Claude Skills 是 Claude Code 内置的扩展系统，允许开发者通过简单的 Markdown 技能定义创建自定义 AI 工作流和自动化任务。技能就像专门的"模式"或"角色"，Claude 可以根据预定义的指令执行特定任务。

与传统的一刀切 AI 助手不同，Claude Skills 让开发者能够精确定义 AI 应如何帮助完成特定工作流，将 Claude Code 从智能助手转变为可编程的 AI 平台，完全掌控行为和数据。

核心功能

1. 基于 Markdown 的技能定义

技能通过简单的 .md 文件和 YAML 前置数据定义，易于创建、编辑和版本控制。无需编程 - 只需用自然语言描述 Claude 应该做什么。

2. 项目或全局作用域

技能可以存储在 .claude/skills/ 用于项目特定工作流，或存储在 ~/.config/claude-code/skills/ 用于跨项目复用。通过 git 与团队共享或私人使用。

3. 完整的代理能力

技能可以访问所有 Claude Code 工具，包括 Read、Write、Edit、Bash、Grep、Glob、LSP 等。创建与文件交互、执行命令、搜索代码并做出智能决策的复杂多步骤工作流。

4. 斜杠命令调用

使用斜杠命令如 /pr-generator、/commit 或 /thinking-partner 即时调用技能。发现技能后会自动出现在可用命令列表中。

5. 内置技能生态系统

包含实用的内置技能，如用于拉取请求的 pr-generator、用于增强提示的 prompt-rewriter，以及通过插件技能实现的 git 工作流自动化，用于提交、推送和分支管理。

6. 市场和共享

通过社区驱动的 Agent Skills Marketplace（agent-skills.md）浏览和共享技能。发现其他开发者创建的技能或发布自己的技能供社区使用。

适用场景

谁应该使用 Claude Skills？

开发者：自动化 git 工作流、代码审查、测试和部署管道
内容创作者：格式转换、文章生成、使用自定义工作流处理媒体
知识工作者：组织笔记、处理收件箱、研究主题和生成报告
DevOps 团队：标准化部署流程、事件响应和文档
数据科学家：自动化数据清理、分析管道和报告生成

解决的问题

重复性工作流：通过将复杂的多步骤流程编码为可复用技能来消除手动重复
执行不一致：通过标准化工作流确保任务始终以相同方式执行
上下文切换：留在终端和 IDE 中，无需切换到 Web 界面或文档
知识保存：将专家工作流捕获为可共享和改进的技能
隐私问题：在本地处理敏感文档，无需上传到云服务

快速开始

入门指南

创建技能目录：导航到项目并创建 .claude/skills/my-skill/
定义技能：创建带有前置数据（名称、描述）和详细说明的 SKILL.md
测试技能：在 Claude Code CLI 中使用 /my-skill 调用
迭代优化：根据结果完善说明，直到行为完美
分享：将技能提交到 git 或发布到市场供团队/社区使用

技能定义示例

---
name: Code Reviewer
description: 审查代码中的 bug、安全问题和最佳实践
---

你是一位专业的代码审查员。调用时：

1. 读取当前分支中所有更改的文件
2. 分析以下内容：
   - 安全漏洞（SQL 注入、XSS 等）
   - 性能问题
   - 代码风格违规
   - 缺少的测试
3. 生成详细的审查报告
4. 使用代码示例建议具体改进

可用的内置技能

pr-generator - 生成包含摘要和测试计划的综合拉取请求
prompt-rewriter - 将基本提示转换为详细、有效的指令
commit（插件）- 创建格式良好的 git 提交，使用传统提交消息
commit-push-pr（插件）- 从提交到 PR 的完整 git 工作流一键完成

与 Claude Code 的集成

Claude Skills 与 Claude Code 生态系统无缝集成：

LSP 集成：访问代码智能以进行导航、引用和符号查找
MCP 服务器：通过模型上下文协议使用外部服务扩展技能
TodoWrite：管理任务列表并跟踪多步骤工作流进度
Bash 执行：运行命令、安装包、构建、测试和部署
文件操作：在整个项目中读取、写入、编辑文件
搜索能力：使用 Grep 和 Glob 查找文件和代码模式

显著集成

Obsidian Skills 包

由 Obsidian CEO Stephane Ango 维护的官方技能，教 Claude 了解：

Obsidian 风格的 Markdown 语法
Wikilinks 和反向链接
Canvas 文件和关系
每日笔记和模板

GitHub: https://github.com/kepano/obsidian-skills

Claudesidian Vault 模板

为 Claude Code 优化的完整 Obsidian vault，包含：

用于知识管理的预配置技能
PARA 方法文件夹结构
自动化笔记处理工作流
GitHub 上 1300+ 星标

GitHub: https://github.com/heyitsnoah/claudesidian

优势对比

相比竞品的优势：

完全定制化：与 GitHub Copilot 或 Cursor 不同，你可以完全控制地定义 AI 行为
本地优先隐私：所有数据保留在本地 - 非常适合敏感文档和客户工作
可复用工作流：创建一次，永久使用 - 技能成为机构知识
无供应商锁定：技能是可以版本化、备份和迁移的 Markdown 文件
社区生态：通过市场共享和发现技能，不限于供应商提供的功能

独特卖点：

可编程 AI 平台 vs 通用助手
基于 Markdown 的简单性 vs 复杂配置
完全的文件系统和命令访问
隐私优先架构
可版本控制的工作流
活跃的社区和生态系统增长

常见问题

没有编程经验可以创建技能吗？

可以！技能用纯 Markdown 和自然语言指令编写。如果你能写清楚步骤，就能创建技能。

技能可以使用本地 AI 模型吗？

可以，Claude Code 支持 GLM 4.7 等本地模型，因此你的技能可以完全离线运行，完全保护数据隐私。

技能可以访问互联网吗？

不能直接访问，但技能可以与 MCP 服务器集成，安全地从 API、数据库和 Web 服务获取数据。

如何与团队共享技能？

只需将 .claude/skills/ 目录提交到项目的 git 仓库。团队成员在拉取时会自动获得访问权限。

有安全考虑吗？

技能可以完全访问文件系统并执行命令，因此只使用来自可信来源的技能。运行前审查技能代码。

替代方案

如果 Claude Skills 不适合，可以考虑：

GitHub Copilot：最适合内联代码建议，但工作流自动化有限
Cursor AI：适合 AI 辅助编辑，但工作流定制性较差
ChatGPT 自定义指令：更简单，但仅限云端且无文件系统访问
Shell 脚本：控制力更强，但缺乏 AI 智能或上下文理解

使用技巧

从简单开始：从单任务技能开始，逐步组合成复杂工作流
使用阶段：将复杂技能分解为编号阶段（研究 → 分析 → 输出）
包含示例：在技能定义中提供示例输出以指导 Claude 的行为
版本控制：在 git 中跟踪技能以维护历史并启用协作
充分测试：使用不同输入多次运行技能以确保一致性
良好文档：清晰的描述帮助团队成员了解何时使用每个技能

总结

Claude Skills 代表了 AI 辅助开发的范式转变 - 从被动协助到主动工作流自动化。通过将专家知识编码为可复用技能,团队可以标准化流程、保存机构知识,并大幅加速开发工作流,同时完全控制数据和 AI 行为。

无论你是自动化 git 操作、处理知识库还是构建自定义开发管道,Claude Skills 都提供了使 AI 完全按照你需要的方式工作的灵活性和能力。

Claude Skills