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(scripttemplate)是加分,而不是必須

Agent Skills.png


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

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
  1. 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」
  2. 但工具很多、系統也不同,所以需要標準化接入 → Model Context Protocol, MCP
  3. 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


Reference

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