Agent的Context[90] Skills对AI产品设计的影响与未来趋势 - 基于Skills的垂直Agent，在性能、开销上的问题并非不可解决的持续性问题，因为Skills能直接调用代码逻辑而不进Context窗口，Agent也可以只承担类似hook的角色，实质上和正常程序运行并无差别[101][102] - 未来AI Native产品的发展趋势可能是：内置类似Skill的指引，当用户输入时，AI快速自行判断并自动匹配各种Skills来处理，从而用同一个多模态输入框处理用户各种不同的输入，并能灵活应对边缘问题和提供绝对个性化的生成需求[103][104] - 结合token价格下降和Agent速度提升的趋势，Skills-based的Agent产品有望成为主流[102] Skills的适用场景 - 最典型的信号是：为了完成某个任务，在多轮对话中需要不断向AI解释一件事应该怎么做，此时应将规则打包成一个Skill，一次创建永久复用[141][142] - 当某些任务需要特定知识、模板、材料才能做好时，属于“通用Agent + 垂直知识”的典型场景，适合使用Skill[143][144] - 当一个任务需要多个流程协同完成时，可以将每个环节的指令文档、可执行脚本、参考材料、可用资源打包成单个或多个Skill，让Agent智能调用不同的Skill模块来完成复杂任务[146][148][149] Skills的生态现状与创业机会 - Claude Skills于2025年10月中旬正式发布，两个月后Agent Skills作为开放标准被进一步发布，意在引导一个新的AI Agent开发生态，OpenAI、Github、VS Code、Cursor均已跟进[10][11][13] - 现有Skills公开市场（如skillsmp.com/zh）尚不完善，缺少合理的分类、排序与精选体系，导致用户难以找到需要的Skills[126][129] - 对于Agent创业者及非技术领域专家，Skills代表新机会：垂直Agent工具用传统方式开发周期需数周，但用Skill方式几小时甚至几分钟就能测试起来，且智力与能力上限有机会直逼通用Agent，这极大地降低了验证想法的成本[156][157][161]