最近在探索Claude Skills的过程中，我发现很多产品都在引入Skills机制，但真正做到"好用"的并不多。
今天我就来整理一下主流的AI编程工具都如何接入，之前也分享过一篇：
如何在 Qoder、Cursor、Trae、Windsurf 等 AI Coding 工具中使用 Claude Skills
我花时间整理了Anthropic官网关于Skills的核心文档，才明白一个Skills的质量差异，直接决定了它在实际工作中的效率提升空间。
本文将从配置方法、工具推荐、编写规范三个维度，系统介绍如何让Skills真正发挥价值。
一：Skills简介
什么是Skills
Skills的本质是将经验和流程标准化为可复用、可迁移的指令规范。它让AI模型在具体任务中能够：
- 将领域知识沉淀为可复用资产
- 减少重复的上下文输入
- 在特定任务上表现更稳定可控
- 便于团队间共享工作流和最佳实践
为什么Skills很重要
从产品角度看，Skills解决的是一个系统性问题：当AI模型需要在复杂、特定的场景下工作时，如果仅依赖通用提示，会面临：
- 上下文占用率高，token消耗快
- 执行稳定性差，容易出现偏差
- 重复劳动多，每次都要重新解释规则
而结构化的Skills可以显著改善这些问题。
二：主流工具的Skills配置
不同AI编程工具的Skills配置路径存在差异。我建议根据你使用的工具具体查阅官方文档，确保配置的准确性。
三：Skills的获取与使用
推荐的工具与资源
1. Vercel的add-skill工具
仓库地址：https://github.com/vercel-labs/add-skill
这是我认为上手成本最低的Skills安装工具。它将"找、装、放对位置"这套流程标准化了。
核心特点：
- 支持多个主流AI编程工具平台
- 支持项目级或全局安装
- 支持多种安装方式（仓库名、GitHub URL、具体目录路径）
- 提供快捷参数，方便工作流集成
使用示例：
npx add-skill vercel-labs/agent-skills运行后，工具会引导你选择安装目标和安装范围，完成后告知具体安装位置。
2. Skills市场与GitHub搜索
Skills市场（https://skillsmp.com/）收录了6万多个Skills，但我更建议的做法是直接在GitHub搜索"关键词 + Skills"，这样能更仔细地评估：
- README是否清晰完整
- 最近是否还在维护
- 适配的工具与版本是否符合你的环境
- 是否包含实际案例与边界说明
优质Skills资源推荐
之前的几篇分享别错过：
Claude Skills 资源合集，16个Agent Skills资源从基础到实战涵盖完整学习路径
Obsidian-Skills：Obsidian CEO 亲自开源了一个skills，让Claude理解笔记方言
Claude Code Skill + UI/UX Pro Max 设计智能插件实战：如何让 AI 成为你的专业 UI/UX 顾问
planning-with-files：超越对话限制，用一个插件（Skill）赋予Claude持久记忆的上下文工程方案
5个Claude Skills 必备实用Agent Skill技能包合集，建议收藏！
第四部分：Skills编写的核心规范
设计原则
原则一：简洁是首要考量
上下文窗口是共享资源。你的Skill需要与系统提示、对话历史、其他Skills共享有限的token空间。
核心问题：Claude真的需要这段解释吗？我能假设Claude已经知道吗？
好的示例（约50 tokens）：
## 提取PDF文本
使用pdfplumber提取文本：
import pdfplumber
with pdfplumber.open("file.pdf") as pdf:
text = pdf.pages[0].extract_text()
不好的示例（约150 tokens）：
## 提取PDF文本
PDF（便携式文档格式）是一种常见的文件格式，包含文本、图像和其他内容。
要从PDF中提取文本，你需要使用一个库。有很多可用的PDF处理库...
原则二：设置适当的自由度
根据任务的脆弱性和可变性，匹配不同的具体程度：
| 自由度 | 适用场景 | 特征 |
|---|---|---|
| 高 | 代码审查、工作流设计 | 多种方法都有效，决策依赖上下文 |
| 中 | 报告生成、内容处理 | 存在首选模式，允许一定变化 |
| 低 | 数据库迁移、系统配置 | 操作脆弱易错，一致性至关重要 |
原则三：用所有目标模型测试
Skills的效果因模型而异。建议的测试清单：
- Claude Sonnet：Skill是否清晰高效？
- Claude Opus：Skill是否避免了过度解释？
- Claude Haiku：低资源环境下是否仍能工作？
结构与命名规范
命名规范
推荐使用动名词形式（动词+-ing），清晰描述Skill的能力：
好的命名：
- processing-pdfs
- analyzing-spreadsheets
- managing-databases
应避免的命名：
- 模糊名称：helper、utils、tools
- 过于通用：documents、data、files
描述字段的编写
描述是Skill被发现的关键。应包含：做什么 + 何时使用。重要提示：始终使用第三人称。
好的示例：
从PDF文件中提取文本和表格，填写表单，合并文档。当处理PDF文件或用户提到PDF、表单、文档提取时使用。
文件组织与渐进式披露
SKILL.md作为概览，指向详细材料，像目录结构：
- SKILL.md正文保持在500行以内
- 接近限制时拆分到单独文件
- Claude只在需要时加载额外文件
推荐的目录结构：
pdf/
├── SKILL.md # 主要指令（触发时加载）
├── FORMS.md # 表单填写指南（按需加载）
├── reference.md # API参考（按需加载）
├── examples.md # 使用示例（按需加载）
└── scripts/
├── analyze_form.py
└── fill_form.py
内容编写指南
避免时效性信息
不好的做法：
如果在2025年8月之前，使用旧API。2025年8月之后，使用新API。
好的做法：
## 当前方法 使用v2 API端点：api.example.com/v2/messages## 旧模式（2025-08废弃） v1 API使用：api.example.com/v1/messages此端点已不再支持。
术语一致性
选择一个术语并在整个Skill中一致使用。例如：
- ✅ 始终使用「API端点」
- ❌ 混用「API端点」「URL」「API路由」「路径」
提供具体的工作流
复杂任务应分解为清晰的顺序步骤。对特别复杂的工作流，提供清单供Claude跟踪：
## PDF表单填写工作流
复制此清单并在完成时勾选：
- [ ] 步骤1：分析表单（运行analyze_form.py）
- [ ] 步骤2：创建字段映射（编辑fields.json）
- [ ] 步骤3：验证映射（运行validate_fields.py）
- [ ] 步骤4：填写表单（运行fill_form.py）
- [ ] 步骤5：验证输出（运行verify_output.py）
实现反馈循环
常见模式：运行验证器 → 修复错误 → 重复
## 文档编辑流程
1. 对word/document.xml进行编辑
2. 立即验证：python scripts/validate.py unpacked_dir/
3. 如果验证失败：
- 查看错误消息
- 修复XML中的问题
- 再次运行验证
4. 只有验证通过后才继续
5. 重建：python scripts/pack.py unpacked_dir/ output.docx
常见反模式与解决方案
| 反模式 | 问题 | 解决方案 |
|---|---|---|
| Windows风格路径 | 在Unix系统上出错 | 始终使用正斜杠（scripts/helper.py） |
| 提供太多选项 | 让Claude困惑 | 提供默认方案，附带例外情况 |
| 假设工具已安装 | 运行时失败 | 明确列出依赖和安装命令 |
| 深层嵌套引用 | Claude可能只读取部分 | 保持引用在一层深度内 |
推荐创建教程
从0到1打造Claude Skills：如何用AI辅助快速生成高质量Skill
第五部分：评估与迭代
先建立评估再编写文档
在大量编写文档前，应该：
- 识别差距：在没有Skill的情况下运行Claude，记录具体失败
- 创建评估：构建三个测试这些差距的场景
- 建立基线：测量没有Skill时的表现
- 编写最小指令：只创建足够解决差距的内容
- 迭代优化：执行评估，与基线比较，持续改进
与Claude协作开发
最有效的Skill开发流程涉及两个Claude实例：
- Claude A：帮你设计和优化指令
- Claude B：在实际任务中测试Skills
观察Claude B的行为，将见解反馈给Claude A进行改进，形成迭代循环。
第六部分：Quality Checklist
在分享或使用一个Skill前，确认以下要点：
核心质量检查
- [ ] 描述具体且包含关键词
- [ ] 描述同时说明「做什么」和「何时使用」
- [ ] SKILL.md正文不超过500行
- [ ] 额外细节放在单独文件中
- [ ] 没有时效性信息
- [ ] 全篇术语一致
- [ ] 示例具体而非抽象
- [ ] 文件引用保持一层深度
- [ ] 工作流步骤清晰明确
代码与脚本检查
- [ ] 脚本处理问题而不是推给Claude
- [ ] 错误处理明确且有帮助
- [ ] 没有「魔法常数」（所有值都有说明）
- [ ] 列出所需包并验证可用性
- [ ] 使用正斜杠路径
- [ ] 关键操作包含验证步骤
测试检查
- [ ] 至少创建三个评估场景
- [ ] 用实际使用场景测试
- [ ] 根据实际环境调整配置
总结
从产品角度看，Skills是让AI编程工具从"通用"走向"专用"的关键机制。掌握Skills的使用和编写，能让你：
- 效率提升：减少重复的上下文输入，token消耗更优
- 质量稳定：让AI在特定任务上表现更一致、更可控
- 知识沉淀：将经验转化为可复用资产，避免重复劳动
- 团队协作：共享最佳实践和工作流程，降低团队学习成本
我的建议是：不要迷信"完美的Skill"。最好的做法是下载、测试、根据实际环境调整。
每一次的实际使用，都会让你对Skills的设计逻辑理解更深一层。
希望这份指南能帮助你更高效地构建和使用Skills。
记得多去探索、尝试各种资源，这个过程本身就是学习AI工具生态的最好方式。