Claude Agent Skills：基于第一性原理的深度剖析

摘要

本文深入解构了Claude的Agent Skills系统，揭示其本质上是一个基于提示词扩展的元工具架构，而非传统的函数调用或代码执行机制。Skills通过注入专门的指令模板来修改对话上下文和执行上下文，让Claude做好准备解决特定类型问题，而非直接执行操作。文章以skill-creator和internal-comms为例，详细阐述了从文件解析、API请求结构到Claude决策过程的完整生命周期。

内容框架与概述

文章首先明确了Skills的定义：它们是存储在特定文件夹中的提示词模板，包含SKILL.md核心文件以及可选的scripts、references和assets目录。作者强调了一个关键区别：传统工具（如Read、Write、Bash）直接执行并返回结果，而Skills则是展开为详细指令，改变Claude处理后续请求的方式。

接着，文章深入探讨了技能的选择机制。令人意外的是，Claude并没有使用算法式路由、嵌入或意图分类器来选择技能。相反，系统将所有可用技能格式化为文本描述，嵌入在Skill工具的提示词中，完全依赖Claude的语言模型进行自然语言理解和推理匹配。这种设计决策体现了对LLM推理能力的信任。

文章最后详细讲解了如何构建Skills，重点介绍了SKILL.md的两部分结构：YAML Frontmatter配置元数据和Markdown内容提供指令。作者通过skill-creator示例，说明了name、description、allowed-tools、model等关键字段的作用，并强调了"渐进式披露"原则的重要性——仅在需要时加载详细资源，避免淹没上下文窗口。

核心概念及解读

提示词扩展：Skills的核心机制不是执行代码，而是将领域特定指令注入对话上下文，改变Claude处理后续请求的方式。

元工具架构：Skill工具（大写S）是管理所有个体技能（小写s）的元工具，与传统工具并列存在于Claude的工具数组中。

渐进式披露：仅展示足够信息帮助Agent决策，然后按需披露更多细节——从Frontmatter到SKILL.md再到辅助资产。

上下文修改：Skills不仅修改对话内容，还修改执行环境（允许的工具、模型选择），这是与传统工具的本质区别。

LLM原生决策：技能选择不依赖算法或分类器，完全通过Claude的Transformer前向传播进行自然语言理解和意图匹配。

原文信息

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