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为现实世界装备 Agent Skills
为现实世界装备 Agent Skills
Anthropic：用 Skill 为 Agent 注入领域专长
原文标题：Equipping agents for the real world with Agent Skills 作者：Barry Zhang, Keith Lazuka, Mahesh Murag
发布：Anthropic Engineering Blog · 2025年10月16日
更新：2025年12月18日 — Agent Skills 已作为跨平台开放标准发布
原文链接：https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills
Claude 很强大，但真正的工作需要流程性知识和组织上下文。为此我们推出 Agent Skills——一种用文件和文件夹构建专用 Agent 的新方式。
随着模型能力的提升，我们现在可以构建与完整计算环境交互的通用 Agent。例如，Claude Code 可以利用本地代码执行和文件系统跨领域完成复杂任务。但随着这些 Agent 变得更加强大，我们需要更可组合、可扩展、可移植的方式来为它们装备领域专长。
这促使我们创造了 Agent Skills：有组织的指令、脚本和资源文件夹，Agent 可以动态发现并按需加载，以更好地完成特定任务。
为 Agent 构建 Skill，就像为新员工准备入职指南。它不是为每个用例构建碎片化的定制 Agent，而是通过捕获和共享流程性知识，让任何人都能用可组合的能力来专业化自己的 Agent。
在这篇文章中，我们将解释什么是 Skill、它们如何工作，以及构建 Skill 的最佳实践。
什么是 Skill？
Skill 是一个包含 SKILL.md 文件的目录，其中包含有组织的指令、脚本和资源文件夹，为 Agent 提供额外能力。
Skill 的解剖结构
让我们通过一个真实例子来了解 Skill 的运作方式：Claude 最近推出的文档编辑能力所用的 skill。
Claude 已经了解很多关于 PDF 的知识，但直接操作 PDF 的能力有限（例如填写表单）。这个 PDF Skill 让我们赋予 Claude 这些新能力。
最简单的情况下，一个 skill 就是一个包含 SKILL.md 文件的目录。该文件必须以 YAML 前置元数据开头，包含必需的元数据：名称和描述。
启动时，Agent 会将每个已安装 skill 的名称和描述预加载到系统提示中。这是渐进式披露的第一层：它只提供足够的信息让 Claude 知道何时应该使用某个 skill，而无需将所有内容加载到上下文中。
SKILL.md 的实际正文是第二层细节。如果 Claude 认为某个 skill 与当前任务相关，它会通过读取完整的 SKILL.md 将 skill 加载到上下文中。
随着 skill 变得复杂，单个 SKILL.md 可能容纳不下所有上下文，或者某些上下文只在特定场景下相关。这时，skill 可以在 skill 目录内捆绑额外文件，并从 SKILL.md 中按名称引用它们。这些额外链接的文件是第三层及更深层的细节，Claude 可以根据需要选择导航和发现。
在 PDF skill 的示例中，SKILL.md 引用了两个额外文件（reference.md 和 forms.md）。通过将表单填写指令移到一个单独的文件（forms.md），skill 作者能够保持 skill 核心的精简，确信 Claude 只会在需要填写表单时读取 forms.md。
渐进式披露是使 Agent Skills 灵活且可扩展的核心设计原则。就像一本组织良好的手册，从目录开始，然后是具体章节，最后是详细附录——Skill 让 Claude 只在需要时加载信息。
Skill 与上下文窗口
下图展示了当 skill 被用户消息触发时上下文窗口的变化。操作的顺序：
- 上下文窗口包含核心系统提示和每个已安装 skill 的元数据，以及用户的初始消息
- Claude 通过调用 Bash 工具读取
pdf/SKILL.md的内容来触发 PDF skill - Claude 选择读取捆绑在 skill 中的
forms.md文件 - 现在 Claude 已加载了来自 PDF skill 的相关指令，开始处理用户的任务
Skill 与代码执行
Skill 还可以包含代码，供 Claude 自行决定作为工具执行。
大语言模型擅长许多任务，但某些操作更适合传统的代码执行。例如，通过 token 生成来排序列表远比运行排序算法昂贵得多。除了效率考虑，许多应用还需要只有代码才能提供的不确定可靠性。
在 PDF skill 示例中，它包含一个预写的 Python 脚本，用于读取 PDF 并提取所有表单字段。Claude 可以运行这个脚本，而无需将脚本或 PDF 加载到上下文窗口中。而且由于代码是确定性的，这个工作流是一致且可重复的。
开发和评估 Skill
以下是开始编写和测试 Skill 的一些有用指南：
从评估开始
在代表性任务上运行 Agent，观察它们在哪些地方遇到困难或需要额外上下文，识别 Agent 能力的具体缺口，然后逐步构建 skill 来解决这些问题。
结构化扩展
当 SKILL.md 变得臃肿时，将内容拆分到单独文件中并引用它们。如果某些上下文互斥或很少一起使用，保持路径分离将减少 token 使用量。最后，代码既可以作为可执行工具，也可以作为文档。应该明确 Claude 是应该直接运行脚本，还是将其读入上下文作为参考。
从 Claude 的角度思考
监控 Claude 在真实场景中如何使用你的 skill，并根据观察进行迭代：注意意外轨迹或对某些上下文的过度依赖。
特别关注 skill 的名称和描述。Claude 将根据这些来决定是否在响应当前任务时触发 skill。
与 Claude 迭代
与 Claude 一起处理任务时，让它把成功的方法和常见错误捕获到可复用的上下文和代码中，构建成 skill。如果它在使用 skill 完成任务时偏离了方向，让它自我反思哪里出了问题。这个过程将帮助你发现 Claude 实际需要什么上下文，而不是你事先预期的。
Skill 的安全考虑
Skill 通过指令和代码为 Claude 提供新能力。虽然这使它们很强大，但也意味着恶意 skill 可能会在使用它们的环境中引入漏洞，或指示 Claude 泄露数据和执行意外操作。
我们建议仅从可信来源安装 skill。当从不太可信的来源安装 skill 时，在使用前彻底审计它。首先阅读 skill 中捆绑的文件内容以了解其功能，特别注意代码依赖和捆绑资源（如图像或脚本）。同样，注意指示 Claude 连接到潜在不可信外部网络源的指令或代码。
Skill 的未来
Agent Skills 目前在以下平台得到支持：Claude.ai、Claude Code、Claude Agent SDK 和 Claude 开发者平台。
在接下来的几周内，我们将继续添加支持 Skill 完整生命周期（创建、编辑、发现、共享和使用）的功能。我们对 Skill 帮助组织和个人与 Claude 共享其上下文和工作流程的机会感到特别兴奋。
我们还将探索 Skill 如何补充 MCP（模型上下文协议）服务器，通过教导涉及外部工具和软件的更复杂工作流。
放眼未来，我们希望使 Agent 能够自主创建、编辑和评估 Skill，让它们将自己行为模式编码为可复用的能力。
Skill 是一个简单的概念，配以同样简单的格式。这种简单性使组织、开发者和最终用户更容易构建定制 Agent 并赋予它们新能力。
致谢
本文由 Barry Zhang、Keith Lazuka 和 Mahesh Murag 撰写，他们都很喜欢文件夹。特别感谢 Anthropic 内部众多推动、支持和构建 Skills 的同仁。
快速上手指南
开始使用： 查看我们的 Skills 文档 和 cookbook。
核心要点
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| 渐进式披露 | Skill 只在需要时加载内容，上下文总量理论无上限 |
| YAML 前置元数据 | 必需的 name + description，预加载到系统提示 |
| 捆绑文件 | 将额外指令拆分到独立文件，按需加载 |
| 代码执行 | Skill 可以包含脚本，Claude 自行决定是否运行 |
| 跨平台标准 | 2025年12月起作为开放标准发布，已获多平台支持 |
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