Claude Agent Skills 深度解析：从官方文档到实践指南

写在前面#

我个人的看法认为，Agent Skills 是一种工程化的上下文管理手段，目的是减少无关上下文的污染。之前的 system tools 甚至占据了 10% 的上下文，而最近 Claude Code 团队一直在优化初始工具占据的上下文。这次 Skills 的推出，通过 渐进式信息披露（Progressive Disclosure） 机制，让我们能够在理论上实现无限的上下文扩展。

什么是 Agent Skills？#

根据 Anthropic 官方定义：Agent Skills 是扩展 Claude 功能的模块化能力包。每个 Skill 打包了指令（instructions）、元数据（metadata）和可选资源（脚本、模板等），Claude 会在任务相关时自动使用它们。

与传统 Prompt Engineering 的关键区别：

• Skills 是基于文件系统的可重用资源：一次创建，自动使用
• Prompts 是对话级的一次性指令：每次都需要重新提供
• Skills 支持按需加载：只在相关时才消耗上下文

三层加载机制：Skills 的核心创新#

Skills 最巧妙的设计是其三层内容类型和加载机制，这是官方文档中特别强调的核心架构：

第 1 层：元数据（始终加载）#

---
name: PDF Processing  # 最多 64 字符
description: Extract text and tables from PDF files, fill forms, merge documents. Use when working with PDF files or when the user mentions PDFs, forms, or document extraction.  # 最多 1024 字符
---

这种轻量级方法意味着你可以安装许多 Skills 而不会有上下文惩罚。

第 2 层：主指令（触发时加载）#

# PDF Processing

## Quick start
Use pdfplumber to extract text from PDFs:
```python
import pdfplumber
with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    text = pdf.pages[0].extract_text()
```

For advanced form filling, see [FORMS.md](FORMS.md).

第 3 层：资源和代码（按需加载）#

pdf-skill/
├── SKILL.md          # 主入口（第2层）
├── FORMS.md          # 表单指南（第3层-指令）
├── REFERENCE.md      # API文档（第3层-资源）
└── scripts/
    └── fill_form.py  # 工具脚本（第3层-代码）

这种架构的三个关键优势（官方文档强调）：

1. 按需文件访问：Claude 只读取特定任务所需的文件
2. 高效脚本执行：运行 validate_form.py 时，脚本代码永远不会进入上下文窗口，只有输出消耗 tokens
3. 无实际内容限制：未访问的文件不消耗上下文，Skills 可包含海量参考资料

Agent设计哲学的演进#

1. 第一代：Tools（2023）

• 问题：如何让 AI 执行操作？
• 解决：提供函数调用能力
• 局限：上下文占用大，功能分散

2. 第二代：Skills（2025）

• 问题：如何管理复杂的领域知识？
• 解决：文件系统 + 渐进式加载
• 创新：理论上无限的上下文扩展

3. 并行发展：MCP（2024）

• 问题：如何连接外部世界？
• 解决：标准化协议 + 服务器架构
• 突破：打通 AI 与外部系统的壁垒

个人见解：三者的协同，这三种机制并非相互替代，而是分层协作：

1. MCP 提供数据管道（从外部获取数据）
2. Skills 提供处理逻辑（如何处理数据）
3. Tools 提供执行能力（具体操作实施）

重要限制和约束#

理解这些限制对于有效规划 Skills 部署至关重要：

1. 跨平台不同步#

自定义 Skills 不会跨平台同步：

• Claude.ai 上传的 Skills 必须单独上传到 API
• API 上传的 Skills 在 Claude.ai 上不可用
• Claude Code Skills 是基于文件系统的，与其他平台隔离

2. 运行时环境约束#

Skills 在代码执行容器中运行，有以下限制：

• 无网络访问：Skills 无法进行外部 API 调用或访问互联网
• 不能运行时安装包：只能使用预安装的包
• 仅限预配置依赖：需要提前检查可用包列表

3. YAML Frontmatter 限制#

---
name: Your Skill Name  # 最多 64 字符
description: Brief description...  # 最多 1024 字符
---

注意：这是仅有的两个支持的字段。

Skills 架构的工作原理#

根据官方文档，Skills 运行在代码执行环境中，Claude 具有文件系统访问、bash 命令和代码执行能力。可以这样理解：

Skills 就像虚拟机上的目录，Claude 使用 bash 命令与它们交互，就像你在计算机上导航文件一样。

实际工作流示例#

1. 启动：系统提示包含 PDF Processing - Extract text and tables...
2. 用户请求：“从这个 PDF 中提取文本并总结”
3. Claude 调用：bash: read pdf-skill/SKILL.md → 指令加载到上下文
4. Claude 判断：不需要表单填充，所以不读取 FORMS.md
5. Claude 执行：使用 SKILL.md 中的指令完成任务

这种动态加载确保只有相关的 Skill 内容占用上下文窗口。

开发 Skills 的黄金法则#

1. 描述要精准：description 应明确说明何时使用此 Skill
2. 主文档要简洁：SKILL.md 控制在 5k tokens 以内
3. 利用第三层：将详细内容放在额外文件中
4. 代码优于指令：确定性操作使用脚本而非指令
5. 安全第一：永远审查外部依赖和文件访问

Skills 的实际部署：多平台支持详解#

根据最新官方文档，Skills 在不同平台的支持情况各有特点：

平台支持对比表#

API 使用示例（需要 Beta Headers）#

import anthropic

# 必需的三个 beta headers
client = anthropic.Anthropic(
    default_headers={
        "anthropic-beta": "code-execution-2025-08-25,skills-2025-10-02,files-api-2025-04-14"
    }
)

# 使用预置的 PowerPoint Skill
response = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "创建一份关于 AI 搜索技术的 PPT"}
    ],
    container={
        "skill_id": "pptx",  # 预置 Skill ID
        "type": "code_execution_container"
    }
)

预置 Skills 列表#

• PowerPoint (pptx)：创建演示文稿、编辑幻灯片、分析内容
• Excel (xlsx)：创建电子表格、数据分析、生成带图表的报告
• Word (docx)：创建文档、编辑内容、格式化文本
• PDF (pdf)：生成格式化的 PDF 文档和报告

结语：Skills 的影响#

Claude Agent Skills 代表了 AI 智能体发展的重要范式转变——从单一大模型到可组合能力系统。通过文件系统和渐进式信息披露，Skills 解决了上下文限制这一核心瓶颈。

推荐资源#

• Anthropic 官方 Skills 文档 ↗
• Skills Cookbook（示例代码） ↗
• Claude Skill Example ↗