Prompt的时代正在被Claude Skills彻底颠覆。这款工具将零散的提示词转化为持久化、模块化的能力包，让AI不再‘失忆’，而是真正掌握程序性知识和执行逻辑。通过渐进式披露的精妙设计，Skills实现了数百种能力的懒加载，同时与MCP形成完美互补。本文不仅详解Skills的核心机制，更手把手教你打造企业级代码审查专家，揭示AI从‘工具’跃升为‘数字员工’的关键进化。

01 为什么说 Prompt 已经不够用了？

回想一下，你是不是经常遇到这样的情况：

你费劲心思写了一长串完美的 System Prompt，告诉 AI 要扮演什么角色、遵守什么规范、输出什么格式。效果不错，但当你换了一个新对话窗口，或者任务稍微复杂一点，AI 就开始“失忆”了。

每一次对话，你都在重复造轮子。

这就好比你雇了一个绝顶聪明的实习生，但他每天早上来上班，脑子都被格式化了一次。你每天都要重新教他：“嘿，这是公司的代码规范，那是财务报表的格式……”

这太累了，也太浪费了。

Claude Skills 的出现，就是要解决这个痛点。它把那些一次性的提示词，变成了可以持久化、模块化、随时调用的能力包。

如果说 Prompt 是你写在便利贴上的临时指令，随手一撕就没了；那么 Skills 就是一本厚厚的《员工手册》外加一个装满工具的百宝箱，直接挂载在 AI 的身上。

从此以后，AI 不再是单纯地通过概率预测下一个字，它开始真正拥有了程序性知识和执行逻辑。它不仅能说，还能在一个安全的沙箱环境里做，比如运行一段 Python 代码来处理 Excel，而不是瞎猜里面的数据。

这才是企业级 AI 该有的样子：更快、更省钱、更稳定。

02 揭秘渐进式披露，给 AI 装个外挂大脑

你可能会担心：如果我给 AI 装了几百个技能，它的脑子（上下文窗口）会不会爆炸？反应会不会变慢？

这就触及到了 Skills 架构中最精妙的设计——渐进式披露（Progressive Disclosure）。

想象一下一位真正的人类专家。他脑子里装着海量的知识储备（长期记忆），但在和你聊天的当下，他只会调动和话题相关的那一小部分工作记忆。

Claude Skills 也是这么干的。它把 AI 的能力分成了三个阶段，像剥洋葱一样一层层展示：

第一阶段：元数据扫描（Discovery Phase）

当你开始对话时，Claude 并没有把所有技能书都背下来。它只是快速扫了一眼所有技能的封面——也就是技能的名字和简介。这个过程消耗的 Token 极少，几乎可以忽略不计。

第二阶段：意图识别（Activation Phase）

当你发出指令，比如“帮我按品牌合规要求生成一份销售报表”，Claude 会瞬间意识到：“嘿，这个需求和那个叫 financial-report-generator 的技能描述高度匹配！”

第三阶段：动态加载（Loading Phase）

只有确认了你要用这个技能，Claude 才会把这本技能书的具体内容（指令文件、参考资料、代码脚本）真正下载到当前的对话大脑里。

这种懒加载机制简直是天才般的设计。这意味着你可以给你的数字员工装备成百上千种技能，平时它们静静地躺在硬盘里，完全不占内存；一旦需要，瞬间激活。

那你可能会问，Skills 和MCP谁才是 AI 的最好左膀右臂？

这大概是很多小伙伴最容易混淆的地方，既然有了 MCP（模型上下文协议），为什么还需要 Skills？

这里有一个非常形象的比喻：

MCP 是 AI 的手和眼。

它负责连接。通过 MCP，Claude 可以把手伸进你的 GitHub 读取代码，或者连上公司的数据库查询订单，甚至通过 API 去发一封邮件。MCP 提供了原子化的工具，比如 read_file（读文件）或 execute_query（查数据）。

Skills 是 AI 的脑和经验。

它负责编排。Skill 告诉 Claude：“当你要处理退款时，先用 MCP 去查一下用户的信用分。如果分数大于 700，直接调退款接口；如果不行，再转人工审核。”

看到了吗？它们根本不是竞争关系，而是最佳拍档。

你可以这样理解没有 MCP，Skill 就是空有理论的指挥官，没法触达外部世界；没有 Skill，Claude 就是个手里拿着一堆工具却不知道该怎么干活的愣头青。（当然他们可以独立工作，这里为了理解把两者结合在一起来说明）

所以，当你需要让 AI 严格遵循公司复杂的 SOP，或者需要进行多步推理、代码执行的时候，Skill 就是你的不二之选。

这里我简单罗列下MCP，Skill和prompt的区别，方便大家快速理解。

03 举个例子，打造你的第一个企业级代码审专家的 Skills

光说不练假把式。接下来，我们来玩点真的。

我们将构建一个名为 enterprise-code-reviewer 的 Skill。这个数字员工的任务是：模拟一位资深架构师，对提交的代码进行安全、风格和性能的三重审查。

只要你跟着做一遍，你会发现开发 Skill 真的就像搭积木一样简单。

第一步：搭好房子（目录结构）

一个标准的 Skill 其实就是一个文件夹。这种基于文件系统的设计，简直太利于我们做版本管理了。

我们在本地创建一个叫 enterprise-code-reviewer 的文件夹，然后在里面建好这几个东西：

• SKILL.md：这是核心，AI 的大脑指令都在这。
• scripts/：放脚本的文件夹，比如 Python 代码。
• resources/：放参考资料，比如公司的开发文档。

第二步：准备秘密武器（辅助资源）

既然是企业级审查，总得有标准吧？我们在 resources 文件夹里放一个 style_guide.md，写上你的规矩：

Acme Corp 代码风格指南：

1. 变量名必须用 snake_case。
2. 禁止使用 eval() 函数，太危险！
3. SQL 查询必须参数化，防止注入攻击。

接着，为了确保审查的准确性，我们不能只靠 AI 用眼看。我们在 scripts 文件夹里写一个简单的 Python 脚本 security_check.py，让它帮 AI 进行静态分析。代码逻辑很简单：读取文件，如果发现 eval( 或者 os.system( 这种危险字符串，就报警。

第三步：注入灵魂（编写 SKILL.md）

这是最关键的一步。打开 SKILL.md，我们需要用 YAML 格式告诉 Claude 它是谁。

简单说下元数据的规范

• name：Skill 的唯一标识符，通常使用 kebab-case（短横线连接的小写字母）。限制在 64 个字符以内 。
• description：至关重要。这是 Claude 在未加载 Skill 内容前唯一能看到的信息。它必须精准描述 Skill 的功能以及触发条件（Trigger Conditions）。优秀的描述应包含具体的动词和场景关键词，以便模型在进行语义匹配时能够准确命中。建议长度控制在 200 字符以内，直击要点 。
• dependencies：指定 Skill 运行所需的 Python 库。这在 Claude Code 环境中尤为重要，系统会尝试满足这些依赖环境

所以，以下是我写的例子

Ok，写完元数据部分后接下来是正文部分，我们直接用自然语言写指令：

角色定义 你是 Acme Corp 的首席软件架构师。你的任务是审查代码，必须严格遵守 resources/style_guide.md 中的标准。

审查工作流

1. 自动化安全检测：先调用脚本 scripts/security_check.py，如果有红色警告，必须置顶显示。
2. 风格一致性审查：读取风格指南，逐行比对代码。重点看命名规范和注释。
3. 生成报告：输出一份 Markdown 报告，包含安全审计结果、违规行号和重构建议。

（发现了吗？这完全就是你给人类员工写工作手册的逻辑！）

第四步：打包上岗

最后，把整个文件夹压缩成一个 Zip 包，上传到 Claude 的配置后台，或者直接扔进本地的 ~/.claude/skills/ 目录。

搞定！现在你就可以把一段烂代码扔给 Claude，对它说：“帮我审查一下。”

你会看到它自动调用了那个 Skill，先运行 Python 脚本进行安全扫描，然后翻阅风格指南，最后给你甩出一份专业得不能再专业的审查报告。这就是 代码执行+知识封装 的威力。

完整版（一个例子，简单写了一下）

04 Skills 还能怎么玩？

学会了这一招，你的想象力就是唯一的边界。来看看那些聪明的企业已经在用 Skills 做什么了。

场景一：拯救运维小哥的发际线

以前，运维团队每天都要盯着 Git 提交记录写日报，枯燥又费眼。 现在，他们做了一个 git-analyzer Skill。给它权限运行 Bash 命令，它就能自动抓取过去 24 小时的提交记录，利用大模型的理解能力，自动把杂乱的 Commit 分类成“新功能”、“Bug 修复”和“杂项”，最后生成一份漂亮的 HTML 日报。 只要一句指令：“生成今天的发布日报”，半小时的工作量瞬间变成 3 秒钟。

场景二：让市场部同事也能做数据分析

市场部的同事有一堆 CSV 销售数据，想要画图表，但不会写 Python 怎么办？ 开发一个 data-visualizer Skill。里面封装好画图的 Python 脚本。Claude 会先分析 CSV 的数据结构，“看”懂数据的含义，然后自动决定是画折线图还是柱状图，最后调用脚本生成图片。 最棒的是，生成的图表配色完全符合企业的品牌 VI，因为你在 Skill 里早就写死了一套配色参数。

场景三：处理海量数据的超级批处理

如果你要检查 500 个用户的权限，让 AI 逐个去调 API 简直是灾难——慢，而且 Token 贵得要死。 利用 Skills 的程序化工具调用（Programmatic Tool Calling），你可以写一个 Python 脚本，在脚本内部用循环去调 API，处理完这 500 个数据后，只把最终的异常名单返回给 Claude。 这就把原本随着数据量线性增长的 Token 消耗，直接降维打击成了常数级消耗。省钱又高效，老板看了都得夸你会过日子。

当然，把代码执行权交给 AI，安全治理必须跟上。

我们必须建立起 数字资产 的管理意识。比如防范提示词注入——别让恶意用户一句话就把你的 Skill 变成了“删库跑路”的工具。在编写指令时，我们要像教孩子一样，反复强调安全边界，甚至在脚本层面限制它的读写权限。

同时，Skill 本质上也是代码，它也应该进 Git 仓库，接受版本控制，接受 Code Review。

展望未来，安索帕的报告提到了一个让我无限向往的图景：Agent Skills 标准化。

Anthropic 正在推动开放标准，这意味着未来你写的 Skill，可能不仅能在 Claude 上跑，还能无缝迁移到微软 Copilot 或者是 OpenAI 的平台上。

我们将迎来一个巨大的“技能市场”。以后你需要什么 AI 能力，不用自己从头教，直接去市场下载一个别人写好的 Skill 包——就像在 Steam 创意工坊下载 MOD 一样简单。

最后

Claude Skills 的出现，隐喻着我们与 AI 的关系发生微妙的变化。

我们不再仅仅是 AI 的使用者，我们正在成为 AI 的教导者和管理者。

当我们精心编写每一个 Skill，把隐性的业务经验显性化，封装成一个个可复用的数字模块时，我们实际上是在为未来的数字劳动力编写《岗位说明书》。

所以，别再犹豫了。打开你的编辑器，去为你的 Claude 打造第一个专属技能吧。那个属于你自己的“数字员工”，其实就在你的指尖。

如果觉得不错可以点赞收藏支持一下！！！感谢（狗头）

好了，我们下次再见！