Claude Skills 徹底爆了，從實現原理到 Claude Code、CodeX、OpenCode 實戰，一網打盡！

大家好，我是R哥。

最近 Claude Skills 又開始爆火了，幾個月前我分享《MCP 不香了，Claude Code 又推出了 Skills！！（保姆級安裝和使用教程分享）》時還是不温不火，現在已經火爆全網了。

經過幾個月的發展，Skills 也有了些許變化，這篇我再結合最新的信息，分享下 Skills 的概念及如何在 Claude Code、CodeX、OpenCode 中創建和如何 Skills。

萬字乾貨，避免錯過，建議收藏慢慢看。

Skills 是什麼？

Skills 最初由 Anthropic 公司開發，專門用來擴展 Claude 功能的模塊化能力。

說白了，Skills 其實就是一個文件夾，這是每個 Skills 的目錄結構：

my-skill/
 ├── SKILL.md          # 必選：指令、元數據
  ├── scripts/          # 可選: 執行腳本
  ├── references/       # 可選：參考文檔
  └── assets/           # 可選：模板、資源

每個 Skill 包含指令、元數據和資源等，只有當 Claude 認為某個 Skill 和當前任務相關時，它才會啓用，即按需加載，從而提升性能，也能大大節省 Tokens 消耗。

現在 Anthropic 已經把 Skills 做成《Agent Skills》開放標準了：

https://agentskills.io/

這是一個 Skills 開放標準，由 Anthropic 發佈並推動作為開放標準，旨在讓不同 AI 平台都能實現一個通用的 “Agent Skills” 格式。

Anthropic 真是 AI 標準的制定者，前有 MCP 協議，現在又弄出了 Agent Skills 標準。

Agent Skills 現在已經被主流的 AI 開發工具全面支持了，我看 OpenAI、Google、Cursor 等 AI 廠商都已經跟進並支持 Skills 了。

比如，我剛在 Claude 寫完 Skills，直接就可以複製到 CodeX 中使用，100% 兼容。

Skills 的架構

Skills 在代碼執行環境中運行，它具有文件系統訪問、bash 命令和代碼執行功能。

這是 Skills 的架構圖：

可以這樣理解，Skills 相當於是虛擬機上的目錄，Claude 可以使用計算機上導航文件相同的 bash 命令與它們交互。

Skills 的工作原理

Skills 是通過漸進式披露來高效管理上下文，這張圖演示了 Claude 如何加載和使用 PDF 處理 skill 的方式：

這種動態加載方式，確保只有相關的 Skill 內容佔據上下文窗口。

工作流程

第 1 步：發現 Skills（始終加載）

Claude 在啓動時，代理只會加載每個可用技能的 SKILL.md 中的元數據，比如：名稱和描述，用來判斷它什麼時候可能用得上。

元數據格式如下：

---
name: pdf-processing
description: 從 PDF 文件中提取文本和表格、填充表單、合併文檔。在處理 PDF 文件或用戶提及 PDF、表單或文檔提取時使用。
---

這種輕量級的加載方式，意味着我們可以集成大量的 Skills 而不會產生上下文成本，Claude 只知道每個 Skill 的存在以及何時使用它。

第 2 步：激活 Skills（觸發時加載）

當任務匹配到某個技能的描述時，代理才會把完整的 SKILL.md 指令加載進上下文裏。

參考指令如下：

# PDF 處理

## 快速入門

使用 pdfplumber 從 PDF 中提取文本：

```python
import pdfplumber

with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    text = pdf.pages[0].extract_text()
```

有關高級表單填充，請參閲 [FORMS.md](FORMS.md)。

SKILL.md 的指令包含 Skills 的運行邏輯，包括它的：工作流、最佳實踐和規範等，其實就是一個提示詞說明書文檔。

第 3 步：執行 Skills（按需加載）

代理會按照 SKILL.md 中的指令來操作，必要時還會加載 references 目錄中引用的文件，或者運行 scripts 目錄下打包好的腳本及代碼。

Skills 通過漸進式披露這種方式，可以讓代理按需調取更多上下文，從而執行得飛快。

漸進式披露成本

漸進式披露確保任何給定時間，只有相關內容佔據上下文窗口，這是它的成本：

SKILL.md 的文件結構

每一個 Skill 都必須要有一個 SKILL.md 文件，它是一個 Markdown 格式的文件，包含 YAML 前置元數據和 Markdown 指令。

參考格式如下：

---
name: your-skill-name
description: 簡要描述此 Skill 的功能以及何時使用它
license: Apache-2.0
metadata:
  author: example-org
  version: "1.0"
---

# Skill 名稱

## 指令
[Claude 要遵循的清晰、分步指導]

## 示例
[使用此 Skill 的具體示例]

在 SKILL.md 的頂部，必須加上前置元數據，主要是 name 和 description 這 2 個元數據，其他的都是可選的。

另外，Markdown 中的實際指令，對結構和內容沒有特別限制。

如下面這個示例：

---
name: pdf-processing
description: 從 PDF 文件中提取文本和表格，填寫表單，合併文檔。
---

# PDF 處理

## 何時使用該技能
當用戶需要處理 PDF 文件時，使用該技能……

## 如何提取文本
1. 使用 pdfplumber 進行文本提取……

## 如何填寫表單

...

這種簡單的格式有幾個關鍵優勢：

• 清晰易懂：不管是技能作者還是使用者，只要看一眼 SKILL.md ，就能明白它幹啥的，讓技能的維護和優化變得特別輕鬆。
• 擴展性好：技能的複雜度可以靈活調整，從簡單的文字指令，到可執行代碼、資源文件，再到模板，全都能搞定。
• 輕鬆遷移：技能就是個文件，編輯、版本管理、分享都特別方便。

相比於固定的 AI 工作流，Skills 的靈活性更好。

Skills 倉庫推薦

在使用 Skills 前，先分享兩個 Skills 倉庫：

• https://github.com/anthropics/skills
• https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills
• ……

第一個是官方的 Skills 倉庫，裏面包含了一些圖片、文檔等基本技能，還有一個 skill-creator 技能，通過它就可以引導式創建一個技能。

第二個是第三方的 Skills 倉庫，裏面也包含也許多類型的技能，根據自己的需要酌情使用。

還有更多一些大廠、第三方收集的 Agent Skills，這篇就不展開了，下一篇會詳細分享一下，關注公眾號「AI技術宅」第一時間分享。

Claude Code 使用 Skills 指南

拿 Claude 自家來說，Claude API、Claude Code、Claude Agent SDK 等都支持 Skills，下面以 Claude Code 為例，來看看要怎麼創建和使用 Skills。

Claude Code 的安裝和高級用法看這兩篇：

• Claude Code 保姆級安裝和使用教程分享
• 玩轉 Claude Code 的 23 個實用小技巧，效率拉滿！！

Skills 分類

技能的存儲位置決定了誰可以使用它：

一般是全局、項目 Skills。

安裝 Skills

比如，你想使用官方、第三方的 Skills，只需要把它們倉庫的技能目錄複製到 ~/.claude/skills 目錄下即可：

在 Claude Code 中使用 /skills 指令就可以列出所有的技能。

使用 Skills

使用 Skills 有兩種方法：

1、自動引用

上面說了，如果 Claude 認為你的需求和某個 Skill 相關時，它就會自動加載並使用。

比如我發送：

列出所有skills並創建一個pdf

提示詞中要創建 PDF，所以它自動加載了 PDF 的 Skill，這就是自動按需加載。

2、手動引用

你也可以通過 /xx 來手動引用要使用的 Skill，比如我明確知道官方有一個 canvas-design 技能，那我可以這樣手動引用：

/canvas-design 設計一個 AI 學習路線圖

如果你知道某個經常用的 Skills，這樣手動引用可能會加快 Skills 的加載速度。另外，如果有多個類似的 Skills，手動引用也特別有用，避免用錯。

創建自定義 Skills

創建 Skills 非常簡單，一個 3 步：

• 在 ~/.claude/skills 目錄下創建一個技能目錄；
• 在技能目錄下面創建一個 SKILL.md 技能文檔；
• 開始編寫你的 SKILL.md 文檔具體操作指令。

當然，你也可以通過官方的一個 skill-creator 技能來引導式創建 Skills，這種方式更快，創建出來的 Skills 也會更懂你的需求。

下面，我來演示下如何通過 skill-creator 技能來創建一個自媒體助手 Skills。

然後，我把我在 GPT 上面的提示詞扔給它：

當然，不一定要提供提示詞，你完全可以把你的需求說出來，讓它一步步幫你構建好這個 Skill。

不一會兒，它就幫我在 ~/.claude/skills 目錄下創建好了 my-zmt-tools 自媒體助手 Skill，它主要包括兩個功能：中文轉英文URL、內容轉小紅書風格，這兩個功能我之前是在 GPT 上面實現的。

使用 /skills 指令來驗證下：

有了，這是它生成的 SKILL.ms 文檔：

還不錯吧？如果不滿意，還可以基於它做二次修改。

現在來看看如何使用它，直接使用 /my-zmt-tool 技能的指令，然後帶上指令參數、具體的內容或者要求就行了：

成功了，中文標題正確轉換成了英文 URL，這個功能我在寫博客時經常要用到，比如《MCP 不香了，Claude Code 又推出了 Skills！！（保姆級安裝和使用教程分享）》這篇文章就對應這個 URL：

https://www.javastack.cn/claude-code-skills-usage/

後面的 claude-code-skills-usage 就是靠定製化 GPT 幫我生成的。

在使用 ChatGPT 時，首先要切換到具體的 GPT，然後再發送指令，使用不是很方便，網絡慢時可能更影響速度，現在有了 Skills 感覺效率要更快了。

所以，有了 Skills，很多 GPT 上面完成的工作，都可以嘗試用 Skills 來完成，Skills 有了更多的可能性。

CodeX 使用 Skills 指南

上面說了，Agent Skills 已經是開放標準了，在 Claude 創建好的 Skills 也可以在其他支持 Agent Skills 的 AI 編程工具中使用，比如 CodeX。

• CodeX 的安裝使用（保姆級教程分享）
• 玩轉 CodeX CLI 的 16 個實用小技巧，效率拉滿！！

方法很簡單，比如，我把上面創建好的 my-zmt-tolls 目錄直接複製到 ~/.codex/skills 目錄下。

然後同樣使用在 CodeX 中使用 /skills 命令，可以列出所有的 Skills：

用法其實和 Claude Code 差不多，不太一樣的是，Claude Code 的自身命令、斜槓命令和 Skills 都是通過 / 來選擇，非常混亂，而在 CodeX 中，Skills 可以使用單獨的 $ 來選擇 Skills，它是和自身的 / 命令分開的。

所以，在 CodeX 中可以自動調用 Skills，也可以手動指定要引用的 Skill：

Skill 都正常執行了，很方便吧？

從 /skills 列表命令也可以看到，CodeX 還提供了一個 skill-creator 命令用於創建和維護 Skills，還有一個 skill-installer 命令用於從其他倉庫源安裝 Skills。

其他支持 Skills 的 AI 編程工具，都是同一樣的手法。

OpenCode 使用 Skills 指南

如果你有多模型的使用習慣，比如：國外、國內、本地模型混用，封閉的 Claude Code、CodeX 就無法滿足需求了，這裏我們就得使用最近火爆全網的 OpenCode，號稱開源版的 Claude Code，它支持任意模型隨時切換。

現在越來越多的人都在使用 OpenCode，包括我自己。

怎麼安裝和使用參考我分享的使用教程：

開源版 Claude Code 殺瘋了，怒斬 70k+ Star！！

OpenCode 會自動搜索以下位置的 Skills：

• 項目配置：.opencode/skills/<name>/SKILL.md
• 全局配置：~/.config/opencode/skills/<name>/SKILL.md
• 兼容項目 Claude：.claude/skills/<name>/SKILL.md
• 兼容全局 Claude：~/.claude/skills/<name>/SKILL.md

也就是說，OpenCode 不需要像 CodeX 那樣複製 Skills，它支持自動搜索 Claude 的 Skills，這就比 CodeX 要方便太多了，不用複製冗餘文件，這太舒服了。

目前，OpenCode 官方還沒有類似 的 /skills 命令來列出所有的 Skills，不過可以通過問它列出所有的 Skills：

使用方法也是一樣的，可以自動或者手動引用 Skills：

OpenCode 桌面版的使用也是一樣的。

常見問題

經過以上 Skills 的工作原理和使用指南，下面的問題就不是問題了。

1、有了 MCP，為什麼又搞出 Skills？

之前分享了一篇 MCP 的介紹及使用：

最近熱火朝天的 MCP 是什麼鬼？如何使用MCP？一文給你講清楚！

MCP 本質上是為 AI 大模型提供調用外部工具的能力，MCP Server 就是這個能力的具體實現——你可以通過它，把你已有的 API、腳本、服務包裝成 AI 能理解和調用的 MCP 工具。

使用 MCP 的限制：

• 如果只靠 MCP，你雖然可以調用很多工具／數據，但模型每次必須在提示或上下文裏夾帶大量相關信息，這會消耗大量 token、降低效率。
• 在很多場景下，問題不是調用 API，而是按公司標準／流程來做事，MCP 可以訪問數據或工具，但不會自動知道這個流程的外在規則是什麼。

而 Skills 正好解決了這些問題，所以，MCP 是 AI 連接外部的工具，而 Skills 教模型如何使用工具。

MCP + Skills 可以協同工作，在很多複雜系統中，兩者往往組合使用，模型先通過 MCP 訪問工具／數據，再通過 Skills 引導流程執行。

但有一點，在執行代碼方面：

Skills 雖然也支持代碼執行，但受限於本地的環境，比如執行 Python 腳本，要是本地沒有安裝 Python 環境，或者版本不兼容，都會影響 Skills 執行效率。

MCP 因為是執行固定的代碼，所以 MCP 在執行代碼方面要更穩定。

2、Skills 和 Slash Commands 有什麼區別？

Skills 是由模型驅動的，Claude 會根據你的任務和 Skill 的描述自動匹配並使用這些 Skills，完全不需要你介入，當然也可以通過 /skill-name 來主動觸發。

Slash Commands（斜槓命令）則是完全由用戶觸發的，你需要主動輸入 /command 才能觸發。

但是，從最新的 Skills 來看，Slash Commands 也被合併在用戶 Skills 中了：

合併歸合併，困為 Slash Commands 和 Skills 兩者都可以通過 / 手動觸發，Slash Commands 並不能自動觸發，因為它沒有像 Skills 那樣定義元數據。

Skills 相比 Slash Commands 只是多了幾個可選功能，它支持文件的目錄、控制 Claude 是否調用 Skills 前置元數據，以及 Claude 在相關時自動加載它們的能力。

總結

Skills 這一套機制，表面看只是多了一個 SKILL.md 文件，實際上背後是一整套 Agent 能力組織方式的升級。

Skills 把提示詞、工具、腳本、資源全部收斂到一個標準化目錄裏，再通過「漸進式披露」的方式按需加載，這一點對上下文成本和執行效率的提升非常明顯。

從使用體驗來看，Skills 最大的價值有三個：可複用、低心智成本、易遷移。

不管是個人常用能力，還是項目級、團隊級的能力，都可以沉澱成 Skills，一次寫好，反覆使用。而且它不綁死某一家平台，已經被做成開放標準，Claude、Google、OpenAI、Cursor 都能用，這一點非常重要。

比如拿我自己來說，以前要頻繁切 GPT，現在一個 Skill 就能搞定。

所以，可以預見的未來，Agent Skills 的體系和生態會更加完善，大家可以早點把自己的常用能力沉澱下來，後面只會越用越爽。

未完待續，R哥持續分享更多 AI 編程經驗，包括更加複雜的 Skills 使用，公眾號第一時間推送，關注「AI技術宅」公眾號和我一起學 AI。

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