Agent Skills
Anthropic 在 2025 年 10 月 15 日推出
內有指令 + 腳本的資料夾,讓模型變得像裝 MOD 一樣,會做更多專業事
核心內容:SKILL.md
裡面會寫這技能能做什麼、什麼時候用、怎麼做
其他檔案(script、template)是加分,而不是必須

動機
以前的 LLM 團隊:寫提示、微調模型、寫 plugin... 很麻煩
現在:寫 Markdown 開技能 → Claude 自己學會新本事
方法
透過 Claude 能夠使用 Skills 來提升特定任務的執行能力
⇒ 包含指令、腳本和資源的資料夾
核心概念:它主要是一個 Markdown 檔案
用於告訴模型如何執行某項任務,並可選擇性地附加額外文件和預先編寫的腳本
優點:
每個技能在會話開始時只佔用幾十個 tokens,完整細節只在用戶請求相關任務時才會載入,這種設計讓 Skills 在 token 使用很高效,不會像某些工具那樣一開始就吃掉你大量的上下文空間
Skills 的特點
可組合性(Composable)
多個 Skills 可以疊加使用,Claude 會自動識別需要哪些技能並協調它們的使用,
可以組合不同的技能來完成複雜的任務,而不需要手動管理每個細節。
⇒ 技能可以互相搭配,Claude 自動決定用什麼,不用手動呼叫。
可攜性(Portable)
Skills 在所有地方使用相同的格式,一次建立即可跨 Claude apps、Claude Code 和 API 使用,不需要為不同的平台重複建立相同的工作流程,省下大量時間和精力。
⇒ 同一套技能 everywhere → Claude Web / Code / API 都能用。
高效性(Efficient)
只在需要時載入所需內容,保持 Claude 的快速反應,
與其他工具最大的差異之處,不會因為載入過多功能而拖慢整體效能。
⇒ 只在需要時才載入完整指令,不會壓爆 context
強大功能(Powerful)
可以包含可執行代碼,對於傳統程式設計比 token 生成更可靠的任務特別有用,
這讓 Skills 不只是提示詞的集合,而是真正能執行實際工作的工具。
⇒ 不是只有 prompt 工具,能放 Python / Shell script 執行真正的工作流程。
Skills = 可被載入的、模組化、可執行的 AI 工作 SOP
讓 Claude 變成你專屬的 AI 工具箱,而不是單純聊天機器人。
Function Calling vs MCP vs Skills
- Function call:API spec
- MCP:API 介接協議 + 雙向工具市場安全標準
- Skills:AI 內建插件系統 / 工作流模板
| 技術 | 像什麼 | 主要用途 | 誰決定什麼時候用 |
|---|---|---|---|
| Function Calling | 一張工具菜單 + 使用方式 | AI 呼叫 API | 模型依照輸入自行判斷 |
| MCP | 安全的外掛市場 / 標準插槽 | 標準化工具接入、跨系統存取 | 系統給工具,模型選擇 |
| Skills | 技能手冊 + 腦內插件 | 給模型 SOP + 腳本,自動載入技能 | 模型自動判斷時機執行 |
- 以前我們只能教模型回答,後來有了 Function Calling,模型能「開工具做事」
- 但工具很多、系統也不同,所以需要標準化接入 → Model Context Protocol, MCP
- 現在,光有工具還不夠,要有 SOP、技能樹、何時啟動的情境理解 → Skills
Agents vs Skills vs MCP: A Practical Guide to Building Your AI Stack in 2026