Claude Code Skills 学习记录

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1. 为什么学这个？

之前看过很多视频、公众号的介绍，但一直没动手实际操作过。这次想真正用起来，顺便搞清楚 Skills 和 MCP 的区别。

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2. Skills vs MCP：到底有什么区别？

维度	MCP	Skills
本质	开放标准协议	提示词封装
关注点	统一调用外部工具、数据、服务的方式	教 Agent 如何完整处理特定任务
包含内容	工具接口定义	执行方法 + 工具调用 + 相关知识
使用方式	手工指定 或 模型自动选择	手工指定（@xxx）或 模型自动选择

一句话理解：

• MCP 解决的是"怎么连工具"的问题
• Skills 解决的是"怎么把事情做好"的问题

Skills 会取代 MCP 吗？

• 不太可能，除非 Skills 能自己创造出比 MCP 更好用的工具
• 更可能先取代的是低代码平台的工作流（如 Coze、Dify、n8n），但后者在确定性场景下仍有优势

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3. Skill 里面都有什么？

一个标准的 Skill 包含 SKILL.md 文件，基本结构如下：

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name: my-skill-name
description: A clear description of what this skill does and when to use it
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# My Skill Name

[核心指令：Claude 执行该 Skill 时要遵循的步骤]

## Examples
- 示例 1
- 示例 2

## Guidelines
- 注意点 1
- 注意点 2

• Skills 本质是提示词，不是工具
• 相当于用自然语言描述的"函数封装"
• 可以组织调用各种工具（包括 MCP 工具）、执行提示词流程、处理环境安装

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4. Skills 是怎么运行的？

执行流程：

1. 首次请求：携带所有 Skills 的元数据（名称 + 描述）
2. 按需加载：真正使用时才动态加载对应 Skill 的完整内容
3. 后续交互：Agent 根据环境反馈与大模型持续交互

底层原理图解：

首次请求：
├── 用户提示词
├── 系统提示词
└── 工具提示词
    ├── 内置工具
    ├── SKILLS 目录（仅元数据）
    └── MCP 工具

后续请求：
└── Agent 根据环境反馈自主交互

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5. Skills 的优点

优点	说明
渐进式加载	先加载 meta 数据，更省 Token
调用简单	@xxx 即可，或模型自行理解调用
Agent 能力更强	比网页版拥有更强的自动化能力
开源可复用	社区共享，影响力大

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6. Skills 的不足

问题	说明
Token 开销	即使发 “hello”，也会带上所有 Skills 目录
环境配置难	简单环境还好，复杂环境（网络、环境变量、硬件兼容）很麻烦
质量依赖	实际效果跟提示词质量、模型能力关系很大

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7. 重要概念澄清

7.1 谁拥有 Skills？

Skills 是"插件/CLI/客户端工具"拥有的能力，不是"模型"本身拥有的能力。

验证：把 Claude 模型替换成 DeepSeek 后，仍然可以使用 Skills。

7.2 跟提示词复用有什么区别？

对比点	传统提示词	Skills
分享程度	之前似乎没很多人分享	社区化分享
内容范围	纯文本	提示词 + 工具 + 资源
调用方式	复制粘贴	@xxx 或自动调用

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8. Claude Code如何使用 Skills？

8.1 安装流程

1. 安装 npm
2. 通过 npm 安装 Claude Code：npm install -g @anthropic-ai/claude-code
3. 下载 Skills：从 GitHub 或其他渠道下载
4. 放到配置文件夹：
   • 全局：~/.claude/skills/
   • 项目级：.claude/skills/
5. 重启 CMD，验证：你有多少个 skills

8.2 使用方法

方式 A：直接调用（@语法）

@skill-creator 有什么作用？

方式 B：Agent 自动选择

• 描述需求，让模型自行判断使用哪个 Skill

8.3 接入其他模型（如 DeepSeek）

# 当前会话有效
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-xxx
set ANTHROPIC_MODEL=deepseek-chat
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=deepseek-chat

# 永久有效（需重启 CMD）
setx ANTHROPIC_BASE_URL "https://api.deepseek.com/anthropic"
setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN "sk-xxx"
setx ANTHROPIC_MODEL "deepseek-chat"
setx ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL "deepseek-chat"

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9. Claude Code常用命令速查

命令	功能	频率
/help	查看帮助	⭐⭐⭐⭐⭐
/clear	清除历史	⭐⭐⭐⭐⭐
/memory	项目记忆	⭐⭐⭐⭐
/cost	Token 使用	⭐⭐⭐⭐
/compact	压缩会话	⭐⭐⭐
/doctor	系统检查	⭐⭐⭐
/config	查看配置	⭐⭐
/init	初始化项目	⭐⭐

其他实用命令：

# 打开当前目录下的聊天记录
claude --resume

# 查看历史会话（可搜索、重命名、预览）
# Ctrl+A 显示所有项目
# Ctrl+B 切换分支
# Ctrl+V 预览
# Ctrl+R 重命名

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10. 哪里找 Skills？

来源	链接
官方仓库	https://github.com/anthropics/skills
社区平台	https://clawhub.ai/skills
技能市场	https://skills.sh/
技能导航	https://skillsmp.com/zh
AI 搜索	直接让 Agent 帮忙搜索

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11. 如何写 Skills？

最简单的方式：直接让 AI 帮你创建

帮我创建一个进行竞品分析的 skills

Claude 会不断提问（针对什么产品、需要什么功能、使用者是谁等），最后生成完整的 Skill。

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12. 实践案例使用感受

制作 PPT：

• 初始版本：文字越界
• 修改 1：文字重叠
• 修改 2：仍然重叠
• 结论：有做 PPT 的能力，但距离"做得好"还跟提示词、模型优劣关系很大

测试了 frontend-design Skill（模型用 deepseek-chat）：

• 直接使用的结果：感觉一般般
• 也许网页版"从无到有"可以很酷炫，但如果已经有的网页要改版，效果就不太理想
• 更深层的思考：或许真正有价值的 Skill，是基于个人经验积累、针对特定场景的定制化封装

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13. Skills 的上限到底在哪里？

Skills 的效果受限于四个层面：

1. 大模型能力 —— 底层模型的理解、推理、生成能力
2. 使用者提示词能力 —— 如何准确描述需求、引导 Skill 发挥作用
3. Agent 能力 —— 工具调用、环境感知、自主决策的能力
4. 工具能力 —— 外部工具本身的功能边界和稳定性

核心洞察：Skill 再强大，也只是放大器。短板在哪一层，整体效果就会卡在哪一层。

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14. 参考资料

• SKILL 到底有什么用？抓包拆解 SKILL 本质
• 知乎：Claude Code 接入 DeepSeek
• 知乎：Skills 原理分析
• Claude Code 常用指令