Claude Skills 构建指南：掌握渐进式架构与自动化日报生成实战

标准化、可复用、渐进式——让 AI 高效完成重复性任务

一、 为什么需要 Skills

在传统 LLM 使用场景中，我们通常依赖 Prompt 来让模型完成任务，例如：

“你是一个项目经理，请根据输入内容生成符合公司规范的周报……”

这种方式存在三个核心问题：

1. 不稳定：模型对同一个 Prompt 的理解可能不同，输出结果不一致。
2. 不可复用：每次都要重新编写 Prompt，效率低。
3. 不可组合：难以将多个任务整合成复杂工作流。

Claude Skills 提供了解决方案：

Skills = 可复用的、结构化的 Prompt + 执行规则 + 资源

它将“如何做一件事”封装成 Claude 可长期记住和调用的能力模块，让 AI 的执行更标准、稳定、可组合。

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二、什么是 Skills

Skills 是 Claude 的可复用能力包，用于将领域知识、最佳实践、工作流程和执行逻辑封装，使 Claude 高质量、稳定地完成任务。

1. 基本目录结构

一个标准的 Skill 项目，目录结构清晰且轻量化，核心文件仅1个，其他均为可选补充：

my-skill/

├── SKILL.md # 必需：元数据 + 执行指令
├── scripts/ # 可选：可执行脚本
├── templates/ # 可选：模板文件
└── resources/ # 可选：其他资源文件

2. 核心文件 SKILL.md 示例

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name: report-automation
description: 根据输入生成日报/周报/月报，并按模板输出 Markdown。
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## 指令
1. 提取岗位、报告类型、姓名、日期和工作内容
2. 选择对应模板
3. 生成结构化 Markdown 报告

这里要注意：

• 头部的 name 和 description 是元数据，主要用于 Claude 快速匹配——当你输入需求时，Claude 会根据这两个字段判断是否需要调用该 Skill；
• 下方的“执行指令”是核心，必须清晰、可落地，相当于给 Claude 写的“操作手册”，避免执行偏差。

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三、Skills 的「渐进式架构」

当我们需要同时用到多个Skill（比如周报生成、需求分析、文档校验）时，直接全量加载所有Skill会遇到三个核心问题，这也是渐进式架构要解决的核心痛点：

• Token消耗暴涨：每个Skill包含的脚本、模板等都是文本内容，全量加载会让单次调用的Token量大幅增加，直接提升使用成本；
• 任务干扰严重：无关Skill的内容会占用上下文，比如生成周报时加载了需求分析的规则，可能导致Claude误解需求，降低执行精准度；
• 逻辑冲突风险：不同Skill的执行规则可能存在重叠（比如都有格式校验步骤），全量加载会让Claude难以判断执行优先级，影响输出稳定性。

针对这些问题，Claude Skills采用渐进式披露（Progressive Disclosure） 架构，核心思路是：不一次性加载所有Skill内容，而是先匹配需求，再按需逐步加载对应内容，核心载体是“三层加载模型”：

层级	内容	作用
Level 1（初始加载）	各Skill的name + description（元数据）	意图匹配：快速匹配用户需求，确定是否需要调用某个Skill，不占用过多上下文
Level 2（确定调用后）	目标Skill的SKILL.md核心执行指令	执行规则：明确该Skill的执行步骤，完成核心任务流程
Level 3（按需加载）	目标Skill的scripts/ templates/ resources等配套资源	按需加载：补充辅助资源，仅在需要时加载，避免无关内容干扰

渐进式架构的核心优势

• 支持大量 Skill 共存：即使你有十几个、几十个 Skill，初始也只加载元数据，不会占满上下文；
• 干扰最小化：只加载当前任务相关的 Skill 内容，执行更精准、效率更高；
• 可组合调度：多个 Skill 可以按层级依次加载、串联执行，轻松实现复杂工作流。

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四、Skills 的使用方式

Claude Skills 支持两种主流使用方式，覆盖日常办公和技术集成场景：

4.1 桌面端 / CLI 端（日常办公用）

• 自动触发：你输入需求后，Claude 自动匹配对应的 Skill（根据 name + description），无需手动调用；
• 显式调用：如果需要指定 Skill，直接输入/skill-name命令即可（比如 /report-automation）；
• 参数传递：可以用自然语言输入参数（比如“生成产品经理的本周周报，内容包括：需求评审3次、原型设计2个、用户访谈5人”），也可以用结构化格式（如 JSON）传递，更精准。

4.2 API 集成（技术同学用，支持自动化部署）

如果需要把 Skill 集成到自己的系统、工具中，可以通过 Claude API 调用，示例代码（Python）：

response = claude_client.messages.create(
model="claude-3-opus",
messages=[{"role": "user", "content": "帮我生成本周的周报"}],
tools=[{"type": "skill", "skill_id": "report-automation"}]
)

注：使用前需要先在 Claude 开发者平台创建 Skill，获取对应的 skill_id，并配置好 API 密钥。

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五、Demo 案例：日报 / 周报 / 月报自动生成 Skill

这里分享一个 Skills Demo 案例：自动生成日报/周报/月报。

1. 明确功能需求

• 接收用户输入的工作内容，自动识别报告类型（日/周/月）；
• 按预设模板生成结构化 Markdown 报告；
• 支持将生成的报告自动上传到 S3 存储，生成可访问的链接。

2. 目录结构设计

report-generator/
├── SKILL.md
├── resources/
│   ├── daily_report_template.md
│   ├── weekly_report_template.md
│   └── monthly_report_template.md
├── scripts/
│   └── upload_report.py

3. 核心文件实现

SKILL.md 核心指令

scripts 脚本 upload_report.py

import sys
import os
from datetime import datetime
from pathlib import Path
from dotenv import load_dotenv
import boto3

load_dotenv(Path(__file__).parent / '.env')

report_type = sys.argv[1].lower()
report_content = open(sys.argv[3], 'r', encoding='utf-8').read() if len(
sys.argv) >= 4 and sys.argv[2] == "-f" else " ".join(sys.argv[2:])

S3_ENDPOINT = os.environ.get("S3_ENDPOINT")
S3_BUCKET = os.environ.get("S3_BUCKET")
S3_REGION = os.environ.get("S3_REGION", "us-east-1")
S3_ACCESS_KEY = os.environ.get("S3_ACCESS_KEY")
S3_SECRET_KEY = os.environ.get("S3_SECRET_KEY")

filename = f"{report_type}/{datetime.now():%Y-%m-%d}/{report_type}_report_{datetime.now():%Y%m%d_%H%M%S}.md"

client_config = {'region_name': S3_REGION,
'aws_access_key_id': S3_ACCESS_KEY, 'aws_secret_access_key': S3_SECRET_KEY}
if S3_ENDPOINT:
client_config['endpoint_url'] = S3_ENDPOINT
s3 = boto3.client('s3', **client_config)

try:
s3.put_object(Bucket=S3_BUCKET, Key=filename, Body=report_content.encode('utf-8'), ContentType='text/markdown; charset=utf-8',
ContentEncoding='utf-8', Metadata={'report-type': report_type, 'upload-time': datetime.now().isoformat()})
# 生成访问链接并打印
s3_url = f"{S3_ENDPOINT or f'https://{S3_BUCKET}.s3.{S3_REGION}.amazonaws.com'}/{filename}"
print("上传成功:", s3_url)
except Exception as e:
print("上传失败:", e)
exit(1)

模板示例（daily.md）

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4. 测试流程

搭建完成后，我们可以通过两步测试验证 Skill 效果：

1. 输入内容，生成报告
   

2. 上传报告
   

六、Skills 与 MCP / Agent 的对比

很多人会混淆 Skills、MCP 和 Agent，这里用一张表清晰区分三者的核心差异，避免用错场景：

对比维度	Claude Skills	MCP	Agent
定义	可复用的业务能力模块	模型访问外部系统的协议	执行任务的智能体
目标	标准化流程、可复用	打通外部数据与操作	自主完成复杂任务
工作方式	被动触发 → 执行指令 → 使用模板/资源	请求-响应模式	理解任务 → 制定计划 → 调用 Tools/Skills → 调整策略
使用场景	重复性、结构化任务	外部数据访问、系统操作	复杂、多步骤任务或跨系统集成

总结一下：三者不是替代关系，而是互补关系——Agent 负责“统筹规划”，Skills 负责“具体执行”，MCP 负责“打通外部系统”，共同构成可扩展的智能自动化架构。

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七、总结：Skills 的核心价值与适用场景

Claude Skills 的核心价值，在于把“人的经验和执行逻辑”转化为可复用、标准化的 AI 能力模块，解决了传统 Prompt 不稳定、不可复用、不可组合的痛点。

如果你有以下使用场景，强烈建议尝试用 Skills 优化：

• 需要反复做同类型的结构化任务（如写周报、整理会议纪要、格式化文档）；
• 需要将多个简单任务串联成自动化工作流，提升效率。

希望这篇关于 Claude Skills 的构建与使用指南能帮助你更好地利用 AI 能力。如果你想了解更多类似的开源实战案例或前沿技术解析，欢迎到 云栈社区 的开发者论坛进行交流探讨。

八、参考资料

• 官方文档 https://platform.claude.com/docs/zh-CN/agents-and-tools/agent-skills/overview
• API 调用指南 https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/skills-guide
• 最佳实践 https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/agent-skills/best-practices