Claude Skills：可定制的任务专长，随你而行
Anthropic 正式发布了 Claude Skills,这是一项突破性功能,允许 Claude 通过加载包含指令、脚本和资源的专门文件夹来提升特定任务的执行能力。Skills 可跨 Claude 应用、Claude Code 和 API 使用,为 AI 驱动的工作流带来了全新的定制化和可移植性水平。
🎯 什么是 Claude Skills?
Claude Skills 是专门的文件夹,包含 Claude 在特定任务上表现出色所需的一切:
- 指令:如何处理特定任务的分步指导
- 脚本:Claude 可以运行以执行操作的可执行代码
- 资源:参考资料、模板和示例
Skills 围绕四个核心原则设计:
1. 可组合 🧩
将多个 Skills 堆叠在一起并协调它们来处理复杂工 作流。Skills 可以和谐工作,Claude 智能地管理它们的交互。
2. 可移植 📦
在 Claude 应用、Claude Code 和 API 之间使用相同的 Skill 格式。你的定制配置随你而行,无论在哪里工作都能提供一致的行为。
3. 高效 ⚡
Skills 仅在激活时加载必要信息,避免上下文污染,保持对话专注。
4. 强大 🚀
Skills 可以包含通过代码执行工具(测试版)安全运行的可执行代码,实现真正的自动化——而不仅仅是文本生成。
🔧 Skills 能做什么?
Skills 使 Claude 在以下专业任务上表现更好:
Excel 和电子表格操作
- 创建复杂公式和数据透视表
- 生成图表和可视化
- 自动化数据分析工作流
- 高效格式化和结构化数据
品牌和风格合规
- 始终如一地遵循组织的品牌指南
- 应用特定的写作风格和语调
- 维护视觉设计标准
- 确保传播中的合规性
文档生成
- 创建格式一致的演示文稿
- 按照模板生成报告
- 生成带有自动计算的电子表格
- 从结构化数据构建文档
自定义工作流
- 与你的特定工具和流程集成
- 自动化你领域独有的重复性任务
- 应用专业领域知识
- 精确执行多步骤操作
🚀 开始使用 Skills
谁可以使用 Skills?
Skills 面向专业版、最高版、团队版和企业版用户开放,支持:
- Claude.ai 网页和移动应用
- Claude Code
- Claude API
你的第一个 Skill: skill-creator
Anthropic 提供了一个内置的 skill-creator skill 来帮助你开发自己的自定义 skills。这个元 skill 指导你完成:
- 理解 skill 结构和最佳实践
- 创建有效的指令
- 编写可执行脚本
- 测试和完善你的 skills
要求
要使用带有可执行代码的 skills,你需要:
- 访问代码执行工具测试版
- 适当的平台(Claude 应用、Claude Code 或 API)
- 基本脚本编写知识(用于自定义 skill 创建)
📋 实际应用场景
场景 1: 财务分析师工作流
加载的 Skills:
- excel-advanced: 复杂的财务建模
- chart-generator: 专业数据可视化
- compliance-checker: 合规要求验证
任务: 生成季度财务报告
结果: 自动化分析、图表和合规格式
场景 2: 内容营销团队
加载的 Skills:
- brand-guidelines: 公司风格和语调
- seo-optimizer: 搜索优化最佳实践
- content-formatter: 多平台格式化
任务: 创建博客文章系列
结果: 符合品牌、SEO 优化的正确格式内容
场景 3: 数据科学管道
加载的 Skills:
- data-cleaner: 自动化数据预处理
- analysis-suite: 统计分析工具包
- visualization-pro: 高级图表生成
任务: 分析客户行为数据集
结果: 清洁数据、统计洞察、可视化报告
🛡️ 安全和信任考虑
谨慎选 择使用的 Skills
Anthropic 强调了一个重要警告:使用 skills 时坚持信任的来源。以下是原因:
潜在风险:
- Skills 可以代表你执行代码
- 恶意 skills 可能访问敏感数据
- 编写不当的 skills 可能导致意外操作
- 来自未知来源的 skills 可能不遵循最佳实践
最佳实践:
- 验证来源:使用来自受信任组织或经过验证的创建者的 skills
- 审查代码:在启用 skills 之前检查可执行脚本
- 安全测试:首先在非生产环境中尝试新 skills
- 限制权限:仅向 skills 授予必要的访问权限
- 定期审计:定期检查哪些 skills 处于活动状态
企业考虑因素
对于部署 Skills 的组织:
- 建立已批准的 skill 存储库
- 实施新 skills 的审查流程
- 监控 skill 使用和性能
- 维护组织 skills 的版本控制
- 培训团队成员安全使用 skills
🔮 Skills 的未来
简化创建
Anthropic 正在 努力使 skill 创建更加容易:
- 直观的 skill 构建器
- 模板库
- 可视化 skill 编辑器
- 测试和验证工具
企业级部署
即将推出的组织功能:
- 中央 skill 管理仪表板
- 基于角色的 skill 分发
- 合规和治理功能
- 使用分析和优化洞察
社区生态系统
skills 生态系统才刚刚开始:
- Skill 市场和共享平台
- 社区贡献的 skill 库
- 最佳实践文档
- 协作 skill 开发
💡 批判性视角:你应该问的问题
在投入使用 Skills 之前,让我用一些尖锐的问题挑战你:
🤔 你真的需要 Skills 吗?
问题 1: 这是在解决真实问题吗?
- 你是因为新鲜和激动而尝试使用 Skills 吗?
- 你有确实会受益的具体、重复性任务吗?
- 更简单的解决方案(模板、文档)是否同样有效?
问题 2: 你测量过当前 的痛点吗?
- 当前流程的实际时间成本是多少?
- 这个任务多久发生一次?
- 你试图减少的错误率是多少?
问题 3: 谁来维护这个?
- Skills 需要持续更新和维护
- 你有负责 skill 健康的人吗?
- 当创建 skills 的团队成员离开时会发生什么?
⚠️ 要避免的潜在陷阱
1. 过度工程化 当简单的提示或文档就足够时,不要创建复杂的 skill 生态系统。Skills 很强大,但力量带来复杂性。
2. 安全自满 关于"可信来源"的警告不仅仅是法律样板文件。skills 中的可执行代码代表真正的安全风险。许多组织会低估这一点。
3. Skill 蔓延 没有治理,你最终会得到:
- 做类似事情的重复 skills
- 仍在使用的过时 skills
- 没人知道哪些 skills 真正有价值
- skills 之间的指令冲突
4. 供应商锁定放大 Skills 使你更依赖于 Claude 的生态系统。如果需要切换 AI 提供商,你的迁移策略是什么?
🎯 超越常规思维的建议
1. Skills 作为组织记忆 不仅将 skills 视为自动化,而是机构知识捕获:
- 以可执行形式记录"我们这样做事情"
- 新团队成员通过使用 skills 学习,而不仅仅 是阅读 wiki
- 最佳实践通过 skill 迭代演变,而不是电子邮件线程
2. 从"反 Skills"开始 在创建 skills 之前,创建一个 Claude 在你的上下文中永远不应该做的事情列表:
- "未经人工审查,绝不批准超过 $X 的费用"
- "未经合规检查,绝不发送外部通信"
- "绝不修改生产数据库"
首先编码约束,其次编码能力。
3. Skill 版本控制作为 A/B 测试 将 skills 视为实验:
- 版本 1:当前流程编码
- 版本 2:实验性改进
- 两者都运行,测量哪个表现更好
- 根据真实数据迭代,而不是假设
4. "Skill 审计"实践 每月审查:
- 哪些 skills 实际上正在使用?(使用分析)
- 哪些 skills 导致错误?(错误率)
- 哪些 skills 已过时?(最后更新日期)
- 哪些 skills 重叠?(整合机会)
🚦 行动项目:聪明开始,而非快速开始
如果你是个人用户:
- ✅ 等待和观察:不要立即创建 skills;正常使用 Claude 并识别模式
- ✅ 单次使用测试:选择一个重复性任务并创建一个简单的 skill
- ✅ 测量影响:客观地跟踪节省的时间和质量改进
- ✅ 迭代或放弃:如果 skill 没有提供明确的价值,删除它
如果你是团队负责人:
- ✅ 治理优先:在创建 skills 之前建立 skill 批准和审查流程
- ✅ 识别拥护者:找到将长期维护 skills 的团队成员
- ✅ 从痛点开始,而非可能性:专注于实际记录的问题,而不是理论好处
- ✅ 试点计划:在组织范围推广之前与小团队测试
如果你是企业决策者:
- ✅ 安全审查:让安全团队评估代码执行工具风险
- ✅ 合规检查:确保 skills 不违反监管要求
- ✅ ROI 框架:定义如何衡量 skills 计划成功
- ✅ 退出策略:规划 skill 生命周期和潜在的平台迁移
📊 Skills vs. 替代方案:何时选择什么
| 你的需求 | 使用 Skills | 使用替代方案 |
|---|---|---|
| 重复性、多步骤任务 | ✅ 是 | ❌ 过度 |
| 一次性复杂任务 | ❌ 过度工程化 | ✅ 详细提示 |
| 组织标准 | ✅ 是 | ❌ 无法扩展 |
| 实验性工作流 | ❌ 过早 | ✅ 首先手动流程 |
| 监管合规 | ✅ 是(带审计) | ⚠️ 取决于法规 |
| 个人生产力 | ⚠️ 也许 | ✅ 从模板开始 |
🌟 挑衅性观点: Skills 可能被高估了
让我直言不讳:大多数人不需要自定义 skills。
以下是我认为 Skills 功能可能没有它看起来那么革命性的原因:
1. 提示工程对大多数情况仍然更好 一个精心制作的带有示例的提示通常优于一个平庸的 skill。如果你不能在提示中清楚地表达你想要什么,你真的能在 skill 中编码它吗?
2. 维护负担是真实的 Skills 需要持续的关注。你的流程变化,工具更新,最佳实践演变。有人需要保持 skills 的最新状态。大多数团队会在这方面失败。
3. 上下文为王 试图过于通用的 Skills 变得无用。过于具体的 Skills 变得脆弱。找到正确的抽象级别比看起来更难。
4. "框架效应" 就像团队有时花更多时间配置框架而不是构建功能一样,skills 可能成为生产力剧场——看起来很忙,但交付更少。
Skills 真正有意义的时候
Skills 在以下情况下真正有价值:
- 任务每天或每周执行(不是每月)
- 流程稳定(不是频繁变化)
- 输出质量可测量(你可以判断它是否有效)
- 多人需要相同的行为(标准化很重要)
- 任务涉及可执行操作(不仅仅是文本生成)
如果你的用例不匹配大多数这些标准,你可能不需要 skill。
🎓 结论:以健康的怀疑态度对待 Skills
Claude Skills 代表了一种强大的能力,但没有智慧的力量是危险的。
平衡的观点:
- 是的,Skills 可以有效地自动化复杂工作流
- 是的,跨平台的可移植性确实有用
- 但是,大多数人会高估即时价值并低估长期成本
- 但是,没有治理和纪律,skills 会制造更多问题而不是解决问题
我的建议:
- 探索:了解 skills 能做什么
- 抵制:不要立即为所有事情创建 skills
- 识别:找到一个真正痛苦的、重复性的任务
- 实验:为那个单一用例构建一个简单的 skill
- 测量:客观地跟踪真实影响
- 决定:只有在证据支持时才扩展
最后的想法:
最好的 skill 是你不需要创建的那个,因为你已经:
- 简化了你的流程
- 改进了你的提示
- 澄清了你的思路
- 减少了不必要的复杂性
Skills 应该是你标准化的最后手段,而不是自动化的第一直觉。
想探索 Claude Skills? 访问 Anthropic Skills 公告获取官方文档,或检查你的 Claude 计划是否包括 Skills 访问。
在构建你的第一个 skill 之前,问自己:"我是在解决一个真实问题,还是只是对新功能感到兴奋?"
**诚实一点。**你未来的自己(必须维护这些 skills 的人)会感谢你。