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說起來,Claude Skills這個功能我關(guān)注挺久了。
10月份剛發(fā)布的時候我就寫過一篇,當時的判斷是"AI Native的門檻又降低了"。這幾個月用下來,判斷沒變,但理解更深了一層。
我在Claude Code里寫了幾十個Skills,主要用在寫作和開發(fā)流程上。最大的感受是——它讓Claude學(xué)會了按需加載。
以前每次開聊,都得重復(fù)一堆東西:"幫我按XX格式""記得包含XX""別忘了XX"。煩,Token也燒得厲害。
現(xiàn)在不用了。規(guī)則提前寫好,Claude平時只記住"有這么個手冊",大概100個tokens,真正用的時候才打開看。官方管這叫漸進式披露。
Skills、MCP、Sub-agents到底啥區(qū)別?
這個問題被問過很多次。一開始我也暈,研究了一圈才理順。
最簡單的理解:
MCP****讓Claude能碰到外部系統(tǒng)。連數(shù)據(jù)庫、調(diào)API、讀文件,都是MCP的活兒。
Skills告訴Claude碰到之后怎么用。拿到銷售數(shù)據(jù)怎么算增長率,生成什么格式的報告,這是Skills的活兒。
MCP是發(fā)工具,Skills是教怎么用工具。兩個是配合關(guān)系。
那Sub-agents呢?
Sub-agents是派一個人出去干活,新開一個會話,干完把結(jié)果帶回來。Skills不一樣,是在當前對話里給自己加能力。
簡單說:Skills是裝技能,Sub-agents是派人。
任務(wù)復(fù)雜、要跑很久的時候用Sub-agents。比如審查整個代碼倉庫,你總不能干等著。
為什么有人說Skills比MCP更重要?
Simon Willison寫過一篇分析,說Skills可能比MCP更重要。
理由挺直接:Token消耗差太多了。
GitHub官方的MCP服務(wù)器,單獨就要吃掉幾萬個tokens——因為要把所有能力描述預(yù)先加載進去。Skills呢,平時只加載一百來個tokens的元數(shù)據(jù),需要的時候才加載詳細內(nèi)容。
而且Skills門檻更低。一個Markdown文件加上可選的腳本,就是一個Skill。不用跑服務(wù)器,不用配JSON。
會寫文檔就能寫Skills。這個我覺得挺關(guān)鍵的。
對比表
Prompts
Skills
MCP
Sub-agents
復(fù)用性
單次對話
跨對話
跨對話
單次任務(wù)
Token消耗
每次全量
按需加載
預(yù)先全量
獨立會話
門檻
會寫字
會寫文檔
要寫代碼
要配置
能訪問外部數(shù)據(jù)
臨時任務(wù)用Prompts,重復(fù)性工作流用Skills,需要連外部系統(tǒng)用MCP,復(fù)雜獨立任務(wù)用Sub-agents。
誰比較需要這個?
三類人:有固定工作流的、團隊協(xié)作的、Token燒得多的。
我自己主要用來跑寫作流程——創(chuàng)作流程、風(fēng)格指南、個人素材庫,以前每次寫文章都要手動加載,現(xiàn)在打包成Skills,自動按需調(diào)用。
白皮書里有什么?
為了幫大家更系統(tǒng)地理解這個東西,我和Claude Code合作寫了一份82頁的白皮書。
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涵蓋了:
核心概念和技術(shù)架構(gòu)
Skills vs MCP vs Prompts vs Sub-agents的對比
在不同平臺使用Skills
真實案例(Sionic AI怎么用Skills管理ML實驗)
局限性和安全風(fēng)險
未來展望
你可以按需查閱,也可以直接把PDF丟給Claude,讓它給你做個性化解釋。
不過話說回來
如果你還沒太搞懂Skills,也別焦慮。像之前的MCP一樣,風(fēng)潮過去后,真正留下來常用的其實沒幾個。
技術(shù)迭代太快,誰也不好說下一個替代Skills的會是什么。保持學(xué)習(xí)、保持好奇就行。
最簡單的開始
在~/.claude/skills/下創(chuàng)建一個文件夾,寫個SKILL.md,重啟Claude Code,就能用了。
白皮書里有完整的創(chuàng)建流程和模板,動手跑一遍,比看十遍文檔都管用。
如何獲取白皮書?
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