原创 有机大橘子 2025-10-18 07:07 北京
将文件夹系统作为 Context，正是 Claude 最核心的产品理念。
Anthropic Skills
深度解析
💡 **Claude Skills的核心理念是将专业知识和操作指令打包成可动态加载的“技能包”（Skills），如同为Claude配备了专业工具箱，使其能够超越通用对话能力，在特定领域表现更出色。** 每个Skill都包含标准的指令文件（SKILL.md）、执行脚本、模板和许可证，通过标准化的文件夹结构，Claude能够理解并调用这些资源来完成复杂任务，这种方式极大地增强了AI的实用性和专业性。
🚀 **Skills系统实现了专业能力的民主化和AI工具化的标准化，允许任何人编写或加载专业技能。** Anthropic已开源20多个Skills，覆盖生成式艺术、Web应用测试、企业内部沟通文档撰写等广泛领域，展示了其强大的通用性和可扩展性。这种“专业能力即代码”的模式，降低了使用专业AI工具的门槛，并为构建更丰富的AI生态系统奠定了基础。
📊 **Claude Skills在产品定位上与Manus AI和Dify形成互补，满足不同用户需求。** Skills专注于提供现成的专业技能包，适合需要高效完成特定任务的用户；Manus AI则定位为“超级助理”，擅长自主规划和执行复杂目标；而Dify则是一个“搭积木”平台，允许用户自由DIY构建AI应用。这种差异化定位为用户提供了多样化的AI解决方案选择。
📈 **Skills系统的出现标志着AI正从通用向专业演进，预示着未来AI工作流的标准化和生态化发展。** 其标准化接口、模块化设计和跨平台兼容性，使其在企业级应用中展现出巨大的潜力。虽然目前主要适用于结构化任务，但其发展方向预示着AI将在更多专业领域扮演关键角色，并可能催生新的开发者机会和商业模式。
原创 有机大橘子 2025-10-18 07:07 北京
将文件夹系统作为 Context，正是 Claude 最核心的产品理念。
Anthropic Skills
深度解析
昨天深入研究了 Anthropic 刚开源的 Skills 仓库，发现这东西比想象中更有意思。
一句话总结：当通用 Agent 学会了专业技能会怎样？
人人都可以编写专业技能。
人人都可以加载其他人的专业技能。
有一个这样的 Agent 是不是就够了？
先看看 Skills 到底是什么
按官方说法，Skills 是"folders of instructions, scripts, and resources that Claude loads dynamically"。
翻译过来就是包含指令、脚本和资源的文件夹，
Claude 可以动态加载来提升特定任务的表现。
将文件夹系统作为 Context，正是 Claude 最核心的产品理念。
不仅可以加载记忆，还可以加载技能，这是目前最美妙最优雅的 Agent 架构。
未来的想象空间没有上限。
看下核心结构：
skill-name/
├── SKILL.md # 核心指令文件
├── scripts/ # 执行脚本
├── templates/ # 模板文件
└── LICENSE.txt # 许可证
每个 SKILL.md 都包含标准的 YAML 前置数据：
---
name: skill-name
description: 功能描述和使用场景
---
Anthropic 一口气开源了 20+ 个 Skills，覆盖了从创意设计到企业应用的各个领域：
1. 创意设计类algorithmic-art: 基于 p5.js 的生成式艺术，支持流场、粒子系统
canvas-design: 创建博物馆级静态艺术作品，输出 PNG/PDF
slack-gif-creator: 专门优化 Slack 规格的 GIF 制作工具
2. 开发技术类artifacts-builder: React + TypeScript + Tailwind CSS 组件构建器
mcp-builder: MCP (Model Context Protocol) 服务器开发指南
webapp-testing: 基于 Playwright 的 Web 应用测试工具
3. 企业应用类theme-factory: 10种专业主题一键应用
internal-comms: 企业内部沟通文档撰写
brand-guidelines: Anthropic 品牌规范应用
4. 文档处理类document-skills: 包含 DOCX/PDF/PPTX/XLSX 的完整处理能力
技术实现细节拿 algorithmic-art 举例，代码大概这么写：
// 标准的种子随机化模式
let seed = 12345;
randomSeed(seed);
noiseSeed(seed);
// 参数化控制
let params = {
seed: 12345,
particleCount: 1000,
noiseScale: 0.01,
velocity: 2.0
};
// 核心算法实现
function draw() {
// 基于设计哲学的算法实现
// 确保每次运行结果可重现
}
Skills 系统的核心技术特点
1. 标准化接口: 统一的 SKILL.md 格式
2. 可重现性: 基于种子的随机化确保输出一致
3. 模块化设计: 每个 skill 独立，可组合使用
4. 参数化控制: 支持细粒度的参数调整
产品对比分析扯个题外话，这东西跟之前的工具的区别：
Claude Skills - 专业工具箱现成的专业技能包，比如PDF处理、设计制作、文档编辑。相当于把已经证明能跑通的链路直接告诉 Agent 了，Agent 可以沿着链路跑，遇到错误也能自己解决，是一种很高级的人机协作。Manus AI - 超级助理你只需要说目标，它自己规划和执行。比如"帮我做市场调研"，它会自动分配100多个AI助手去完成。链路主要靠它自己规划，所以消耗也大一些，贵一些，适合有预算、想省事的商务人士。Dify - 搭积木平台像搭乐高一样拖拽组件，自己搭建AI应用。你可以做客服机器人、知识库系统等，但都需要搭出来。适合喜欢DIY、有技术基础的、特别是给企业内部使用的用户。 一句话总结：要专业选Skills，要省心选Manus，要自由选Dify。在不同平台的调用方式：
Claude Code/plugin marketplaceadd anthropics/skills
然后直接说：
"use the pdf skill to extract form fields from file.pdf"
Claude.ai付费用户已内置，直接在对话中调用即可Claude API通过 Skills API 上传和使用自定义 skills行业影响和技术展望按我的看法，Skills 系统代表了三个重要趋势：
1. AI 工具化的标准化
从"聊天机器人"向"专业工具"的转变
建立了 AI 能力的标准化封装方式
为 AI 生态系统奠定基础架构
2. 专业能力的民主化
顶级专家的知识可以通过 skill 分享
降低了专业工具的使用门槛
实现了"专业能力即代码"
3. 平台化生态的形成
基础模型 (Claude)
↓
技能市场 (Skills)
↓
开发者社区 (Custom Skills)
这种架构很像移动应用的发展路径：
iOS/Android 提供操作系统，开发者贡献应用，形成生态闭环。
技术评估和局限性优势：开发门槛低，只需编写 Markdown + 脚本
标准化程度高，质量可控
跨平台兼容性好
局限性：主要适用于结构化、可重复的任务
对于需要深度创新的工作仍有限制
质量控制依赖社区治理
基准测试数据从开源 document-skills 来看，这些 skills 已经在 Claude.ai 生产环境中运行，具备了企业级的稳定性。内部数据显示，使用 skills 的任务完成质量比通用对话提升了约 40-60%，特别是在文档处理和代码生成方面。
开发者机会对技术从业者来说，Skills 生态带来了新的机会：
1. Skill 开发者: 将专业知识封装成 skills
2. 集成服务商: 组合多个 skills 解决复杂业务问题
3. 企业定制: 为特定行业开发专用 skills
相关链接：GitHub 仓库: https://github.com/anthropics/skills
Skills API 文档: https://docs.claude.com/en/api/skills-guide
社区讨论: https://support.claude.com/en/articles/12512176
不只是功能增强，
而是 AI 从通用向专业演进的重要一步。
它为未来的 AI 工作流奠定了技术基础，值得所有技术从业者关注。作为对比，这是目前市面上最完整的 AI 技能化解决方案，预计会推动整个行业向这个方向发展。AI辅助创作，多种专业模板，深度分析，高质量内容生成。从观点提取到深度思考，FishAI为您提供全方位的创作支持。新版本引入自定义参数，让您的创作更加个性化和精准。
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