还在用‘手工作坊’模式写提示词？Anthropic推出的Skill将AI协作带入工业化时代。Skill不仅是提示词打包，更是可复用、自动激活的标准化SOP：通过三层渐进式信息披露解决长文本幻觉，与MCP工具深度协同实现自动化流程。从消除重复劳动到保障输出一致性，Skill让AI从‘听懂指令’进化为‘懂规则的专属工友’。

你有没有过这样的经历？

为了让 AI 输出一份专业的分析报告，你熬了半宿写了上千字的提示词，反复调整措辞、补充规则，终于拿到了符合预期的结果。

可第二天新开一个对话，你又要把这段提示词重新粘贴一遍；团队同事用了你的 “万能提示词”，输出的结果却千差万别；更头疼的是，多聊几轮之后，AI 就彻底跑偏，之前定好的规则全忘了，你不得不删掉对话，从头再来。

问题到底出在哪？

根本不在于你的提示词写得不够长，而在于你用错了 AI 交互的范式。你还在用 “手工作坊” 的模式和 AI 协作，而 Anthropic 推出的 Skill，已经把人与 AI 的协作，带入了工业化、标准化的全新时代。

以下内容我根据 Claude 官方完整版资料整理出的中文解读，想要看英文原版的可以自行获取。

🔗 链接：https://resources.anthropic.com/hubfs/The-Complete-Guide-to-Building-Skill-for-Claude.pdf

1、什么是 Skill？

很多人以为，Skill 就是把零散的提示词打包成一个文件夹。这是对它最大的误解。

Skill 的本质，是你与 AI 之间的一套标准化操作手册（SOP），是你把自己的专业能力、工作流程、判断标准，做了一次可复用、可自动激活的数字化沉淀。

过去，你每次干活前，都要给 AI 从头到尾念一遍操作规则；现在，你把这本手册做成了一个 Skill，一次编写，永久复用。AI 会根据对话场景，在毫秒级内判断是否需要唤醒这个 Skill，严格按照你定的规则执行，不会遗忘，不会跑偏。

一个合规的 Skill，有一套标准的文件夹体系，就像一本结构严谨的手册：

• SKILL.md：（必须，唯一核心） 包含元数据和主要指令。
• references/：（可选） 存放 PDF、文档、行业标准、知识库。
• scripts/：（可选） 存放用于校验数据或执行确定性计算的 Python/JS 代码。
• assets/：（可选） 存放图片、Logo 模板、附件等。

SKILL.md 由两部分组成：

而这一切的核心，就是让 AI 从 “你说一句，它动一下” 的工具，变成 “懂你的规则、接你的需求、按你的标准交付” 的专属工友。

2、Skill 的核心价值

为什么 Skill 会成为 Anthropic 官方力推的交互模式？因为它彻底解决了传统提示词模式的四大顽疾，带来了 AI 协作的本质升级。

Skill 彻底解决了传统提示词的四大核心痛点，用起来省心又高效：

1. 消除重复的 Prompt。不用每次开新对话都复制粘贴大段提示词，一次写好永久复用，不用再做重复的 “提示词操作工”，能专心做更有价值的决策。

2. 一致性保障。输出稳，不管谁用、什么时候用、用多少次，AI 的输出标准和质量都完全一致，再也不会出现同个需求结果天差地别的情况，彻底解决了团队标准对齐难的问题。

3. 按需加载。不用把几万字资料全塞给 AI，它会按需调取内容，既省 Token 成本，又能从根源减少 AI 幻觉、乱编的问题。

4. MCP 深度协同。它就像给 MCP 工具配了精准的操作菜谱，把零散的工具整合成完整的自动化流程，让 AI 的能力真正能用透、用好。

3、三层渐进式信息披露（核心架构）

很多人好奇，为什么 Skill 能承载几百上千页的超大规模知识库，还能跑得又快又稳，不卡顿、不幻觉？

它的核心架构，就是三层渐进式信息披露。Claude 从来不会一次性读取所有 Skill 的全部内容，而是像医院看病一样，分层激活、按需调用。

你看，整个过程，绝不会让你一进医院，就把所有科室的医生、所有的医学文献全拉过来会诊。而是先分诊，再接诊，最后才做深度检查，每一步都只加载当前需要的信息。

而这里面最关键的命门，就是分诊台的判断准不准。你的 description 撰写质量，直接决定了 Skill 的激活精度。分诊台判断错了，后面的所有步骤全都会跑偏。

4、Skill 与 MCP 的关系

在 Anthropic 的生态中，两者是“工具”与“逻辑”的关系：

MCP (Model Context Protocol)：相当于专业厨房。它提供了烤箱、刀具、冰箱（即 API 接口、本地文件读取、搜索能力）。它定义了 Claude “能做什么”。

Skill：相当于菜谱。它定义了先开火还是先切菜，盐放多少，火候多大。它定义了 Claude “该怎么做、按什么标准做”。

结论：没有 Skill 的 MCP 是一堆杂乱的工具，没有 MCP 的 Skill 是纸上谈兵。

5、官方通用模板（可直接复制）

讲了这么多，到底怎么从零开始，构建一个能落地、能复用的 Skill？下面是严格遵循 Claude 官方 33 页指南规则模板。

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name: skill-name-kebab-case
description: [做什么] + [在处理…场景时激活] + [具备…专业能力]
version: 1.0.0
author: YourName
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# Skill 名称
## 1. 目标与定位
简述该 Skill 的终极目标。
## 2. 激活条件与边界
– 明确什么时候应该使用该 Skill
– 明确什么时候**不应该**使用该 Skill
## 3. 核心规则与约束
– [规则 1]：禁止行为
– [规则 2]：必须遵守的逻辑
– [规则 3]：输出风格（如：专业、严谨、多用列表）
## 4. 标准执行流程 (SOP)
1. **分析阶段**：理解输入，识别关键要素。
2. **处理阶段**：应用领域知识，执行具体计算或转换。
3. **校验阶段**：对照 references/ 中的标准进行自查。
4. **输出阶段**：按照固定格式生成结果。
## 5. 输出模板
使用代码块定义期望的返回格式。
## 6. 参考资料、引用说明
指引 Claude 如何使用 references/ 目录下的文件。

如果你想零门槛上手，做出自己的第一个 Skill，不用啃厚厚的官方规范、不用怕踩格式红线、不用从零抠大段规则，直接用 IDE 里自带的「创建 Skill 的 Skill」就可以。

它就像手把手带你搭建 Skill 的专属向导，已经把官方全套合规要求、避坑红线、最佳搭建流程，全都提前打包固化好了。

你不用再纠结文件夹命名规不规范、YAML 格式会不会出错、触发器怎么写才不跑偏，只要告诉它你想做的 Skill 要解决什么问题、核心要求是什么，它就能一键生成全套合规可用的 Skill 框架。

6、大众点评 VOC 分析专家 Skill

这个案例展示了如何将复杂的用户研究逻辑转化为一个可落地的 Skill。

这个 Skill 不是一次性迭代出来的，每次在使用过程中，如果发现需要更新或者升级的规则，可以直接在规划中提出，就可以自动完成同步。

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name: dianping-voc-expert
description: 专门用于分析大众点评用户评论（VOC）；在接收到 Excel 评论数据、门店反馈或口碑调研请求时激活；具备数据清洗、细粒度维度打标、情感极性判定及整改建议生成能力。
version: 2.1.0
author: User-Researcher-Lab
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# 大众点评 VOC 分析专家
## 1. 技能概述
本 Skill 旨在将大众点评上的非结构化用户评论转化为结构化的商业洞察。通过对口味、服务、环境、性价比、履约五个维度的深度扫描，定位门店经营的具体问题。
## 2. 核心规则
– **去噪规则**：自动识别并剔除 5 字以下的无意义评论、纯表情评论以及疑似刷单的营销话术。
– **权重逻辑**：高等级用户（LV4 及以上）的评论权重设为 1.5，带图评论权重设为 1.2。
– **术语规范**：统一口语化表达（如“YYDS”统一识别为“口味极佳”，“量小”统一打标为“分量维度-负面”）。
## 3. 维度打标系统 (Tagging System)
| 维度 | 关键词监控 (Negative) | 关键词监控 (Positive) |
| :— | :— | :— |
| **口味** | 难吃、偏咸、不新鲜、没味道 | 入味、正宗、口感好、惊艳 |
| **服务** | 态度差、不理人、上菜慢、结账慢 | 热情、耐心、效率高、有礼貌 |
| **环境** | 脏、有油污、拥挤、没冷气 | 干净、装修好、有氛围、宽敞 |
| **性价比** | 贵、不划算、分量少 | 便宜、划算、分量足、物超所值 |
| **履约** | 找不到路、没停车位、预约失效 | 好找、停车方便、准时 |
## 4. 执行流程 (SOP)
1. **数据预处理**：   
– 读取输入的评论数据。   
– 执行去重（基于用户 ID 与内容）。   
– 过滤无效字符。
2. **多维打标**：   
– 逐条扫描评论，根据“维度打标系统”进行多标签标记。   
– 判定每条评论在各维度上的情感极性（正面/负面/中性）。
3. **统计分析**：   
– 计算各维度的正负评占比。   
– 识别提及率最高的 TOP 3 差评根因。
4. **决策辅助**：   
– 针对 TOP 问题，从“前厅、后厨、管理”三个层面给出可落地的整改清单。
## 5. 输出标准格式
### [门店名称] VOC 深度洞察报告
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### 一、 核心指标
– 综合星级：[数据]
– 情感正负比：[比例]
– 核心预警：[列出波动最大的负面指标]
### 二、 维度画像
[插入各维度的得分雷达图表描述]
### 三、 差评根因挖掘
1. **[维度名]** (占比 XX%): [典型例句] -> [根因分析]
2. …
### 四、 行动建议 (Action Plan)
– **短期（24h内）**：[具体动作]
– **中期（1周内）**：[流程优化建议]
## 6. 异常处理
– 若数据量少于 10 条，需提示用户“样本量过小，分析结果仅供参考”。
– 若出现严重食安问题（如“拉肚子”、“有蟑螂”），需在报告开头进行“红色高亮预警”。

通过构建 Skill，可以将自己的专业判断力进行数字化沉淀，这个目前对我工作提效来说，效果是比较大的。

更多的目前也还在持续探索中，后续会再继续分享…

以上。