在持续研究 Claude Code 应用的过程中，我发现了一个容易被忽视但极具潜力的能力——Claude Skills。
虽然业界关注度不高，但深入理解后，我相信它将在短时间内成为工业级 Agent 的标配能力。
Claude Skills 解决了什么问题呢？一句话来讲，Claude Skills 是一种基于文件系统的、可复用的知识包，运行在 Claude 的沙盒虚拟机（VM）环境中，用于向 Agent 注入流程化、确定性的内部知识（SOP）的标准化方案。
Claude Skills 是什么?
Anthropic 官方对 Agent Skills 的定义是：模块化的能力扩展方案，每个 Skill 封装了指令、元数据和可选资源（脚本、模板等），当场景匹配时，Claude 会自动调用这些技能完成任务。
一个完整的 Claude Skill 由三层结构构成：
- 元数据层：Skill 的名称、描述、标签等标识信息，用于 Agent 识别和匹配
- 指令层：具体的执行指令和工作流程，指导 Agent 如何完成任务
- 资源层：配套的文件、脚本、模板等实际操作工具
文件系统设计
Anthropic 在 GitHub 开源的 Skills 采用了直观的文件夹结构。以 theme-factory 中的画布设计 Skill 为例：
canvas-design/ ├── SKILL.md (元数据 + 核心指令) ├── ADVANCED.md (高级用法) ├── REFERENCE.md (API 参考) └── canvas-font/ (资源：设计字体库)
这种设计符合直觉，支持嵌套层级结构，避免了冗余的配置文件，降低了使用门槛。
Claude Skills 是如何被 Agent 感知的?
Claude Skills 的核心设计遵循 Progressive Disclosure（渐进式批露）原则——按需分阶段加载信息，而非在任务启动时将所有内容塞入上下文窗口。
这种机制包含三个层次：
第一层：元数据（始终加载）
每个 Skill 在 SKILL.md 头部都包含 YAML 元数据，用于 Agent 识别：
--- name: pdf-processing description: 提取 PDF 文件中的文本和表格，填写表单，合并文档。当处理 PDF 文件或用户提及 PDF、表单或文档提取时使用。 tags: [document, automation, pdf] ---
元数据在 Claude 启动时加载，占用约 100 个 Token，始终驻留在上下文窗口中，成本极低。
第二层：核心指令（触发时加载）
当 Claude 识别到某个 Skill 与当前任务相关时，才会通过 Bash 工具读取 SKILL.md 的主体内容：
# PDF 处理
## 快速入门
使用 pdfplumber 提取 PDF 文本：
```python
import pdfplumber
with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
text = pdf.pages[0].extract_text()
```
## 高级功能
如需表单填写，请参考 [FORMS.md](FORMS.md)
如需详细 API 参考，请参考 [REFERENCE.md](REFERENCE.md)
只有此时，Skill 的具体指令和工作流程才进入上下文窗口，Agent 由此学习如何执行具体任务。
第三层：代码与资源（按需加载）
复杂的 Skill 可能包含多个配套文件，形成完整的知识库。Claude 根据核心指令中的引用，在必要时才读取额外文档或执行脚本：
pdf-skill/
├── SKILL.md (核心指令)
├── FORMS.md (表单填写指南)
├── REFERENCE.md (详细 API 参考)
└── scripts/
└── fill_form.py (可执行脚本)
关键特性：脚本代码本身不进入上下文窗口，只有执行结果（如"验证通过"或具体错误信息）作为反馈被记录。这种设计大幅降低了上下文占用。
Claude Skills 与 MCP 的协作关系
Claude Skills 是一种基于文件系统的、可复用的知识包，运行在 Claude 的沙盒虚拟机（VM）环境中，用于向 Agent 注入流程化、确定性的内部知识（SOP）的标准化方案。
MCP 是一种开放 AI 工具的标准，允许任何外部服务（无论是 Jira、Stripe 还是内部 API）将自己的能力以一种标准化的方式暴露给 Agent，让 Agent 可以不关心工具注册、工具发现、工具调用等工程实现细节。
Claude Skills 和 MCP（Model Context Protocol）的定位不同但互补：
协同工作模式
Claude Skills 和 MCP 可协同运作：
Claude Skills 为 Agent 提供流程化的领域知识和内部 SOP
MCP 为 Agent 提供外部工具的标准化接口
MCP 已成为 Agent 工具的事实标准，而 Claude Skills Center 成为专家知识包的分享平台
https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills
如何实现 Agent Skills?
官方与开源实现
Anthropic 在 GitHub 开源了官方 Skills 实现：github.com/anthropics/skills
社区也提供了与官方近似的实现方案，如 openskills，其思路非常直观：
- 将 Skills 定义写入 AGENTS.md 配置文件
- Agent 通过
Bash("openskills read pdf")进行调用 - 支持 Claude Code 之外的 Agent，如 Qwen Code、Codex 等跨平台兼容
