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更新：我们已将 Agent Skills**发布为跨平台可移植性的开放标准。（2025年12月18日）
随着模型能力的提升，我们现在可以构建与完整计算环境交互的通用智能体。Claude Code 就是一个例子，它可以通过本地代码执行和文件系统完成跨领域的复杂任务。但随着这些智能体变得更加强大，我们需要更具可组合性、可扩展性和可移植性的方式来为它们配备领域特定的专业知识。
这促使我们创建了 Agent Skills：有组织的指令、脚本和资源文件夹，智能体可以发现并动态加载它们，以在特定任务上表现更好。
为智能体构建技能就像为新员工整理入职指南。现在，任何人都可以通过捕获和分享他们的程序性知识，用可组合的能力来专业化他们的智能体，而不是为每个用例构建碎片化的、定制设计的智能体。在本文中，我们解释了什么是技能，展示了它们如何工作，并分享了构建您自己的技能的最佳实践。
为了看到技能的实际应用，让我们来看一个真实的例子：驱动 Claude 最近推出的文档编辑能力 的技能之一。Claude 已经对理解 PDF 了解很多，但在直接操作它们方面能力有限（例如填写表单）。这个 PDF 技能 让我们能够赋予 Claude 这些新能力。
最简单的形式下，技能是一个包含 SKILL.md file
的目录。该文件必须以 YAML frontmatter 开头，其中包含一些必需的元数据：name
和 description
。在启动时，智能体会将每个已安装技能的 name
和 description
预加载到其系统提示中。
这些元数据是渐进式披露的第一层：它提供了刚好足够的信息，让 Claude 知道每个技能何时应该被使用，而无需将所有内容加载到上下文中。该文件的实际正文是第二层细节。如果 Claude 认为该技能与当前任务相关，它会通过将完整的 SKILL.md
读入上下文来加载该技能。
随着技能复杂度的增长，它们可能包含太多上下文而无法放入单个 SKILL.md
中，或者包含仅在特定场景下相关的上下文。在这些情况下，技能可以在技能目录中捆绑额外的文件，并从 SKILL.md
中按名称引用它们。这些额外链接的文件是第三层（及更高层）细节，Claude 可以选择仅在需要时浏览和发现它们。
在下面展示的 PDF 技能中，SKILL.md
引用了两个额外的文件（reference.md
和 forms.md
），技能作者选择将它们与核心 SKILL.md
一起捆绑。通过将表单填写指令移至单独的文件（forms.md
），技能作者能够保持技能核心的精简，相信 Claude 只会在填写表单时读取 forms.md
。
渐进式披露是使 Agent Skills 灵活且可扩展的核心设计原则。就像一本组织良好的手册，从目录开始，然后是具体章节，最后是详细的附录，技能让 Claude 只在需要时加载信息：
拥有文件系统和代码执行工具的智能体在处理特定任务时，不需要将整个技能读入其上下文窗口。这意味着可以捆绑到技能中的上下文量实际上是无限的。
下图展示了当用户消息触发技能时，上下文窗口如何变化。
图中显示的操作序列：
pdf/SKILL.md
；forms.md
与技能捆绑的文件；技能还可以包含供 Claude 自行决定作为工具执行的代码。
大型语言模型在许多任务上表现出色，但某些操作更适合传统的代码执行。例如，通过 token 生成来排序列表比直接运行排序算法要昂贵得多。除了效率方面的考虑，许多应用需要只有代码才能提供的确定性可靠性。
在我们的示例中，PDF 技能包含一个预先编写的 Python 脚本，用于读取 PDF 并提取所有表单字段。Claude 可以运行此脚本，而无需将脚本或 PDF 加载到上下文中。而且由于代码是确定性的，此工作流一致且可重复。
以下是一些有助于开始编写和测试技能的实用指南：
SKILL.md
文件变得难以管理时，将其内容拆分为单独的文件并引用它们。如果某些上下文互斥或很少一起使用，保持路径分离将减少 token 使用量。最后，代码既可以作为可执行工具，也可以作为文档。应明确 Claude 是应直接运行脚本还是将其读入上下文作为参考。name
和 description
你的技能。Claude 在决定是否响应其当前任务触发技能时将使用这些信息。技能通过指令和代码为 Claude 提供新能力。虽然这使它们强大，但也意味着恶意技能可能在使用它们的环境中引入漏洞，或指示 Claude 窃取数据并采取意外操作。
我们建议仅从可信来源安装技能。当从不太可信的来源安装技能时，请在使用前彻底审计。首先阅读技能中捆绑文件的内容，了解其功能，特别注意代码依赖项和捆绑资源（如图像或脚本）。同样，注意技能中指示 Claude 连接到潜在不可信外部网络源的指令或代码。
Agent Skills 现已支持 跨 Claude.ai、Claude Code、Claude Agent SDK 和 Claude 开发者平台。
在接下来的几周里，我们将继续添加支持 Skills 创建、编辑、发现、共享和使用全生命周期的功能。我们尤其期待 Skills 能够帮助组织和个人与 Claude 分享他们的上下文和工作流程。我们还将探索 Skills 如何通过教会智能体涉及外部工具和软件的更复杂工作流程，来补充 Model Context Protocol（MCP）服务器。
展望更远的未来，我们希望让智能体能够自行创建、编辑和评估 Skills，使它们能够将自己的行为模式编纂为可复用的能力。
Skills 是一个简单的概念，其格式也相应地简单。这种简单性使组织、开发者和最终用户更容易构建定制化的智能体并赋予它们新的能力。
我们很期待看到人们用 Skills 构建出什么。今天就查看我们的 Skills 文档和 cookbook 来开始吧。
作者：Barry Zhang、Keith Lazuka 和 Mahesh Murag，他们都非常喜欢文件夹。特别感谢 Anthropic 众多其他倡导、支持和构建 Skills 的同事们。
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