技能创建器

本技能提供打造高效技能的完整指南。

关于技能

技能是模块化、可复用的封装，能为 Claude 提供专业知识、流程与工具。可将其视作特定领域或任务的“入职手册”——它们让 Claude 从通用型智能体转变为具备特定程序化知识的专家型智能体，这些知识无法完全依赖模型记忆。

技能可以提供什么

1. 专业工作流——针对具体领域的多步骤流程
2. 工具集成——关于特定文件格式或 API 的操作指引
3. 领域知识——公司特定知识、数据结构、业务逻辑
4. 随附资源——脚本、参考资料、素材等，用于复杂或重复任务

技能结构

每个技能都由必需的 SKILL.md 文件与可选的捆绑资源组成：

skill-name/
├── SKILL.md (必需)
│   ├── YAML 前言区元数据（必需）
│   │   ├── name:（必需）
│   │   └── description:（必需）
│   └── Markdown 指令内容（必需）
└── Bundled Resources（可选）
    ├── scripts/          - 可执行代码（Python/Bash 等）
    ├── references/       - 需按需加载到上下文的文档
    └── assets/           - 输出过程中使用的文件（模板、图标、字体等）

SKILL.md（必需）

元数据质量： name 与 description 决定 Claude 何时触发该技能。务必精准描述技能功能及适用场景。使用第三人称描述（例如 “This skill should be used when…”），不要使用第二人称。

捆绑资源（可选）

scripts（scripts/）

用于需要确定性或频繁复用的可执行代码（如 Python、Bash 等）。

• 适用场景：同一段代码反复编写，或对确定性要求较高
• 示例：scripts/rotate_pdf.py（旋转 PDF）
• 优势：节省 token，执行稳定，可无需加载到上下文
• 注意：仍可能需要 Claude 阅读脚本以适应环境或进行修改

references（references/）

用于按需加载的文档或参考资料，指导 Claude 的思考与流程。

• 适用场景：需要 Claude 在执行时参考的文档
• 示例：references/finance.md（金融数据结构）、references/mnda.md（公司保密协议模板）、references/policies.md（公司政策）、references/api_docs.md（API 规格）
• 用途：数据库结构、API 文档、领域知识、公司政策、详细流程指南
• 优势：保持 SKILL.md 精简，Claude 仅在需要时加载
• 最佳实践：若文件较大（>10k 字），在 SKILL.md 中提供 grep 搜索提示
• 避免重复：信息应在 SKILL.md 或 references 中二选一。除非真正核心，详细资料应放在 references，SKILL.md 只保留关键流程指引。

assets（assets/）

用于输出中直接引用的文件，不必加载到上下文。

• 适用场景：技能产出需要使用的文件
• 示例：assets/logo.png（品牌素材）、assets/slides.pptx（PPT 模板）、assets/frontend-template/（HTML/React 脚手架）、assets/font.ttf（字体）
• 用途：模板、图片、图标、样板代码、示例文档
• 优势：将输出素材与文档分离，Claude 可直接使用这些文件

渐进式披露原则

技能通过三层加载策略高效利用上下文：

1. 元数据（name + description） —— 永远加载（约 100 字）
2. SKILL.md 正文 —— 技能触发时加载（<5k 字）
3. 捆绑资源 —— Claude 视需求加载（理论无限*）

*脚本可直接执行，无需进入上下文窗口，因此视作无限。

技能创建流程

创建技能时，请按照以下流程执行，除非有明确理由，否则不应跳过步骤。

第 1 步：通过具体示例理解技能

仅当对技能的使用模式已十分清晰时才可跳过此步。即使是已有技能，重新梳理仍然有价值。

要创建高效技能，需明确技能的具体使用情境。这些情境可以来自真实的用户示例，也可以由你提出并获得用户确认。

例如，在构建设想中的图像编辑技能时，可以提问：

• “图像编辑技能需要支持哪些功能？是否只包括编辑与旋转？”
• “能否提供几个使用该技能的例子？”
• “我想到的需求包括‘去除红眼’或‘旋转图片’，你还希望覆盖哪些场景？”
• “用户说些什么时应该触发这个技能？”

为避免信息过载，不要一次提出过多问题。先问最关键的，再根据需要追问。

当你对技能需要支持的功能已有清晰认知，就可以进入下一步。

第 2 步：规划可复用的技能内容

为了把具体示例转化为高效技能，需要逐个分析这些示例：

1. 思考如何从零执行该示例
2. 判断哪些脚本、参考资料或素材能在重复执行时派上用场

示例：要构建处理“帮我旋转这份 PDF”请求的 pdf-editor 技能：

1. 旋转 PDF 的代码每次都要重写
2. 因此在技能中包含 scripts/rotate_pdf.py 会非常有用

示例：打造 frontend-webapp-builder 技能，需支持“构建待办应用”“构建步数仪表盘”等请求：

1. 构建前端应用需要重复的 HTML/React 脚手架
2. 因此可以在 assets/hello-world/ 中提供完整的模板项目

示例：设计 big-query 技能，需回答“今天有多少用户登录？”这类问题：

1. 查询 BigQuery 需要频繁查阅数据表结构与关系
2. 因此可以在 references/schema.md 中记录表结构说明

为了确定技能内容，请对每个示例进行分析，列出需要包含的可复用资产：脚本、参考资料、素材。

第 3 步：初始化技能

此时可以着手实际创建技能。

若技能尚不存在，也不是要在既有技能上迭代或重新打包，则不要跳过此步。

从零开始创建技能时，务必运行 init_skill.py 脚本。该脚本会生成一个带完整目录结构的技能模板，大幅提升效率与可靠性。

用法：

scripts/init_skill.py <skill-name> --path <output-directory>

脚本将：

• 在指定路径创建技能目录
• 生成带有正确前言区与 TODO 提示的 SKILL.md
• 创建示例资源目录：scripts/、references/、assets/
• 在每个目录中放入可定制或删除的示例文件

初始化后，请根据需求调整或删除这些示例文件。

第 4 步：编辑技能

无论是新技能还是已有技能，都应牢记：技能是供另一实例的 Claude 使用的。重点在于提供对 Claude 有价值且不显而易见的信息。思考有哪些流程知识、领域细节或可复用资产能让 Claude 更高效。

从可复用内容着手

实现时先处理第二步中确定的 scripts/、references/、assets/。此过程可能需要用户提供素材。例如实现 brand-guidelines 技能时，用户可能需要提供品牌资产或模板存入 assets/，以及需放入 references/ 的品牌文档。

此外，请删除不需要的示例文件与目录。初始化脚本仅为演示结构提供示例，大多数技能并不需要全部示例文件。

更新 SKILL.md

写作风格： 全文使用祈使句 / 动词原形指令（动词开头），不要使用第二人称。采用客观、指导式的语气，例如 “To accomplish X, do Y”，避免 “You should do X” 或 “If you need to do X”。这样的写法更契合 AI 消化。

补写 SKILL.md 时，请回答以下问题：

1. 该技能的目标是什么？（数句概述）
2. 何时应使用该技能？
3. 实际操作中，Claude 应如何使用该技能？请引用所有可复用资源，确保 Claude 知道如何调用它们。

第 5 步：打包技能

当技能准备就绪，需要将其打包为可分发的 zip 文件，供用户下载。打包流程会自动先验证技能是否符合要求：

scripts/package_skill.py <path/to/skill-folder>

可选地指定输出目录：

scripts/package_skill.py <path/to/skill-folder> ./dist

打包脚本会：

1. 自动验证 技能内容，检查：

   • YAML 前言区格式与必填字段
   • 技能命名规范与目录结构
   • 描述是否完整且符合要求
   • 文件组织与资源引用是否正确

2. 通过验证后打包：生成以技能命名的 zip 文件（如 my-skill.zip），包含全部文件并保持正确目录结构，便于分发。

如验证失败，脚本会输出错误并直接退出，不会生成包。请修复问题后再次运行打包命令。

第 6 步：迭代

在技能投入使用后，用户可能会提出改进需求——通常发生在刚使用完技能、上下文记忆尤为鲜明的时候。

迭代流程：

1. 在真实任务中使用技能
2. 观察瓶颈或低效之处
3. 确定需要更新 SKILL.md 或捆绑资源的位置
4. 实施修改并再次测试