Agent skills：AI 能力扩展的新范式

本文作者为 360 奇舞团前端开发工程师

当 AI 也学会了"装插件"，普通用户离定制专属 AI 还有多远？

2025 年 10 月 16 日，Anthropic 给出了一个优雅的答案——Agent Skills。这不是又一个需要编程基础的开发者工具，而是一种让每个人都能轻松扩展 AI 能力的新范式。

那么，它和去年年底推出的 MCP 又有什么区别？👇 让我们来一探究竟。

⏰本篇文章将从以下几个部分介绍

1. 核心概念

2. 技术原理

3. 为什么需要？与 MCP 的区别是什么？

4. 预构建 Skills && 快速上手

5. 实际应用

6. 常见问题

核心概念

💡 什么是 Agent Skills？

Agent Skills 是扩展 Claude 功能的模块化能力。每个 Skill 包含元数据、指令和资源和代码（脚本、模板），Claude 会在相关时自动调用，无需编写代码，也不会耗费大量无用 tokens。

🎯 典型场景

场景	传统方式	使用 Agent Skills
📊 数据报告	手动创建 Excel	自动生成专业电子表格
📄 PDF 处理	尝试读取，易出错	精确提取文本和表格
🎨 演示文稿	从零设计排版	快速创建格式精美的 PPT
📝 文档编写	反复调整格式	生成符合规范的 Word

✨ 核心优势

特性	说明	价值
即插即用	自动识别调用	零学习成本
渐进加载	按需消耗 tokens	高效节约
确定性执行	代码运行非推理	100% 准确
沙箱隔离	安全环境运行	可信可靠

技术原理

🧠 渐进式披露架构

Agent Skills 的核心创新是按需分阶段加载，而非预先消耗上下文。

三层加载机制

第 1 级：元数据（始终加载，<100 tokens）

name: pdf-processing
description: 提取 PDF 文本和表格。在用户上传 PDF 时使用。

第 2 级：指令（触发时加载）

## 何时使用
- 用户上传 PDF 文件
- 需要提取文本或表格
## 步骤
1. 使用 pdf_extract.py 提取内容
2. 解析表格结构
3. 格式化输出

第 3 级：资源（执行时加载）

skills/pdf-processing/
├── SKILL.md # 1、2 级
├── pdf_extract.py # 3 级（执行时）
└── table_parser.py # 3 级（执行时）

🏗️ 执行流程

用户输入
↓
Claude 理解意图
↓
第 1 级：检查元数据（所有 Skills 已在内存）
↓
第 2 级：加载匹配 Skill 的指令
↓
第 3 级：执行代码（沙箱环境）
↓
返回结果

🔒 安全机制

关键原则

⚠️ 只使用可信来源的 Skills：

• ✅ Anthropic 官方 Skills

• ✅ 你自己创建的 Skills

• ❌ 不受信任的第三方 Skills

为什么需要谨慎？

1. 工具滥用风险：恶意 Skill 可能滥用文件操作、bash 命令

2. 数据泄露风险：可能向外部系统泄露敏感信息

3. 外部依赖风险：从外部 URL 获取数据的 Skills 特别危险

运行环境约束

• ❌ 无网络访问：无法调用外部 API

• ❌ 无运行时安装：只能使用预安装的包

• ✅ 沙箱隔离：严格的资源限制

Skills 架构

Skills 在代码执行环境中运行，Claude 具有文件系统访问、bash 命令和代码执行功能。可以这样想：Skills 作为虚拟机上的目录存在，Claude 使用与您在计算机上导航文件相同的 bash 命令与它们交互。

skills 也是有局限性的，他只能使用在 claude 生态的产品中，在其余模型生态中是无法使用skills，官方目前也仅仅提供了部分skill，如需实现特定场合的工具，还需自定义去实现相应的skill，生态/广场还是略有不足的地方。

自定义时也是要按照官方给出来的特定结构实现，才可以正常的在claude中生效。

为什么需要？

问题 1：LLM 不擅长精确的结构化操作

# ❌ 传统方式
用户："创建一个销售数据 Excel 表格"
Claude：[描述结构，但无法生成真实文件]
# ✅ 使用 Excel Skill
用户："创建一个销售数据 Excel 表格"
Claude：✅ 已创建 sales_data.xlsx（可下载）

问题 2：专业任务需要领域最佳实践

处理 PDF 的对比：

维度	传统方式	PDF Skill
表格识别	可能遗漏	✅ 100% 识别
跨页处理	容易断开	✅ 自动合并
格式保持	丢失样式	✅ 保持原样
输出格式	纯文本	✅ CSV/Excel

效果：准确率提升 95%，速度快 10 倍！

问题 3：减少重复指导，提高效率

以前：每次都要说明主题、排版、字体、图表样式…现在：这些最佳实践都内置在 Skill 中，按需自动加载。

与 MCP 的区别

很多人会疑惑：既然有了 MCP，为什么还需要 Agent Skills？

本质区别：简单性 vs 灵活性的权衡

🎭 类比理解

Agent Skills = 手机自带的"快捷指令"
✓ 系统内安全运行
✓ 无需联网
✓ 功能固定但高效
MCP = 完整的第三方 App
✓ 需要安装授权
✓ 可访问外部资源
✓ 功能强大但复杂

📊 详细对比

维度	Agent Skills	MCP
运行位置	Claude 内部	独立服务器
配置难度	⭐ 零配置	⭐⭐⭐ 需编程
响应速度	🚀 毫秒级	⏱️ 可能延迟
外部访问	❌ 不支持	✅ 支持
适用场景	标准化任务	复杂业务逻辑
维护成本	🟢 零维护	🟡 需运维

💡 选择指南

使用 Agent Skills：

• ✅ 文档处理（Office、PDF）

• ✅ 标准化工作流

• ✅ 公司流程/行业规范

• ✅ 代码执行环境内任务

使用 MCP：

• ✅ 本地文件系统访问

• ✅ 数据库/API 连接

• ✅ 实时数据查询

• ✅ 需要网络的任务

最佳实践：

Agent Skills（标准任务）+ MCP（外部系统）= 完美组合 💯

预构建 Skills

Anthropic 为常见文档任务提供了 4 个官方 Skills，所有用户可在 claude.ai 和 Claude API 中使用：

📊 Excel (xlsx)

功能： 创建电子表格、分析数据、生成图表报告

示例：
用户："分析销售数据，生成带图表的 Excel"
Claude：✅ 数据透视表 + 柱状图 + 条件格式
→ sales_analysis.xlsx

📄 PDF (pdf)

功能： 提取文本和表格、填充表单、合并文档

示例：
用户："提取 PDF 中的所有表格"
Claude：✅ 识别 5 个表格 + 保持格式 + 输出 CSV

快速上手

🚀 体验预构建 Skills

1. 打开 claude.ai

2. 输入任务：

"创建一个包含 Q1-Q4 销售数据的 Excel 表格，
包含柱状图和数据透视表"

🛠️ 创建自定义 Skill

Step 1：编写 SKILL.md

---
name: homework-grader
description: 批改数学作业并提供详细反馈，识别常见错误模式
---
# 作业批改助手
## 何时使用
- 用户上传数学作业
- 需要批改和反馈
## 执行步骤
1. 检查答案正确性
2. 识别解题步骤中的错误
3. 提供改进建议
4. 生成详细反馈报告
## 示例
输入：学生作业 PDF
输出：批改结果 + 错误分析 + 改进建议

Step 2：上传和使用

在 Claude Code 中：

# 放入项目目录
.claude/skills/homework-grader/SKILL.md
# 或全局目录
~/.claude/skills/homework-grader/SKILL.md

通过 API：

from anthropic import Anthropic
client =  Anthropic()
# 上传 Skill
with  open("SKILL.md",  "rb")  as f:
skill = client.beta.skills.create(
file=f,
betas=["skills-2025-10-02"]
)
# 使用 Skill
message = client.messages.create(
model="claude-4-sonnet-20250514",
messages=[{"role": "user",  "content": "批改这份作业"}],
skills=[{"type": "custom",  "id": skill.id}]
)

在 claude.ai 中：

1. 设置 → Skills → Upload Custom Skill

2. 上传 SKILL.md

3. 在对话中 Claude 会自动调用

Step 3：字段要求

name（必需）：

• 最多 64 个字符

• 只能包含小写字母、数字、连字符

• 不能包含：「anthropic」、「claude」

description（必需）：

• 必须非空，最多 1024 字符

• 说明 Skill 功能和使用时机

完整目录结构：

my-skill/
├── SKILL.md # 必需
├── script.py # 可选：脚本
├── data/ # 可选：数据
│ └── templates.json
└── docs/ # 可选：文档
└── examples.md

实际应用

🎓 教育：作业批改助手

场景： 数学老师需要批改 30 份作业

Skill 设计：

---
name: math-homework-grader
description: 自动批改数学作业，识别常见错误
---
## 评分标准
- 答案正确性（60%）
- 解题步骤完整性（30%）
- 书写规范性（10%）
## 输出格式
- 总分 + 分项得分
- 错题详解
- 改进建议

效果： 批改时间从 2 小时 → 10 分钟

💼 企业：代码审查流程

场景： 公司需要统一代码审查标准

Skill 设计：

---
name: company-code-review
description: 执行公司代码审查标准
---
## 检查项
- 遵循 PEP 8 / ESLint 规范
- 扫描 SQL 注入和 XSS 漏洞
- 验证函数文档完整性
- 确保测试覆盖率 >80%
## 输出
- 问题清单（按严重程度分级）
- 修改建议
- 合规性评分

效果： 审查时间减少 **60%**，问题检出率提升 40%

常见问题

Q1: Skills 需要付费吗？

A: 取决于版本：

• 免费版：可使用基础 Skills，有频率限制

• Pro 版（$20/月）：无限制使用所有 Skills

• 建议：偶尔使用选免费版，专业工作选 Pro

Q2: Skills 能访问本地文件吗？

A: 不能。Skills 在沙箱中运行，无法访问文件、网络或系统资源。需要这些功能请使用 MCP。

Q3: 如何知道调用了哪个 Skill？

A: Claude 会标注，例如：[使用了 Excel Skill]

Q4: 可以禁用某些 Skills 吗？

A: 可以！在设置中管理 Skills 列表。

Q5: Skills 支持中文吗？

A: 完全支持多语言输入和输出。

Q6: 自定义 Skills 会跨平台同步吗？

A:目前不会。上传到 API 的 Skills 不会出现在 claude.ai，反之亦然。需要分别管理。

🌟 生态未来发展

范式转变

回顾计算机历史的抽象层次提升：

机器码 → 汇编 → 高级语言 → 图形界面 → 自然语言
↓ ↓ ↓ ↓ ↓
专家 专业人员 开发者 普通用户 所有人

Agent Skills（快速简单）
↕️ 互补
MCP（强大灵活）
↕️ 共同构建
完整的 AI 工具生态 🌟

🎯 核心价值

Agent Skills 的出现，标志着 AI 能力扩展进入"平民化"时代。

维度	价值
🔓 降低门槛	不需要编程技能
⚡ 提升效率	标准化任务自动完成
🎯 确保质量	代码执行保证准确性
🔒 安全可靠	沙箱隔离 + 官方认证

最后

1960 年代，Alan Kay 说：

"预测未来的最好方式，就是创造它。"

Agent Skills 让这句话有了新含义：现在，不只是程序员能"创造未来"，每个人都可以。

工具不仅改变我们做事的方式，更会改变我们思考的方式：

• 有了计算器 → 敢于处理复杂问题

• 有了拼写检查 → 专注于表达而非拼写

• 有了 Agent Skills → 专注于创造而非执行

这才是 Agent Skills 最深远的意义：让人类回归最擅长的事——想象、创造、决策，把执行交给 AI。

未来已来，AI 定制时代就在眼前！ 🚀

参考资源

📚 官方文档

• Agent Skills 概述 https://docs.claude.com/zh-CN/docs/agents-and-tools/agent-skills/overview

• 完整 API 参考 https://docs.anthropic.com/claude/reference

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关于奇舞团

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