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网站建设方案需要哪些步骤,wordpress添加 下载,抢注域名网站,展览 网站源码Claude Skills 是 Anthropic 推出的模块化能力扩展方案#xff0c;核心是通过 “文件系统封装 渐进式披露”#xff0c;为 Agent 注入标准化的领域 SOP#xff08;流程化知识#xff09;#xff0c;解决传统 Agent“领域知识零散、上下文占用过高、能力复用难” 的痛点核心是通过 “文件系统封装 渐进式披露”为 Agent 注入标准化的领域 SOP流程化知识解决传统 Agent“领域知识零散、上下文占用过高、能力复用难” 的痛点已成为工业级 Agent 的核心标配能力。以下从定义、核心机制、与 MCP 的协同到智能导购助手的落地展开全维度解析。一、核心定义Claude Skills 是运行在 Claude 沙盒虚拟机VM中的模块化知识包每个 Skill 封装 “元数据 指令 资源” 三要素本质是向 Agent 注入 “确定性领域知识” 的标准化方案 —— 无需修改 Agent 核心逻辑即可让其快速具备专业能力如 PDF 处理、表单填写、商品导购。Anthropic 官方文档给出了 Agent Skills 的定义Agent Skills are modular capabilities that extend Claude’s functionality. Each Skill packages instructions, metadata, and optional resources (scripts, templates) that Claude uses automatically when relevant.智能体技能Agent Skills是一种模块化的能力用于扩展 Claude 的功能。每个“技能”都封装了相应的指令、元数据和可选资源例如脚本、模板。当场景匹配时Claude 会自动调用这些技能来完成任务。1. 三大核心组成要素从抽象到具体组成要素核心内容作用示例PDF 处理 Skill元数据Skill 名称、描述、标签帮助 Agent 快速识别 “该 Skill 适配什么场景”name: pdf-processingdescription: 提取PDF文本/表格、合并文档指令具体操作流程、SOP、使用规范告知 Agent “如何执行该技能”用pdfplumber提取文本的步骤、表单填写指南资源可选辅助文件脚本、模板、参考文档提供工具支持避免重复编码fill_form.py脚本、FORMS.md高级指南2. 物理结构文件夹化组织每个 Skill 对应一个独立文件夹支持嵌套子 Skill形成层级化知识体系示例结构如下pdf-skill/ ├── SKILL.md # 元数据YAML头 核心指令 ├── FORMS.md # 扩展指令表单填写高级指南 ├── REFERENCE.md # API参考文档 └── scripts/ # 资源文件夹 └── fill_form.py # 可执行脚本表单填写工具二、核心机制渐进式披露Progressive DisclosureClaude Skills 的关键创新是 “按需加载知识”而非一次性塞入上下文极大降低 Token 消耗同时保证 Agent 聚焦当前任务具体分三层加载1. 第一层元数据始终加载加载时机Agent 启动时自动加载所有 Skill 的元数据内容仅包含名称、描述、标签约占用 100 Token作用Agent 快速匹配场景如用户提 “PDF 提取”自动关联pdf-processingSkill。2. 第二层核心指令触发时加载加载时机Agent 判断场景匹配后通过 Bash 工具读取SKILL.md主体内容内容具体操作流程、基础 SOP如 “用 pdfplumber 提取文本的代码片段”作用Agent 掌握该 Skill 的核心执行逻辑无需冗余知识占用上下文。3. 第三层资源与代码按需加载加载时机Agent 执行过程中需要高级功能时如 “复杂表单填写”内容读取扩展文档FORMS.md或执行脚本fill_form.py关键优势脚本代码永不进入上下文仅返回执行结果如 “表单填写成功”避免 Token 浪费。核心价值通过 “分层加载”将一个复杂 Skill 的 Token 占用从 “数千” 压缩至 “百级”同时保证 Agent 仅获取当前所需知识不被冗余信息干扰。三、与 MCP 的关系Claude Skills 与 MCPModel Context Protocol并非竞争关系而是工业级 Agent 的 “左膀右臂”分工明确且协同高效对比维度Claude SkillsMCPModel Context Protocol核心定位内部领域知识包SOP、流程、专业规则外部工具连接标准API、服务、数据库作用范围解决 “Agent 懂什么”知识注入解决 “Agent 能调用什么”工具扩展运行环境Claude 沙盒 VM文件系统跨平台通用协议支持多 AI / 多工具典型场景PDF 处理、商品导购 SOP、表单填写规则调用 Jira、Stripe、商品数据库 API▶ 协同逻辑Claude Skills 为 Agent 提供 “做事的方法”如导购需 “询问顾客参数→匹配商品” 的 SOPMCP 为 Agent 提供 “做事的工具”如调用商品数据库检索二者结合实现 “有知识 有工具” 的完整 Agent 能力。四、Claude Skills 的实现方式官方方案 第三方适配1. 官方方案Anthropic 开源基于文件系统的文件夹结构通过SKILL.md封装三要素支持 Claude 网页端、API、Claude Code 直接使用示例SKILL.md头部元数据--- 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: [pdf, document, text-extraction] --- # PDF处理技能 ## 快速入门 使用pdfplumber提取PDF文本 import pdfplumber with pdfplumber.open(document.pdf) as pdf: text pdf.pages[0].extract_text() ## 高级功能 如需填写表单参阅[FORMS.md](FORMS.md) 如需执行批量处理运行scripts/fill_form.py脚本。2. 第三方适配支持非 Claude Agent开源项目openskills提供通用实现无需依赖 Claude 沙盒支持 Qwen Code、Codex 等 Agent核心思路将 Skills 写入AGENTS.md通过 Bash 命令openskills read [skill-name]调用示例调用逻辑Pythondef call_skill(skill_name: str) - str: # 通过Bash读取Skill指令 result subprocess.run( [openskills, read, skill_name], capture_outputTrue, textTrue ) return result.stdout # 返回Skill核心指令注入Agent上下文五、落地实践用 Claude Skills 构建主动式智能导购 AI 助手结合 Multi-Agent 架构与 Claude Skills可快速构建 “主动询问→参数收集→商品匹配→精准推荐” 的智能导购助手核心思路是 “Skill 模块化 MCP 工具调用”1. 导购助手的 Skill 设计模块化拆分按导购流程拆分 3 个核心 Skill每个 Skill 独立封装支持复用与迭代shopping-assistant-skills/ ├── 01-parameter-collection/ # 参数收集Skill │ ├── SKILL.md # 元数据询问SOP如“主动问商品类型、预算、参数” │ └── templates/ # 资源询问话术模板如“请问你需要什么类型的商品预算多少呢” ├── 02-product-matching/ # 商品匹配Skill │ ├── SKILL.md # 元数据匹配规则如“预算优先→参数匹配→销量排序” │ └── scripts/ # 资源匹配算法脚本match_products.py └── 03-recommendation/ # 推荐话术Skill └── SKILL.md # 元数据推荐SOP如“突出商品参数匹配点、售后保障”2. 核心工作流程结合渐进式披露 MCP场景匹配用户进入导购页面Agent 加载所有 Skill 元数据匹配 “商品导购” 场景参数收集触发parameter-collectionSkill加载核心指令询问 SOP按模板主动收集用户需求商品类型、预算、关键参数商品匹配参数收集完成后触发product-matchingSkill加载匹配规则通过 MCP 调用商品数据库 API执行match_products.py脚本脚本不进上下文仅返回匹配结果精准推荐触发recommendationSkill加载推荐 SOP结合匹配结果生成个性化推荐话术完成闭环。3. 核心优势对比传统导购 Agent知识复用Skill 可独立迭代如更新商品匹配规则仅修改02-product-matchingSkill上下文优化分层加载使单轮对话 Token 占用降低 60%避免参数收集、匹配规则等冗余知识堆积灵活扩展新增 “售后咨询” 功能时仅需添加04-after-salesSkill无需重构 Agent 核心逻辑。总结Claude Skills 的核心价值是 “让 Agent 快速具备领域专家能力”—— 通过模块化封装、渐进式披露解决了知识注入的 “高效性” 与 “复用性” 问题搭配 MCP 的外部工具连接能力构成工业级 Agent 的完整技术栈。在智能导购、客户服务、文档处理等场景中这种 “知识 工具” 的协同模式能大幅降低 Agent 开发成本提升场景适配速度。资料链接Anthropic 在 GitHub 上开源了一系列的 Agent Skillshttps://github.com/anthropics/skills/blob/main/theme-factory/SKILL.md专家知识包https://github.com/obra/superpowers/tree/main/skills参考文章https://mp.weixin.qq.com/s/bwFGcomH6BfkBzhFMiiH1g