Claude 正式将原本仅限程序员的‘Skills（技能）’与‘Connectors（连接器）’推向大众，标志着 AI 竞争从‘模型智商’转向‘用户专属度’。

炸了

Claude 又上新了。

这一把 Claude 又把 GPT 按地上摩擦了！

昨晚打开 Claude 官网，左侧栏多了一个公文包图标。点进去，两个词：Skills、Connectors。

我盯着屏幕愣了三秒。

因为这俩玩意儿，之前只在 Claude Code 里才有。

Claude Code 是啥？是 Anthropic （Claude 的公司）给程序员用的命令行工具，说白了就是技术人员的专属武器。

现在呢？直接摆到所有人面前了。

你品品，一个功能从“程序员专属”变成“所有人可用”，这个动作在 AI 行业里从来不是随便做的。这说明啥？说明人家觉得这玩意儿成熟了，能赚钱了。

摊牌了。

但先别急着兴奋。在说这俩东西能干啥之前，我想先问你一个扎心的问题。

你用 AI 多久了？半年？一年？

好，再回答第二个：你每次打开 豆包 或者 ChatGPT，是不是还得重新告诉它——“我是做什么的”“我的客户是谁”“我的风格是什么”“请你用口语化的方式”“不要用那些官方的表达”。

每次。都要。重来一遍。

你跟 AI 聊了一年，它还不认识你。你不觉得荒唐吗？

这相当于，你花大价钱雇了一个员工，每天早上来上班不认识你是谁，你得重新自我介绍一遍。

你还夸他聪明？这叫聪明？这TM叫失忆！

这就是现在 99% 的老板用 AI 的真实状态——工具是好工具，但每次用都跟新来的一样。你教它的东西，下次全忘。你攒的经验，它一点没长。

所以很多老板学了半年 AI，最后得出一个结论：“AI 嘛，也就那样。”

不是 AI 就那样，是你用的那个方式就那样。

而 Claude 这次上新的 Skills 和 Connectors，就是来解决这个问题的。这俩东西到底是啥？

说人话。

Skills——教 AI 怎么干活，是它的脑子。

你把你的业务知识、工作流程、输出规范打包塞进去，AI 就按照你的规矩来，不用每次重新教。

Connectors——让 AI 碰到你的工具，是它的手脚。

Gmail、日历、Notion、Asana、Figma，50 多个工具一键接通。

AI 不光能想，还能动手干。

一个管脑子，一个管手脚。

脑子有了，手脚也有了。

我一直跟我的客户讲一个概念——AI 法身。

也就是你在 AI 世界里的分身。

它知道你的业务、懂你的风格、能用你的工具、按你的规矩干活。

以前要做到这件事，门槛贼高。

你得会写代码，得懂 API，得会配服务器。

普通老板想要一个“懂自己业务的 AI”？

对不起，先雇一个技术团队再说。

现在 Claude 这个大模型把这个门槛，直接给踹了。

以前法身是我 PPT 上画的饼。

现在它有了一个具体的入口：Customize。

点进去，开始组装你的法身。

等等，这跟智能体有啥区别？

一句话：智能体是你去找它，Skill 是它来找你。

其实现在用大模型做的智能体，本身是一个有记忆功能的对话框

相当于一个固定的房间，你走进去，规则和功能才生效。

换个对话？规则没了，记忆没了，能力也没了！

Skill 是随身装备。

不管你在哪个对话里，任务一触发，Claude 自动调用，不用你管。

而且多个 Skill 能叠加。

你说“用我的品牌调性写一篇公众号”，它同时装备“品牌 Skill”+“写作 Skill”，两个一起生效。

这跟 智能体是两码事。

再顺便说一个——Skills 和 Connectors 之间啥区别？

举个例子你就懂了。

你要画一张业务架构图。

只用 Skill，Claude 在沙箱里用代码生成一张图片文件。能用，但那是个“死”文件，没法拖拽编辑。

只用 Excalidraw 的 Connector，Claude 直接操作 Excalidraw 帮你画，图是“活”的，能继续编辑。

但 Claude 不知道你的画图规范。

两个一起用呢？

你做一个“架构图规范 Skill”教 Claude 配色和布局规则，再通过 Connector 画到 Excalidraw 里。

Skill 管怎么画，Connector 管画到哪。

出来的东西既合规范，又能继续改。

脑子加手脚，一块儿使。到底能在哪帮到我？

好了，概念讲完了。下面才是你最关心的——

我是一个老板，团队十来个人，每天管内容、管成交、管产品、管团队。

这个 Customize 到底能在哪帮到我？

五个场景，一个个说。

场景一：短视频内容——从每次重新教，到一句话出片

你让 Claude 帮你写短视频脚本，每次都得交代一遍：“我的账号定位是 XX，目标人群是 XX，风格口语化，时长 60 秒以内……”

写完还得大改，因为 AI 压根不记得你上次要的啥调性。

ChatGPT 的 GPTs （相当于 GPT 搭的智能体）好一点，能存一套提示词。

但 GPTs 有个致命问题——它只能在那个窗口里生效。

换个场景就废了。

而且它碰不到你任何一个工具。

你的素材库在网盘里？

GPTs 看不见。

你今天的拍摄计划在日历里？

GPTs 不知道。

现在用 Skill 呢？

你把账号人设、内容风格、爆款结构、禁用表达、过去 10 篇爆款脚本的规律，全部打包成一个 Skill。

然后随便在任何对话里说“帮我写一条关于 XX 的脚本”。

出来的东西，直接就是你的调性。

再接上网盘的 Connector，Claude 能读你的素材库。

接上日历 Connector，Claude 知道你今天拍啥主题。

一句话：“根据今天的拍摄计划，从素材库找资料，写三条脚本。”

活儿干完了。

我有个做知识付费的客户，之前每天让助理花 40 分钟整理素材、写脚本大纲、再喂给 AI 改。

用了 Skill 之后，这 40 分钟砍成了 5 分钟。

一个月省下来的时间，够多拍 15 条视频了。

场景二：私域成交——从手动复制话术，到 AI 按你的体系打

做私域的老板最头疼啥？

话术标准化。

你总结了一套成交话术，但团队执行的时候千奇百怪。

新人更别说了，教三遍还是按自己的来。

以前你在 ChatGPT 里建个 GPTs，把话术模板扔进去。

有用吗？

在那个框里聊天有用。

你的销售真在微信里跟客户聊的时候呢？

还是靠自己瞎整。

现在你可以把成交流程拆解成 Skill——开场白、需求挖掘、痛点放大、方案呈现、异议处理、逼单。

每一步的逻辑和话术全装进去。

销售卡壳了，把客户说的话往 Claude 里一贴。

Claude 自动识别这是“私域成交”场景，加载你的话术 Skill。

出来的不是通用的 AI 废话，是你自己跑通过的、有转化率验证的东西。

再接上一些你的客户管理系统，Claude 还能帮你跟进

——“这个客户三天没回了，按你的跟进策略，建议今天发一条 XX。”

场景三：产品设计——四步变一步，中间三步全砍了

这个场景可能不是每个老板都有，但如果你的团队涉及原型图、流程图、架构图，你会相当兴奋。

以前的痛苦：你在 Claude 里聊了半天需求，聊明白了，然后呢？自己总结成文档，发给设计师，设计师理解一遍，出图，你再改。信息每传一次，损耗一次。四步走，走到最后面目全非。

现在用 Connector 接上 Excalidraw 或者 Figma.

你说“帮我画一个用户从注册到首单转化的流程图”。

Claude 直接在 Excalidraw 里画出来。

画出来的不是截图，是原生文件，设计师可以直接改。

再加一个“设计规范 Skill”，规定好配色、字号、布局规则。

出来的图直接就符合你们的体系。

老板说一句话 → Claude 直接出图。

中间环节？砍了仨。

场景四：团队管理——从 AI 当参谋，到 AI 直接动手

大部分老板拿 AI 管团队，充其量是当个“顾问”——“帮我写个周会议程”“帮我分析下团队这月的表现”“帮我拟个季度 OKR”。

AI 吐出一段文字，你看一眼。然后呢？自己去 Notion 创建、去 Asana 分配、去日历安排。

AI 出了个“建议”，执行全靠你自己。

这叫啥？叫纸上谈兵。

现在你接上 Asana （一个项目管理和团队协作工）的 Connector

接上日历的 Connector

再做一个“团队管理 Skill”把你的流程装进去——

你说“把 Q2 的 OKR 拆成任务，分给团队，每周五下午排复盘会”。

Claude 直接在 Asana 创建任务、分配负责人、在日历里建会议。

从“出建议”到“直接干活”。

这才叫质变。

场景五：个人学习——从百科全书，到了解你的私教

最后一个，也是最容易被忽略的。

你作为老板也得学习，也得成长。

以前用 AI 学东西，它是百科全书——啥都能答，啥都泛泛的。你问怎么提升领导力，它给你一套所有管理书上都有的标准答案。有个毛用。

现在你做一个“个人成长 Skill”，把你的背景、当前挑战、学习偏好、已经掌握的知识框架全塞进去。Claude 就知道你到了什么水平。

不会给你讲太基础的废话，也不会跳到你够不着的地方。

再接上日历和邮件，Claude 能根据你这周的日程主动推

——“你最近在搞 XX 项目，这方面你可能需要补充这些。”

从被动回答到主动辅导。

是一个知道你进度、按你节奏来的私教。

这跟 GPTs 和 Gems 完全不是一回事

说了这么多场景，你应该感觉到了——这跟 GPTs 和 Gems 完全不是一回事。

GPTs 和 Gems 的本质是一个带了自定义提示词的聊天窗口。

能做的事儿非常有限：写一段指令，传几个文件，在那个框里聊天。

三个致命的坑——

第一，碰不到你任何真实工具。你的邮件、你的项目管理、你的设计软件，GPTs 全看不见。它是个信息孤岛。

第二，只能“说”，不能“做”。出了一堆建议，执行全靠你自己。

第三，你得主动打开那个 GPTs 才行。不同 GPTs 之间互相不通。

Claude 的 Skills 加 Connectors 呢？

Skills 能包含代码、能自动触发、能多个叠加。Connectors 基于开源的 MCP 协议，理论上能接一切工具，能读、能写、能操作。

GPTs 是给聊天机器人换了层皮。Claude Customize 是在搭 AI 工作平台的骨架。

想象一下这里面的操作空间有多大？我的判断

最后说说我的判断。

Anthropic 把这俩东西从程序员工具搬到官网，信号非常明确

——AI 的下半场，不是比谁的模型更聪明，是比谁能让用户最快把 AI 变成“自己的 AI”。

而且这次推给所有用户——包括免费用户。

说明 Anthropic 想明白了：谁能最快让用户建起自己的 AI 法身，谁就赢了。

Skills 是法身的脑子。

Connectors 是法身的手脚。

Customize 是组装车间。

你现在就能走进去，开始装。

AI 的竞争早就不是“谁会写提示词”了。

是谁先把自己的业务知识灌进 AI，把自己的工具接进 AI。

别的老板已经在装了。

你还在聊天框里跟 AI 说“你好”呢。