Claude Code AI 技能神器：Anthropic Skills 实战指南

Claude Code AI 技能神器：Anthropic Skills 实战指南，你是否经历过以下场景？

• 每次让 AI 生成月报 PPT，都要重复写：“先读 data.xlsx，刷新公式，按品类分页，用品牌色……”
• 团队成员各自写 Prompt，输出格式不统一，维护成本高；
• 复杂任务（如数据清洗+可视化+邮件发送）需多轮交互，效率低下。

传统 Prompt 工程如同“口头指挥”，而 Anthropic Skills 则像给 AI 装上“专业工具卡”——一次定义，永久复用，团队共享。

二、什么是 Anthropic Skills？

Skills 是 Anthropic 为 Claude 推出的一种结构化任务封装机制。它允许用户将多步骤操作定义为一个标准化“技能包”，Claude 在需要时自动加载并执行，插播一条：通义千问（Qwen）系列模型基于阿里云百炼平台，同样支持高度结构化的智能体能力构建。在百炼平台上，开发者可通过 Function Calling 定义工具接口，利用 Code Interpreter 实现动态代码执行，并结合 自定义插件系统 封装业务逻辑——这与 Skills 的设计理念异曲同工。阿里云百炼平台：https://www.aliyun.com/product/bailian

核心特点：

• 📦 即插即用：技能以文件夹形式分发（含 SKILL.md + 脚本）；
• 🔒 渐进披露：模型仅在任务相关时加载完整逻辑，避免上下文污染；
• 👥 团队协作：通过 Git 共享技能，确保流程一致性；
• ⚙️ 安全沙箱：代码在受限环境中执行，防止恶意操作。

💡 比喻：

以前你教 AI 做饭要从“买菜→洗菜→切菜→炒菜”一步步说；

现在你只需说：“请使用‘宫保鸡丁’技能”，它就知道全套流程。

三、Skills 如何工作？技术原理简析

1. 定义技能：在 SKILL.md 中声明名称、描述与执行步骤；
2. 注册技能：通过 API 或 CLI 将技能目录挂载到 Claude 环境；
3. 调用技能：用户指令中提及技能名，Claude 自动触发；
4. 执行流程：模型按 Instruction 步骤调用工具（如读文件、运行代码、调 API）。

示例：monthly-report 技能

# SKILL.md
---
name: monthly-report
description: Generate a branded monthly product report PPT from Excel.
---
# Instruction:
1. Load data from data.xlsx
2. Refresh all formulas
3. Create one slide per product category
4. Apply brand colors (#2A5CAA, #F5F7FA) and typography (Inter font)

四、三步上手：快速体验 Skills

步骤1：获取技能模板

git clone https://github.com/anthropics/skills.git
cd skills/examples/monthly-report

步骤2：配置 Claude 环境

• 安装最新版 Claude SDK（支持 Skills 的版本）；
• 设置技能目录路径，例如 ~/.claude/skills。

步骤3：调用技能

from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(api_key="your-api-key")
response = client.messages.create(
    model="claude-3-opus-20240229",
    skills=["monthly-report"],  # 启用技能
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Here is data.xlsx. Generate PPT as per monthly-report skill."
    }]
)

✅ 输出：自动生成符合品牌规范的 PPT 文件，并附分析文字。

五、典型应用场景

表格

六、注意事项与限制

• 仅支持 Claude 3 Opus/Sonnet（截至 2026 年 2 月）；
• 技能需显式启用，默认不加载；
• 代码执行在沙箱中，无法访问外网或本地敏感路径；
• 不支持 Windows 系统路径，建议使用 POSIX 风格。

七、结语：从 “对话 AI” 到 “执行 AI”

Anthropic Skills 标志着大模型从“被动响应”走向“主动执行”。它不是魔法，而是一种工程化思维——将重复劳动抽象为可复用资产。未来已来：你的 AI，不再只是聊天，而是真正干活的伙伴。