Claude Skills 不仅仅是一个新功能，它是 AI 从“聊天框玩具”走向“工业级应用”的分水岭——它将“提示词工程”彻底升级为了“上下文工程”。

当我们还在手动粘贴 Prompt 时，AI 已经开始“文件化”了

做过 AI 应用开发或重度使用的朋友，一定都有过这种甚至堪称“羞耻”的经历：为了让 AI 稳定输出，我们必须每次在对话开头复制粘贴一大段“咒语”（System Prompt），告诉它“你是一位资深编辑”、“请按照 JSON 格式输出”……

这种做法就像是每次开车前都要重新手写一遍汽车说明书塞给发动机，既低效又昂贵。我们自以为是在进行“Prompt Engineering”，实则是在进行劳动密集型的手工搬运。

而在我通读了关于 Claude Skills 的技术文档后，我看到了一个明显的信号：Anthropic 正在试图终结这种“草台班子”式的交互方式。Claude Skills 的出现，标志着大模型的使用逻辑正在从**“不确定的对话（Chat）”转向“确定性的调用（Execution）”。

核心洞察

1. “渐进式披露”：解决 Context 焦虑的终极方案

在过去，为了让 Agent 变聪明，我们恨不得把整个公司的知识库一次性塞进 Prompt 里。这导致了两个致命问题：Token 燃烧极其昂贵，且过长的上下文会让模型“迷失”。

Claude Skills 引入了一个反直觉但极具工程智慧的设计原则——“渐进式披露（Progressive Disclosure）”。

• 平时“装傻”：当 Claude 启动项目时，它并不会读取所有技能的细节，仅仅加载 Skills 的名称和简短描述，只占用大约 100 个Token
• 按需“加载”：只有当你的需求（比如“生成 PPT”）与某个 Skill 匹配时，它才会真正去读取该 Skill 内部详细的指令和逻辑。
• 用完“即扔”：具体的执行脚本（如 Python 代码）甚至永远不会进入上下文窗口，只有运行结果会被反馈回去。

洞察： 这不仅仅是省钱，这是一种“认知内存管理”。Claude 学会了像操作系统管理 RAM 一样管理自己的注意力。对于产品经理而言，这意味着我们终于可以在不牺牲响应速度和成本的前提下，给 Agent 挂载成百上千种能力。

2. 也是最重要的一点：Prompt 终于变成了“代码”

长期以来，Prompt 的版本管理是一场噩梦。存在 Notion 里？存在 Word 里？每次修改后的效果对比全凭感觉。

Claude Skills 将 AI 的能力完全“文件系统化”了。一个 Skill 本质上就是一个包含Skill.md（指令）、script（脚本）和 reference（参考资料）的文件夹。

这意味着什么？

• 可版本控制：你可以用 Git 来管理 AI 的人设和技能，通过 Pull Request (PR) 来审查 Prompt 的变更。
• 解决“提示漂移（Prompt Drift）”：手动输入提示词每次都可能有细微差别，导致输出不稳定。将逻辑固化为 Skill 文件，保证了执行流程的一致性。

洞察： AI 开发终于拥有了“工程的确定性”。当你把 Prompt 变成代码仓库里的一个 Markdown 文件时，AI 就不再是一个玄学的黑盒，而是一个可调试、可复用、可协作的软件模块。

3. 厘清了 Agent 的“大脑”与“手脚”

在 Agent 开发中，很多人分不清知识库（RAG）、工具调用（Function Calling）和角色设定（Persona）的边界。Claude Skills 给出了一个非常清晰的架构定义，特别是它与 MCP的关系。

• MCP 是“手脚”：它让 Claude 能够连接外部世界，比如读取数据库、调用 API、操作浏览器。它是通用的工具。
• Skills 是“大脑皮层”：它告诉 Claude “拿到数据后该怎么思考”。比如，通过 MCP 拿到了销售数据（手），然后调用“数据分析师 Skill”（脑）来生成特定格式的报告。

洞察： 这种解耦至关重要。MCP 负责连接，Skills 负责逻辑（SOP）。如果你的 Agent 只有 MCP，它只是一个联网的复读机；加上 Skills，它才是一个掌握了公司内部 SOP（标准作业程序）的领域专家。

未来展望与行动建议

基于上述文档透露的技术风向，作为 AI 产品的构建者，我们需要立即调整策略：

• 停止“大杂烩”式的 System Prompt：不要再试图写一个 5000 字的超级 Prompt 来涵盖所有场景。将复杂的任务拆解为独立的 Skills（如 pdf-processing, email-writing, code-review），利用目录结构进行模块化管理。
• 建立企业级的“技能仓库”：文档提到，Skills 可以像代码一样在团队间共享。企业应该建立自己的 .claude/skills 仓库，将资深员工的经验（SOP）固化为 Skill 文件。新人入职，不再是看文档，而是直接调用集成了“老员工智慧”的 Agent。
• 关注 CI/CD 集成：既然 Skills 是文件，就可以被集成到 DevOps 流程中。未来，当代码提交时，可能会自动触发一个名为 code-reviewer的 Skill 进行预审，这不是科幻，而是 Claude Skills 已经在做的事。

结语

Claude Skills 的出现，标志着我们正在从“对着 AI 许愿”的魔法时代，跨入“给 AI 编写说明书”**的工程时代。

在这个新时代里，决定 AI 能力上限的，不再是你写 Prompt 的文采，而是你定义工作流（Workflow）的逻辑架构能力。