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Anthropic官方完整指南：构建Claude Skills

Summary​

Anthropic 官方 33 页指南详细阐述了 Skills 的设计与构建方法。Skill 是包含指令的文件夹，教 Claude 一致地处理特定任务。核心设计原则包括 Progressive Disclosure（三级加载：YAML frontmatter 始终加载约 50-100 tokens、SKILL.md 在相关时加载、链接文件按需加载）、可组合性和可移植性。指南定义了五大设计模式（顺序工作流编排、多 MCP 协调、迭代细化、上下文感知工具选择、领域特定智能）和三层测试体系（手动/脚本/编程测试）。Description 是触发的关键，结构为"做什么 + 何时使用 + 关键能力"。

Key Concepts​

  • Skills - 包含指令的文件夹，教 Claude 处理特定任务
  • SKILL.md - Skill 的核心指令文件，必须大小写精确
  • Progressive Disclosure - 三级加载系统优化 token 消耗
  • YAML Frontmatter - Skill 的元数据定义，始终加载
  • MCP Enhancement - 为 MCP 服务器工具提供工作流指导
  • Design Patterns - 五大 Skill 设计模式

Detailed Content​

Skill 结构​

skill-folder/
├── SKILL.md        # 必需 - 核心指令
├── scripts/        # 可选 - 可执行代码
├── references/     # 可选 - 参考文档
└── assets/         # 可选 - 模板和资源

设计原则​

Progressive Disclosure：三级加载——YAML Frontmatter 始终加载（~50-100 tokens/skill）、SKILL.md 在相关时加载、链接文件仅在需要时加载。

可组合性：多个 Skills 同时工作，每个 Skill 应与其他 Skill 并行运作。

可移植性：在 Claude.ai、Claude Code 和 API 中无修改即可使用。

YAML Frontmatter​

Description 是触发的关键，结构为：[做什么] + [何时使用] + [关键能力]。名称使用 kebab-case，不含 claude/anthropic。

三类常见 Skill​

  1. 文档和资产创建 — 一致、高质量输出
  2. 工作流自动化 — 多步骤流程的一致方法论
  3. MCP Enhancement — 为 MCP 服务器工具提供工作流指导

五大设计模式​

  1. 顺序工作流编排：显式步骤依赖和验证门控
  2. 多 MCP 协调：跨服务工作流，分阶段数据传递
  3. 迭代细化：质量标准和验证脚本
  4. 上下文感知工具选择：决策树与选择透明度
  5. 领域特定智能：嵌入专业知识与合规检查

测试三层级​

  1. 手动测试 — Claude.ai 中快速迭代
  2. 脚本测试 — Claude Code 自动化
  3. 编程测试 — API 评估套件

测试覆盖：触发测试（正向/负向）、功能测试（输出/错误/边缘）、性能对比（有/无 Skill）。

分发与安全限制​

个人用户通过 Claude.ai 上传 .zip，组织可部署到工作区。无 XML 尖括号，文件夹名 kebab-case，SKILL.md 大小写精确。

  • Claude Code
  • Model Context Protocol
  • AGENTS.md
  • Prompt Engineering
  • SubAgent