最近对 Claude Skills 的研究兴趣日益浓厚，我认为这是个目前被明显低估的能力，未来将会有很大的应用场景，值得投入时间学习。

按照前一阵读李笑来《自学是门手艺》的收获，学习一项技能，最好的知识来源应该是第一手的官方文档。

与其我来传播二手知识，不如我们一起来学习官方到底是怎么理解的（另外感慨一句，Anthropic 写的文档真得好，阅读英文原版也是一种享受）。

前提条件

想要用上 Claude Skills，首先需要安装用上 Claude Code，这又是一个新课题，从我过往教小白的经验来看，仅仅是用上 Claude Code 就卡掉了很大一部分人。

本篇不做 Claude Code 安装的详细说明，仅仅提供一个最小化的路径，可以自己去研究（在 AI 时代，学会找信息并动手实践，在过程中不断解决问题最终达成目标，是一项要反复练习的基本功）。

这次我们的 Claude Code 航海会有非常详细的安装说明，包你用上，欢迎上船。

1. 安装 node.js和 git
2. 安装Claude Code，在终端输入 npm install -g @anthropic-ai/claude-code （需能访问外网）
3. 购买 Kimi 或智谱的包月套餐，新建并获取 api key
4. 下载并使用 CC Switch，配置国产模型 api key，使用国产模型驱动 Claude Code (普通小白就不要尝试去用原版Claude 驱动了，对自己动手能力非常有信心的忽略)
5. 在 Claude Code 中安装官方 Skills 包，在终端启动 CC 后，输入 /plugin marketplace add anthropics/skills，按“空格键”选择 document-skills 和 example-skills ，按“i键”安装。

安装完成后你会看到所有官方的 skills

读原文文档，学习Skill-creator这个技能

skill-creator 是创建 skills 的 skills，通过学习理解这个技能，我们可以理解 skills 的设计思想、关键概念和创建步骤。我们的学习方法很简单，就是精读原文文档，给大家准备了原文文档和翻译的中文文档，先好好读几遍。

英文原版：

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name: skill-creator

description: Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations.

license: Complete terms in LICENSE.txt

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# Skill Creator

This skill provides guidance for creating effective skills.

## About Skills

Skills are modular, self-contained packages that extend Claude's capabilities by providing

specialized knowledge, workflows, and tools. Think of them as "onboarding guides" for specific

domains or tasks—they transform Claude from a general-purpose agent into a specialized agent

equipped with procedural knowledge that no model can fully possess.

### What Skills Provide

1. Specialized workflows - Multi-step procedures for specific domains

2. Tool integrations - Instructions for working with specific file formats or APIs

3. Domain expertise - Company-specific knowledge, schemas, business logic

4. Bundled resources - Scripts, references, and assets for complex and repetitive tasks

### Anatomy of a Skill

Every skill consists of a required SKILL.md file and optional bundled resources:

```

skill-name/

├── SKILL.md (required)

│ ├── YAML frontmatter metadata (required)

│ │ ├── name: (required)

│ │ └── description: (required)

│ └── Markdown instructions (required)

└── Bundled Resources (optional)

├── scripts/ - Executable code (Python/Bash/etc.)

├── references/ - Documentation intended to be loaded into context as needed

└── assets/ - Files used in output (templates, icons, fonts, etc.)

```

#### SKILL.md (required)

**Metadata Quality:** The `name` and `description` in YAML frontmatter determine when Claude will use the skill. Be specific about what the skill does and when to use it. Use the third-person (e.g. "This skill should be used when..." instead of "Use this skill when...").

#### Bundled Resources (optional)

##### Scripts (`scripts/`)

Executable code (Python/Bash/etc.) for tasks that require deterministic reliability or are repeatedly rewritten.

-**When to include**: When the same code is being rewritten repeatedly or deterministic reliability is needed

-**Example**: `scripts/rotate_pdf.py` for PDF rotation tasks

-**Benefits**: Token efficient, deterministic, may be executed without loading into context

-**Note**: Scripts may still need to be read by Claude for patching or environment-specific adjustments

##### References (`references/`)

Documentation and reference material intended to be loaded as needed into context to inform Claude's process and thinking.

-**When to include**: For documentation that Claude should reference while working

-**Examples**: `references/finance.md` for financial schemas, `references/mnda.md` for company NDA template, `references/policies.md` for company policies, `references/api_docs.md` for API specifications

-**Use cases**: Database schemas, API documentation, domain knowledge, company policies, detailed workflow guides

-**Benefits**: Keeps SKILL.md lean, loaded only when Claude determines it's needed

-**Best practice**: If files are large (>10k words), include grep search patterns in SKILL.md

-**Avoid duplication**: Information should live in either SKILL.md or references files, not both. Prefer references files for detailed information unless it's truly core to the skill—this keeps SKILL.md lean while making information discoverable without hogging the context window. Keep only essential procedural instructions and workflow guidance in SKILL.md; move detailed reference material, schemas, and examples to references files.

##### Assets (`assets/`)

Files not intended to be loaded into context, but rather used within the output Claude produces.

-**When to include**: When the skill needs files that will be used in the final output

-**Examples**: `assets/logo.png` for brand assets, `assets/slides.pptx` for PowerPoint templates, `assets/frontend-template/` for HTML/React boilerplate, `assets/font.ttf` for typography

-**Use cases**: Templates, images, icons, boilerplate code, fonts, sample documents that get copied or modified

-**Benefits**: Separates output resources from documentation, enables Claude to use files without loading them into context

### Progressive Disclosure Design Principle

Skills use a three-level loading system to manage context efficiently:

1.**Metadata (name + description)** - Always in context (~100 words)

2.**SKILL.md body** - When skill triggers (<5k words)

3.**Bundled resources** - As needed by Claude (Unlimited*)

*Unlimited because scripts can be executed without reading into context window.

## Skill Creation Process

To create a skill, follow the "Skill Creation Process" in order, skipping steps only if there is a clear reason why they are not applicable.

### Step 1: Understanding the Skill with Concrete Examples

Skip this step only when the skill's usage patterns are already clearly understood. It remains valuable even when working with an existing skill.

To create an effective skill, clearly understand concrete examples of how the skill will be used. This understanding can come from either direct user examples or generated examples that are validated with user feedback.

For example, when building an image-editor skill, relevant questions include:

- "What functionality should the image-editor skill support? Editing, rotating, anything else?"

- "Can you give some examples of how this skill would be used?"

- "I can imagine users asking for things like 'Remove the red-eye from this image' or 'Rotate this image'. Are there other ways you imagine this skill being used?"

- "What would a user say that should trigger this skill?"

To avoid overwhelming users, avoid asking too many questions in a single message. Start with the most important questions and follow up as needed for better effectiveness.

Conclude this step when there is a clear sense of the functionality the skill should support.

### Step 2: Planning the Reusable Skill Contents

To turn concrete examples into an effective skill, analyze each example by:

1. Considering how to execute on the example from scratch

2. Identifying what scripts, references, and assets would be helpful when executing these workflows repeatedly

Example: When building a `pdf-editor` skill to handle queries like "Help me rotate this PDF," the analysis shows:

1. Rotating a PDF requires re-writing the same code each time

2. A `scripts/rotate_pdf.py` script would be helpful to store in the skill

Example: When designing a `frontend-webapp-builder` skill for queries like "Build me a todo app" or "Build me a dashboard to track my steps," the analysis shows:

1. Writing a frontend webapp requires the same boilerplate HTML/React each time

2. An `assets/hello-world/` template containing the boilerplate HTML/React project files would be helpful to store in the skill

Example: When building a `big-query` skill to handle queries like "How many users have logged in today?" the analysis shows:

1. Querying BigQuery requires re-discovering the table schemas and relationships each time

2. A `references/schema.md` file documenting the table schemas would be helpful to store in the skill

To establish the skill's contents, analyze each concrete example to create a list of the reusable resources to include: scripts, references, and assets.

### Step 3: Initializing the Skill

At this point, it is time to actually create the skill.

Skip this step only if the skill being developed already exists, and iteration or packaging is needed. In this case, continue to the next step.

When creating a new skill from scratch, always run the `init_skill.py` script. The script conveniently generates a new template skill directory that automatically includes everything a skill requires, making the skill creation process much more efficient and reliable.

Usage:

```bash

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

```

The script:

- Creates the skill directory at the specified path

- Generates a SKILL.md template with proper frontmatter and TODO placeholders

- Creates example resource directories: `scripts/`, `references/`, and `assets/`

- Adds example files in each directory that can be customized or deleted

After initialization, customize or remove the generated SKILL.md and example files as needed.

### Step 4: Edit the Skill

When editing the (newly-generated or existing) skill, remember that the skill is being created for another instance of Claude to use. Focus on including information that would be beneficial and non-obvious to Claude. Consider what procedural knowledge, domain-specific details, or reusable assets would help another Claude instance execute these tasks more effectively.

#### Start with Reusable Skill Contents

To begin implementation, start with the reusable resources identified above: `scripts/`, `references/`, and `assets/` files. Note that this step may require user input. For example, when implementing a `brand-guidelines` skill, the user may need to provide brand assets or templates to store in `assets/`, or documentation to store in `references/`.

Also, delete any example files and directories not needed for the skill. The initialization script creates example files in `scripts/`, `references/`, and `assets/` to demonstrate structure, but most skills won't need all of them.

#### Update SKILL.md

**Writing Style:** Write the entire skill using **imperative/infinitive form** (verb-first instructions), not second person. Use objective, instructional language (e.g., "To accomplish X, do Y" rather than "You should do X" or "If you need to do X"). This maintains consistency and clarity for AI consumption.

To complete SKILL.md, answer the following questions:

1. What is the purpose of the skill, in a few sentences?

2. When should the skill be used?

3. In practice, how should Claude use the skill? All reusable skill contents developed above should be referenced so that Claude knows how to use them.

### Step 5: Packaging a Skill

Once the skill is ready, it should be packaged into a distributable zip file that gets shared with the user. The packaging process automatically validates the skill first to ensure it meets all requirements:

```bash

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

```

Optional output directory specification:

```bash

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

```

The packaging script will:

1.**Validate** the skill automatically, checking:

- YAML frontmatter format and required fields

- Skill naming conventions and directory structure

- Description completeness and quality

- File organization and resource references

2.**Package** the skill if validation passes, creating a zip file named after the skill (e.g., `my-skill.zip`) that includes all files and maintains the proper directory structure for distribution.

If validation fails, the script will report the errors and exit without creating a package. Fix any validation errors and run the packaging command again.

### Step 6: Iterate

After testing the skill, users may request improvements. Often this happens right after using the skill, with fresh context of how the skill performed.

**Iteration workflow:**

1. Use the skill on real tasks

2. Notice struggles or inefficiencies

3. Identify how SKILL.md or bundled resources should be updated

4. Implement changes and test again

中文翻译版：

---

name: skill-creator

description: 创建有效技能的指南。当用户想要创建新技能（或更新现有技能）以扩展Claude在特定知识、工作流程或工具集成方面的能力时，应使用此技能。

license: 完整条款请参见 LICENSE.txt

---

# 技能创建器

此技能提供创建有效技能的指导。

## 关于技能

技能是模块化、自包含的包，通过提供专业知识、工作流程和工具来扩展Claude的能力。可以将它们视为特定领域或任务的"入职指南"——它们将Claude从通用代理转变为装备了程序性知识的专业化代理，这些知识是任何模型都无法完全拥有的。

### 技能提供的内容

1. 专业化工作流程 - 针对特定领域的多步骤程序

2. 工具集成 - 处理特定文件格式或API的指令

3. 领域专业知识 - 公司特定知识、架构、业务逻辑

4. 打包资源 - 用于复杂和重复任务的脚本、参考资料和资产

### 技能的构成

每个技能都由必需的SKILL.md文件和可选的打包资源组成：

```

skill-name/

├── SKILL.md (必需)

│ ├── YAML前置元数据 (必需)

│ │ ├── name: (必需)

│ │ └── description: (必需)

│ └── Markdown说明 (必需)

└── 打包资源 (可选)

├── scripts/ - 可执行代码 (Python/Bash/等)

├── references/ - 需要时加载到上下文中的文档

└── assets/ - 输出中使用的文件 (模板、图标、字体等)

```

#### SKILL.md (必需)

**元数据质量：** YAML前置元数据中的`name`和`description`决定Claude何时使用该技能。要具体说明技能的作用以及何时使用它。使用第三人称（例如"此技能应该在...时使用"，而不是"当...时使用此技能"）。

#### 打包资源 (可选)

##### 脚本 (`scripts/`)

可执行代码（Python/Bash/等），用于需要确定性可靠性或被重复重写的任务。

-**何时包含：** 当相同代码被重复重写或需要确定性可靠性时

-**示例：** 用于PDF旋转任务的`scripts/rotate_pdf.py`

-**优势：** 令牌高效、确定性，可能无需加载到上下文中即可执行

-**注意：** 脚本可能仍需要被Claude读取以进行修补或环境特定调整

##### 参考资料 (`references/`)

文档和参考资料，旨在根据需要加载到上下文中，以告知Claude的过程和思维。

-**何时包含：** 对于Claude在工作时应参考的文档

-**示例：** 用于财务架构的`references/finance.md`，用于公司NDA模板的`references/mnda.md`，用于公司政策的`references/policies.md`，用于API规范的`references/api_docs.md`

-**使用场景：** 数据库架构、API文档、领域知识、公司政策、详细工作流程指南

-**优势：** 保持SKILL.md精简，仅在Claude确定需要时加载

-**最佳实践：** 如果文件很大（>10k字），请在SKILL.md中包含grep搜索模式

-**避免重复：** 信息应该存在于SKILL.md或参考资料文件中，而不是两者都有。对于详细信息，优先使用参考资料文件，除非它真正是技能的核心——这保持SKILL.md精简，同时使信息可发现而不会占用上下文窗口。仅将基本程序指令和工作流程指导保留在SKILL.md中；将详细参考资料、架构和示例移至参考资料文件。

##### 资产 (`assets/`)

不打算加载到上下文中的文件，而是在Claude产生的输出中使用。

-**何时包含：** 当技能需要在最终输出中使用的文件时

-**示例：** 用于品牌资产的`assets/logo.png`，用于PowerPoint模板的`assets/slides.pptx`，用于HTML/React样板代码的`assets/frontend-template/`，用于排版的`assets/font.ttf`

-**使用场景：** 模板、图像、图标、样板代码、字体、被复制或修改的示例文档

-**优势：** 将输出资源与文档分离，使Claude能够在不将文件加载到上下文的情况下使用文件

### 渐进式披露设计原则

技能使用三级加载系统来高效管理上下文：

1.**元数据（名称 + 描述）** - 始终在上下文中（约100字）

2.**SKILL.md正文** - 当技能触发时（<5k字）

3.**打包资源** - 根据Claude需要（无限制*）

*无限制是因为脚本可以在不读入上下文窗口的情况下执行。

## 技能创建过程

要创建技能，请按顺序遵循"技能创建过程"，只有在有明确理由不适用时才跳过步骤。

### 步骤1：通过具体示例理解技能

仅当技能的使用模式已经清楚理解时才跳过此步骤。即使在处理现有技能时，它仍然有价值。

要创建有效技能，清楚地了解技能将被使用的具体示例。这种理解可以来自直接用户示例或通过用户反馈验证的生成示例。

例如，在构建图像编辑器技能时，相关问题包括：

- "图像编辑器技能应该支持什么功能？编辑、旋转，还有其他？"

- "你能给出一些此技能如何被使用的示例吗？"

- "我可以想象用户要求诸如'从此图像中去除红眼'或'旋转此图像'之类的事情。你能想象此技能被使用的其他方式吗？"

- "用户说什么应该触发此技能？"

为避免压倒用户，避免在单个消息中问太多问题。从最重要的问题开始，并根据需要进行后续跟进以获得更好的效果。

当清楚地了解技能应该支持的功能时，结束此步骤。

### 步骤2：规划可重用技能内容

要将具体示例转化为有效技能，通过以下方式分析每个示例：

1. 考虑如何从头开始执行该示例

2. 识别在重复执行这些工作流程时什么脚本、参考资料和资产会有帮助

示例：在构建`pdf-editor`技能来处理诸如"帮助我旋转此PDF"之类的查询时，分析显示：

1. 旋转PDF每次都需要重写相同的代码

2. 在技能中存储一个`scripts/rotate_pdf.py`脚本会有帮助

示例：在设计`frontend-webapp-builder`技能来处理诸如"为我构建一个待办事项应用"或"为我构建一个跟踪我步数的仪表板"之类的查询时，分析显示：

1. 编写前端web应用每次都需要相同的样板HTML/React

2. 在技能中存储包含样板HTML/React项目文件的`assets/hello-world/`模板会有帮助

示例：在构建`big-query`技能来处理诸如"今天有多少用户登录？"之类的查询时，分析显示：

1. 查询BigQuery每次都需要重新发现表架构和关系

2. 在技能中存储记录表架构的`references/schema.md`文件会有帮助

要建立技能的内容，分析每个具体示例以创建要包含的可重用资源列表：脚本、参考资料和资产。

### 步骤3：初始化技能

此时，是时候实际创建技能了。

仅当正在开发的技能已经存在并且需要迭代或打包时才跳过此步骤。在这种情况下，继续下一步。

从头开始创建新技能时，始终运行`init_skill.py`脚本。该脚本方便地生成一个新的模板技能目录，自动包含技能所需的一切，使技能创建过程更高效和可靠。

用法：

```bash

scripts/init_skill.py <技能名称> --path <输出目录>

```

该脚本：

- 在指定路径创建技能目录

- 生成具有适当前置元数据和TODO占位符的SKILL.md模板

- 创建示例资源目录：`scripts/`、`references/`和`assets/`

- 在每个目录中添加可以自定义或删除的示例文件

初始化后，根据需要自定义或删除生成的SKILL.md和示例文件。

### 步骤4：编辑技能

在编辑（新生成的或现有的）技能时，请记住该技能是为另一个Claude实例创建的。专注于包含对Claude有益且不明显的信息。考虑什么程序性知识、特定领域细节或可重用资产会帮助另一个Claude实例更有效地执行这些任务。

#### 从可重用技能内容开始

要开始实现，从上面确定的可重用资源开始：`scripts/`、`references/`和`assets/`文件。请注意，此步骤可能需要用户输入。例如，在实现`brand-guidelines`技能时，用户可能需要提供要存储在`assets/`中的品牌资产或模板，或要存储在`references/`中的文档。

另外，删除技能不需要的任何示例文件和目录。初始化脚本在`scripts/`、`references/`和`assets/`中创建示例文件以演示结构，但大多数技能不需要所有这些。

#### 更新SKILL.md

**写作风格：** 使用**命令式/不定式形式**（动词优先指令）而不是第二人称编写整个技能。使用客观、指导性的语言（例如，"要完成X，执行Y"而不是"你应该做X"或"如果你需要做X"）。这为AI消费保持一致性和清晰性。

要完成SKILL.md，回答以下问题：

1. 技能的目的是什么，用几句话说明？

2. 何时应该使用该技能？

3. 在实践中，Claude应该如何使用该技能？上面开发的所有可重用技能内容都应该被引用，以便Claude知道如何使用它们。

### 步骤5：打包技能

一旦技能准备好，它应该被打包成与用户共享的可分发zip文件。打包过程会自动验证技能以确保它满足所有要求：

```bash

scripts/package_skill.py <技能文件夹路径>

```

可选输出目录规范：

```bash

scripts/package_skill.py <技能文件夹路径> ./dist

```

打包脚本将：

1.**自动验证**技能，检查：

- YAML前置元数据格式和必填字段

- 技能命名约定和目录结构

- 描述完整性和质量

- 文件组织和资源引用

2. 如果验证通过，**打包**技能，创建以技能命名的zip文件（例如，`my-skill.zip`），包含所有文件并保持适当的目录结构用于分发。

如果验证失败，脚本将报告错误并退出而不创建包。修复任何验证错误并再次运行打包命令。

### 步骤6：迭代

测试技能后，用户可能要求改进。这通常发生在使用技能后不久，带有对技能表现如何的新鲜上下文。

**迭代工作流程：**

1. 在实际任务上使用技能

2. 注意困难或低效之处

3. 识别SKILL.md或打包资源应该如何更新

4. 实施更改并再次测试

AI总结的如何理解Skill-creator

为了方便理解，给大家也准备了一份 AI用费曼学习法总结的理解，供参考。

用费曼学习法理解Claude技能创建器

什么是Claude技能？(设计思想)

想象一下，Claude就像一个非常聪明的万能工具箱。默认情况下，这个工具箱里有基础的工具：锤子、螺丝刀、扳手等。你可以用这些工具完成很多日常任务。

但有时候，你需要做专业的工作：

- 想修理精密手表？你需要专门的钟表工具

- 想做木工？你需要专业的木工工具

- 想修车？你需要汽修专用工具

Claude技能就是这些专业工具包。它们不是改变Claude本身，而是给它配备专门的工具，让它在特定领域变得更专业、更高效。

技能的作用和价值

1. 从通用到专业的转变

没有技能的Claude：像一个通用的修理师傅，什么都能做一些，但不够专业

有技能的Claude：像一个配备了专业工具的专家，在特定领域表现出色

2. 技能提供的三种"工具"

专业流程工具

就像专业的操作手册

告诉Claude按什么步骤完成复杂任务

例如：制作PPT的标准化流程

特定功能工具

就像专用设备

让Claude能处理特殊格式的文件或连接特定系统

例如：处理PDF文件的专用工具

知识资料库

就像专业参考资料

提供特定领域的专业知识

例如：公司的财务制度、API接口文档

技能的内部结构

每个技能工具包都包含四个部分：

1. SKILL.md - 说明书 (必需)

作用：告诉Claude什么时候使用这个技能，以及如何使用

类比：工具的使用说明书，告诉你什么时候用这个工具，怎么用

2. scripts/ - 自动工具 (可选)

作用：可执行的小程序，自动完成特定任务

类比：电动螺丝刀，比手动拧螺丝更快更准

例子：自动旋转PDF的程序

3. references/ - 参考手册 (可选)

作用：详细的参考资料，需要时查阅

类比：专业书籍或技术手册，遇到复杂问题时翻阅

例子：数据库结构图、API文档

4. assets/ - 模板材料 (可选)

作用：预制的模板或素材

类比：预先裁好的木料、标准件

例子：PPT模板、代码框架

创建技能的精要步骤

第1步：明确需求

问题：你想让Claude在什么方面变得更专业？

例子："我希望Claude能帮我快速制作符合公司规范的PPT"

第2步：准备工具

思考：需要什么工具？

说明书：告诉Claude如何制作PPT

模板：公司PPT模板

参考资料：公司的品牌规范

第3步：创建工具包

操作：使用系统自动生成技能框架

scripts/init_skill.py ppt-maker --path ./my-skills

第4步：填充工具

操作：把准备好的工具放入工具箱

编写说明书(SKILL.md)

放入PPT模板到assets/

添加品牌规范到references/

第5步：打包分发

操作：把整个工具包打包成zip文件

scripts/package_skill.py ./my-skills/ppt-maker

第6步：持续改进

操作：根据使用情况不断优化工具

核心设计理念

渐进式加载

想象一个智能工具箱：

平时：只放常用工具（轻便）

需要时：才拿出专业工具（高效）

Claude技能也是这样：

元数据：始终记住有什么工具可用

说明书：用到时才详细阅读

工具本身：按需取用，不占用记忆空间

为什么要这样做？

1. 效率提升

没有技能：每次都要重新学习如何制作PPT

有技能：按照专业流程快速完成

2. 质量保证

标准化流程：确保每次输出质量一致

专业知识：避免常见错误

3. 可扩展性

模块化：一个技能专注一个领域

可组合：多个技能可以配合使用

实际应用场景

场景1：企业内部使用

问题：公司希望Claude了解内部系统

解决方案：创建包含API文档、数据结构的技能

效果：Claude能像内部员工一样使用公司系统

场景2：专业服务

问题：设计师希望Claude能生成符合规范的代码

解决方案：创建包含设计规范、代码模板的技能

效果：Claude生成的代码无需大幅修改

场景3：学习辅助

问题：学生希望Claude能帮助学习特定学科

解决方案：创建包含学习方法、重点知识的技能

效果：Claude成为专业的学习助手

总结

Claude技能创建器本质上是一个工具包制作系统：

1. 理念：通过专业工具让通用AI变得专业

2. 结构：说明书 + 自动工具 + 参考资料 + 模板材料

3. 流程：明确需求 → 准备工具 → 创建框架 → 填充内容 → 打包使用

4. 优势：高效、专业、可扩展

通过这个系统，每个人都可以根据自己的需求，为Claude量身定制专业工具包，让AI在特定领域发挥最大价值。

最后，强烈建议再去好好读读官方的原版文档，相信你会很有收获：

1. 官方解释什么是Skills
2. https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills
3. Skills官方帮助文档
4. https://support.claude.com/en/articles/12512176-what-are-skills
5. https://support.claude.com/en/articles/12512180-using-skills-in-claude
6. Github仓库
7. https://github.com/anthropics/skills