最近 AI 界又有一个概念火出圈了，它就是——Skills（技能）。

你可能在很多地方听过它的其他名字，比如 Claude Agent Skills 或者 Agent Skills，但大家最习惯的还是直接叫它 Skills。

很多人看了网上的技术文档表示“一脸懵逼”，完全看不懂。今天咱们就用最通俗易懂的大白话，带你拆解这个 AI 圈的新宠，看看小白用户到底该怎么上手！

🎬 视频演示

https://www.bilibili.com/video/BV1TKrfBUEQv/

🛠️ 到底什么是 Skills？

首先，咱们来盘概念。Skills 翻译成中文就是“技能”。

什么叫技能？技能就是你执行某件事的方法论。

举个生活中的例子：我会打羽毛球。当球飞过来，我拿起球拍，在合适的时机、用合适的力度击球，让球准确落在对方场地，这一整套操作逻辑，就叫“技能”。

在 AI 界，Skills 就是让大模型按照某种特定的方法论去行动的机制。

有人会说：“这不就是提示词（Prompt）吗？”

你可以把它理解为 “超级进化版的提示词”。因为它比普通提示词强得多，通常由三部分组成：

1. 元数据 (Metadata)： 包含对这个技能的简短描述。它保存在全局上下文中，因为体积小，所以非常节省 Tokens（省钱又省心）。

2. 行动指南 (Action Guide)： 这部分才是真正的提示词，规定了 AI 每一步该怎么做。

3. 资源文件 (Resources)： 这是最厉害的地方！它可能包含 Python 代码 或其他执行程序，保证程序在调用 Skill 时能完成复杂的动作。

🎨 举个栗子：让 AI 突破“次元壁”

为什么说它是升级版？

比如你问 DeepSeek 或者 Claude：“帮我画一张茶壶的海报。”

常规的大模型由于不具备绘图引擎，它顶多只能给你写一段描述图片的文字（Prompt），没法直接甩给你一张图片，例如 DeepSeek：

但有了 Skills 之后，大模型就可以直接调用“绘图 Skill”。这个 Skill 里面包含了绘图的 Python 脚本，大模型在后台跑一下代码，啪的一声，海报图片就直接生成并保存到你的文件夹里了。

这就是 Skills 的威力：让 AI 拥有了“手”和“工具”，不再只是“纸上谈兵”。

🚀 实战上手：手把手教你配置 Skills

光说不练假把式，咱们直接看怎么用。这里我们以 Claude Code 为例。

第一步：创建目录

在你的项目文件夹下，创建一个特定的目录结构：
myskills/.claude/skills

注意： 文件夹名必须严格遵守这个格式，建议使用英文路径，避免中文乱码报错。

第二步：搬运“神仙技能”

现在网上有很多开源的 Skills 项目（比如 GitHub 上的优秀项目）。我们可以直接把别人写好的技能包（通常是一个文件夹，里面包含一个 skill.md 和一些脚本文件）下载下来，解压后直接粘贴到刚才创建的 skills 目录里。

第三步：启动与调用

1. 打开命令行（CMD），进入你的项目目录。

2. 输入命令启动 Claude。

3. 你可以问它：“你现在有哪些 Skills？”

这时候 AI 就会扫描目录，告诉你：“我已经加载了绘图技能、文件操作技能……”

🖼️ 效果展示：一句话生成海报

咱们来测试一下。在命令行输入：

“帮我制作一个茶壶的商品海报。”

AI 会分析你的指令，发现需要调用 canvas（绘图设计）这个 Skill。它会询问你是否确认执行，你按下回车，后台的 Python 脚本就开始疯狂运转。

片刻之后，海报直接出现在你的文件夹里！甚至连设计理念、Markdown 说明文档都给你配齐了。

💡 为什么你一定要学会用 Skills？

相比于传统的满屏堆 Prompt，Skills 有两个无法拒绝的优势：

1. 全局通用，省时省力： 你可以把 Skill 设置成项目级别或全局通用。不需要每次聊天都复制一大段长长的提示词，AI 看到指令自动触发，非常丝滑。

2. 能力扩展，突破上限： 很多复杂任务（如处理表格、批量重命名、自动化绘图），光靠提示词是搞不定的。Skills 允许加入代码附件，极大地扩展了 AI 的能力边界。

总结一下：Skills 就是把“提示词”+“执行脚本”+“上下文优化”打包在一起的超级工具包。

学会了它，你才算真正解锁了 AI Agent 的正确打开方式！