你是否曾对AI助手重复相同的指令感到厌倦？比如每次都要说“帮我总结这段文字，翻译成中文，再改成公众号风格”。有没有一种方法，能让AI像安装软件一样，一次设定，永久记住某个工作流程？

这就是“Skills”要解决的问题。它正在成为新一代AI助手的重要功能。

什么是Skills？

简单说，Skills就是为AI编写的、可复用的“工作说明书”。

想象一下，你有一个新来的实习生，非常聪明但没经验。要让他高效工作，你有几种选择：

• 普通对话：每次都从头到尾告诉他该做什么，明天再问还得重新教一遍。

• 基础规则：给他一份公司行为守则，但只能规范基本态度，解决不了具体业务问题。

• 工具权限：给他电脑装上各种软件，但他可能不知道什么时候该用哪个工具。

• Skills：直接给他一套完整的“岗位培训包”——里面有详细的流程说明、模板文件、参考案例和常用脚本。并且告诉他：“以后遇到这类任务，就按照这个包里的标准流程来做。”

Skills就是这样一套“标准化操作程序”，专门为AI设计，让它能像调用函数一样，按固定流程处理特定类型的任务。

Skills和普通提示词有什么区别？

这是理解Skills价值的关键。我们用表格来对比：

核心区别在于“按需加载”和“渐进式披露”。Skills不会每次都把厚厚的说明书全部塞给AI，而是只在触发时才告诉AI：“请执行标准流程X”，AI就会去查找对应的详细说明并执行。

Skills的实际应用场景

对个人用户：

• 写作辅助：创建一个“技术文章转公众号”Skill，AI会自动完成总结、翻译、风格转换、加标题、排版等全套流程。

• 代码审查：创建一个“代码审查专家”Skill，AI会自动检查代码规范、安全漏洞和性能问题。

• 学习助手：创建“文献总结”Skill，AI会自动提取论文核心观点、研究方法和结论。

对团队和公司：

• 统一输出格式：创建“周报生成”Skill，确保所有成员的汇报格式一致。

• 标准化流程：创建“客户需求分析”Skill，让AI按照固定模板分析客户需求。

• 质量控制：创建“内容审核”Skill，让AI按照公司标准审核所有对外内容。

如何创建和使用Skills？

以目前支持较好的Claude Code为例，创建Skill非常简单：

1. 创建Skill目录：在指定位置（通常是~/.claude/skills/）创建一个文件夹，比如code-comment-expert。

2. 编写核心文件：在文件夹中创建SKILL.md文件，这是Skill的“大脑”。

一个典型的Skill文件结构如下：

~/.claude/skills/code-comment-expert/
└── SKILL.md  # 唯一必需的核心文件

SKILL.md文件的基本格式：

---
name: code-comment-expert
description: 为代码添加专业、清晰的中英双语注释。
  适合缺少文档、可读性差、需要分享审查的代码。
  常见触发场景：加注释、注释一下、加文档、explain this
---

# 代码注释专家Skill

## 核心原则
- 只在缺少注释或可读性明显不足处添加
- 优先使用英文JSDoc/TSDoc风格
- 复杂逻辑处额外加一行中文解释
- 注释精炼，每行不超过80字符
- 绝不修改原有逻辑

## 输出格式
1. 先输出完整修改后的代码块
2. 再用diff形式展示只改动注释的部分
3. 最后说明加了哪些注释、理由

现在直接开始处理用户提供的代码，不要闲聊。

3. 使用Skill：创建完成后，你只需要在对话中说“请使用代码注释专家Skill”，AI就会自动按照你设定的标准流程处理代码。

复杂Skill的进阶用法

当Skill需要更复杂的能力时，你可以创建更丰富的文件结构：

~/.claude/skills/react-component-review/
├── SKILL.md                  # 核心指令
├── templates/                # 常用模板
│   ├── functional.tsx.md
│   └── class-component.md
├── examples/                 # 优秀/反例
│   ├── good.md
│   └── anti-pattern.md
├── references/               # 规范文档
│   ├── hooks-rules.md
│   └── naming-convention.md
└── scripts/                  # 可执行脚本
    ├── validate-props.py
    └── check-cycle-deps.sh

在SKILL.md中，你可以这样引用这些文件：

Markdown需要给出标准函数组件时，参考templates/functional.tsx.md的结构。
如果违反Hooks规则，对照references/hooks-rules.md第3–5条说明。
如需校验propTypes，可执行scripts/validate-props.py "{代码片段}"。

这样，AI就能在需要时按需加载相关文件，而不是一次性把所有内容都塞入上下文，极大地提高了效率。

目前支持Skills的主要工具

Skills的优势和挑战

主要优势：

1. 一劳永逸：一次编写，永久使用，无需重复描述。

2. 高度一致：确保每次输出都符合相同标准和质量。

3. 节省成本：减少token消耗，提高处理效率。

4. 易于分享：团队可以共享标准化的Skill，确保工作质量统一。

5. 持续改进：发现不足时，只需修改Skill文件，所有使用处都会自动更新。

面临的挑战：

1. 编写门槛：需要一定的逻辑思维和表达能力来设计有效的工作流程。

2. 工具兼容性：不同平台的Skill格式可能不完全兼容。

3. 调试难度：复杂的Skill可能出现预期外的行为，调试比普通对话困难。

4. 过度依赖风险：可能让人过度依赖预设流程，失去灵活应对新情况的能力。

未来展望

Skills代表了AI使用方式的重要演进方向：从临时对话转向持久化、标准化的能力封装。未来，我们可能会看到：

• Skill市场：像手机应用商店一样，用户可以下载各种专业领域的Skill。

• Skill组合：多个Skill可以像乐高积木一样组合使用，完成更复杂的任务。

• 智能推荐：AI根据用户的工作习惯，自动推荐可能需要的Skill。

• 企业级Skill管理：公司可以统一部署和管理内部专用Skill，确保信息安全和工作标准。

总之，Skills正在将AI从“临时工”转变为“专业工具”。它让AI的能力不再局限于单次对话的记忆，而是可以积累、固化、传承。对于需要重复处理同类任务的个人和团队来说，掌握Skills的使用方法，将是提升AI使用效率的关键一步。

无论你是想提高个人工作效率，还是希望团队工作更加标准化，现在都可以开始尝试创建你的第一个Skill了。从一个简单的流程开始，逐步构建你的AI“技能库”，让智能助手真正成为你工作流程中可靠的一环。

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