Anthropic 工程师 Thariq 近日公开总结了团队在开发 Claude Code 时对“Skills（技能）”的使用方法。按他的说法，Skills 并不只是写着提示词的说明文件，而是一套可被 AI 主动发现和调用的工具目录。Anthropic 内部目前已有数百个活跃 Skills投入使用，这些工具已成为其开发流程��的核心组成部分。
Skills 被定义为可执行的工具目录
Thariq 在文章中先澄清了一个常见误解：很多开发者把 Skills 看成 Markdown 文档集合，但 Claude Code 中的 Skills 实际上是完整的文件夹结构。除说明文档外，它还可以包含脚本、资产、测试数据，以及可注册动态拦截器的配置文件。这样一来，AI 代理不只是“读文档”，还可以按任务需要直接调用对应工具。
这套设计让 Skills 更接近可组合的工作单元。它既能承载规则，也能承载执行能力，还能保存过程数据。文章提到，Skills 甚至可以读写日志文件或 JSON，用来保留操作记录，帮助模型在后续任务中延续上下文。
Anthropic内部归纳的9类高频用法
Thariq 将团队内部常见的 Skills 应用整理为 9 个方向。第一类是函数库与 API 参考，用于告诉 AI 正确调用内部工具，减少误用。第二类是产品功能验证，结合 Playwright 等工具，让 AI 在无头浏览器中完成注册或结账流程并检查状态。
其余几类覆盖了开发与运维链路中的多个环节，包括数据获取与分析、团队流程自动化、��码框架生成、代码质量审查、CI/CD 与部署自动化、故障排查指南，以及基础设施维护。例如，在故障处理场景中，Skill 可以在接收报错信息后调用日志查询等工具，再输出结构化报告；在基础设施场景中，则可用于识别闲置资源、分析云账单异常增长原因，并为删除数据库等高风险操作增加确认锁。
高质量Skill怎么写，团队给出4条经验
围绕 Skill 的编写方式，Thariq 给出了 4 个重点。第一是加入“避坑指南（Gotchas）”。他认为这是 Skill 中最有价值的部分，因为它记录了 Claude 过去常犯的错误，后续复用时能直接提高成功率。第二是采用“渐进式揭露”，不要把全部信息堆在同一个文件里，而是把示例和 API 文档拆到子目录，只提示这些文件的存在，让 Claude 在需要时再读取。
第三是给 Skill 加上“记忆”能力，也就是允许其读写日志或 JSON 文件，保留此前操作记录。第四是设计按需触发的动态 Hook。例如设置一个 /careful 模式，只在确认要接触生产环境时启动，用于拦截 rm -rf 或 DROP TABLE 这类危险指令。
Thariq 在文末表示，团队中最好用的 Skills 往往起点并不复杂，最初可能只有几行代码和一条避坑提醒，之后再随着边缘情况不断补充，逐步演变成更强的工具。