2026-03-03 05:38:10 网络安全文章来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： 本文详细介绍了如何为Claude构建Skills，Skills是一组打包在文件夹中的指令，用于教导Claude处理特定任务。文档阐述了Skills的核心设计原则（渐进式披露、可组合性、可移植性）、文件结构、YAML前置元数据格式、常见用例类别以及测试与迭代方法。Skills可增强Claude的能力，特别是在与MCP集成时，能将原始工具访问转化为优化的工作流程。文档提供了实用示例和技术规范，帮助用户在15-30分钟内构建可用的Skill。 综合评分： 85 文章分类： AI安全,应用安全,解决方案,安全开发

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为 Claude 构建 Skills 的完整指南

原创

simeon的文章 simeon的文章

小兵搞安全

2026年2月26日 00:00 北京

引言

什么是 Skill（技能）？

Skill 是一组打包在简单文件夹中的指令，用于教导 Claude 如何处理特定任务或工作流程。Skills 是为你的特定需求定制 Claude 的最强大方式之一。

与其在每次对话中重复解释你的偏好、流程和领域专业知识，不如通过 Skills 教导 Claude 一次，然后在每次使用中受益。

本指南的两条路径

构建独立 Skills？→ 重点关注「基础」、「规划与设计」和类别 1-2。

增强 MCP 集成？→ 「Skills + MCP」部分和类别 3 适合你。

两条路径共享相同的技术要求，你可以根据用例选择相关内容。

Skills 的适用场景

Skills 在以下场景下最强大：

从规格生成前端设计
使用一致的方法进行研究
创建符合团队风格指南的文档
协调多步骤流程

它们与 Claude 的内置功能（如代码执行和文档创建）配合良好。对于构建 MCP 集成的开发者来说，Skills 增加了另一层强大的功能，帮助将原始工具访问转化为可靠、优化的工作流程。

预期成果

阅读完本指南后，你将能够在一次会话中构建一个可用的 Skill。预计首次构建和测试一个可用的 Skill 需要15-30 分钟。

第一章：基础

什么是 Skill？

一个 Skill 是一个包含以下内容的文件夹：

your-skill/
├── SKILL.md &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;（必需）带有 YAML 前置元数据的 Markdown 指令
├── scripts/ &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;（可选）可执行代码（Python、Bash 等）
├── references/ &nbsp; &nbsp; &nbsp; （可选）按需加载的文档
└── assets/ &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; （可选）输出中使用的模板、字体、图标

核心设计原则

1. 渐进式披露

Skills 使用三级系统：

第一级（YAML 前置元数据）：
始终加载到 Claude 的系统提示词中
提供足够信息，让 Claude 知道何时应该使用每个 Skill，而无需将所有内容加载到上下文中
第二级（SKILL.md 主体）：
当 Claude 认为 Skill 与当前任务相关时加载
包含完整指令和指导
第三级（链接文件）：
打包在 Skill 目录中的额外文件
Claude 可以选择仅在需要时导航和发现

这种渐进式披露在保持专业化知识的同时，最大限度地减少 token 使用。

2. 可组合性

Claude 可以同时加载多个 Skills。你的 Skill 应该能够与其他 Skills 协同工作，而不是假设它是唯一可用的能力。

3. 可移植性

Skills 在 Claude.ai、Claude Code 和 API 上的工作方式完全相同。创建一次 Skill 即可在所有平台上使用，无需修改，只要环境支持 Skill 所需的任何依赖项。

Skills + MCP 连接器

对于 MCP 构建者

构建不带 MCP 的独立 Skills？→ 跳到「规划与设计」，你可以稍后再回到这里。

如果你已经有一个可用的 MCP 服务器，你已经完成了最困难的部分。Skills 是位于其上的知识层，捕捉你已经知道的工作流程和最佳实践，以便 Claude 能够一致地应用它们。

厨房类比

MCP 提供专业厨房：访问工具、食材和设备
Skills 提供食谱：如何创造有价值东西的分步说明

它们如何协同工作

这对 MCP 用户为何重要

没有 Skills：

用户连接了 MCP 但不知道接下来该做什么
关于”如何用你的集成做 X”的支持工单
每次对话都从头开始
由于用户每次提示不同，结果不一致
用户责怪连接器，真正的问题是工作流程指导

有了 Skills：

预构建的工作流程在需要时自动激活
一致、可靠的工具使用
每次交互都嵌入最佳实践
集成的学习曲线更低

第二章：规划与设计

从用例开始

在编写任何代码之前，确定 2-3 个你的 Skill 应该支持的具体用例。

良好的用例定义示例

用例：项目冲刺规划
触发器：用户说"帮我规划这个冲刺"或"创建冲刺任务"
步骤：
1. 从 Linear 获取当前项目状态（通过 MCP）
2. 分析团队速度和容量
3. 建议任务优先级
4. 在 Linear 中创建带有正确标签和估算的任务
结果：完全规划的冲刺，任务已创建

自问以下问题：

用户想要完成什么？
这需要哪些多步骤工作流程？
需要哪些工具（内置或 MCP）？
应该嵌入哪些领域知识或最佳实践？

常见的 Skill 用例类别

在 Anthropic，我们观察到三种常见用例：

类别 1：文档与资产创建

用于：创建一致、高质量的输出，包括文档、演示文稿、应用程序、设计、代码等。

真实示例：frontend-design skill（另见 docx、pptx、xlsx 和 ppt 的 skills）

“创建独特、生产级的前端界面，具有高设计质量。在构建 Web 组件、页面、工件、海报或应用程序时使用。”

关键技术：

嵌入式风格指南和品牌标准
一致输出的模板结构
最终确定前的质量检查清单
无需外部工具，使用 Claude 的内置能力

类别 2：工作流自动化

用于：从一致方法论中受益的多步骤流程，包括跨多个 MCP 服务器的协调。

真实示例：skill-creator skill

“创建新 Skills 的交互式指南。引导用户完成用例定义、前置元数据生成、指令编写和验证。”

关键技术：

带有验证门控的分步工作流程
常见结构的模板
内置的审查和改进建议
迭代优化循环

类别 3：MCP 增强

用于：工作流程指导，以增强 MCP 服务器提供的工具访问。

真实示例：sentry-code-review skill（来自 Sentry）

“使用 Sentry 的错误监控数据通过其 MCP 服务器自动分析和修复 GitHub 拉取请求中检测到的错误。”

关键技术：

按顺序协调多个 MCP 调用
嵌入领域专业知识
提供用户否则需要指定的上下文
常见 MCP 问题的错误处理

定义成功标准

你如何知道你的 Skill 正在工作？

这些是预期目标——粗略的基准，而不是精确的阈值。旨在严格，但要接受会有基于直觉的评估成分。我们正在积极开发更强大的测量指南和工具。

定量指标：

| | | | | — | — | — | | 指标 | 目标 | 如何测量 | | Skill 在 90% 的相关查询中触发 | 90% | 运行 10-20 个应该触发你的 Skill 的测试查询。跟踪自动加载与需要显式调用的次数 | | 在 X 次工具调用中完成工作流程 | 优化后减少 | 比较启用和不启用 Skill 时的同一任务。计算工具调用和消耗的总 token | | 每个工作流程 0 次失败的 API 调用 | 0 | 在测试运行期间监控 MCP 服务器日志。跟踪重试率和错误代码 |

定性指标：

技术要求

文件结构

your-skill/
└── SKILL.md

YAML 前置元数据：最重要的部分

YAML 前置元数据是 Claude 决定是否加载你的 Skill 的方式。务必做好。

最小必需格式

---
name: your-skill-name
description: 它的功能。当用户询问 [特定短语] 时使用。
---

这就是开始所需的全部内容。

关键规则

SKILL.md 命名：

必须完全为SKILL.md（区分大小写）
不接受变体（SKILL.MD、skill.md等）

Skill 文件夹命名：

使用 kebab-case：notion-project-setup
无空格：Notion Project Setup❌
无下划线：notion_project_setup❌
无大写：NotionProjectSetup❌

不要 README.md：

不要在你的 Skill 文件夹中包含README.md
所有文档都放在SKILL.md或references/中
注意：通过 GitHub 分发时，你仍然需要用于人类用户的仓库级 README —— 参见「分发与分享」

字段要求

name（必需）：

仅限 kebab-case
无空格或大写
应与文件夹名称匹配

description（必需）：

必须同时包含两者：
Skill 的功能
何时使用它（触发条件）
少于 1024 个字符
无 XML 标签（<或>）
包含用户可能说的具体任务
如果相关，提及文件类型

license（可选）：

如果将 Skill 开源则使用
常见：MIT、Apache-2.0

compatibility（可选）：

1-500 个字符
指示环境要求：例如目标产品、所需的系统包、网络访问需求等

metadata（可选）：

任何自定义键值对
建议：author、version、mcp-server
示例：

metadata:
&nbsp; author: ProjectHub
&nbsp; version: 1.0.0
&nbsp; mcp-server: projecthub

安全限制

前置元数据中禁止：

XML 尖括号（< >）
名称中包含 “claude” 或 “anthropic” 的 Skills（保留）

原因：

前置元数据出现在 Claude 的系统提示词中。恶意内容可能会注入指令。

编写有效的 Skills

Description 字段

根据 Anthropic 的工程博客：”此元数据……提供了足够的信息，让 Claude 知道何时应该使用每个 Skill，而无需将所有内容加载到上下文中。”这是渐进式披露的第一级。

结构：

[它的功能] + [何时使用] + [关键能力]

良好描述的示例：

# 良好：具体且可操作的描述
description: 分析 Figma 设计文件并生成开发者交接文档。当用户上传 .fig 文件、询问"设计规范"、"组件文档"或"设计到代码交接"时使用。

# 良好：包含触发短语
description: 管理 Linear 项目工作流程，包括冲刺规划、任务创建和状态跟踪。当用户提及"sprint"、"Linear tasks"、"项目规划"或要求"创建工单"时使用。

# 良好：清晰的价值主张
description: PayFlow 的端到端客户入职工作流程。处理账户创建、付款设置和订阅管理。当用户说"onboard new customer"、"set up subscription"或"create PayFlow account"时使用。

糟糕描述的示例：

# 太模糊
description: Helps with projects.
# 缺少触发器
description: Creates sophisticated multi-page documentation systems.
# 太技术化，无用户触发器
description: Implements the Project entity model with hierarchical relationships.

编写主要指令

在前置元数据之后，在 Markdown 中编写实际指令。

指令最佳实践

要具体且可操作

良好：

运行 `python scripts/validate.py --input {filename}` 检查数据格式。

如果验证失败，常见问题包括：
- 缺少必填字段（添加到 CSV）
- 无效的日期格式（使用 YYYY-MM-DD）

糟糕：

在继续之前验证数据。

包含错误处理

## 常见问题

### ❌ MCP 连接失败
如果看到"Connection refused"：
1. 验证 MCP 服务器正在运行：检查 设置 > 扩展
2. 确认 API 密钥有效
3. 尝试重新连接：设置 > 扩展 > [你的服务] > 重新连接

### ✅ API 速率限制
如果收到 429 错误：
1. 等待 60 秒
2. 重试请求
3. 考虑批量处理

清晰地引用捆绑资源

在编写查询之前，请查阅 `references/api-patterns.md` 以获取：
- 速率限制指导
- 分页模式
- 错误代码和处理

使用渐进式披露

保持SKILL.md专注于核心指令。将详细文档移至references/并链接到它。（参见核心设计原则，了解三级系统如何工作。）

第三章：测试与迭代

Skills 可以在不同严格程度下进行测试

Claude.ai 中的手动测试：直接运行查询并观察行为。快速迭代，无需设置。
Claude Code 中的脚本测试：自动化测试用例，以便在更改之间进行可重复验证。
通过 Skills API 的程序化测试：构建评估套件，对定义的测试集进行系统性运行。

选择符合你的质量需求和 Skill 可见性的方法。小型团队内部使用的 Skill 与部署给数千企业用户的 Skill 有不同的测试需求。

专业技巧：在扩展之前先对单个任务进行迭代

我们发现，最有效的 Skill 创建者会先在一个具有挑战性的任务上迭代，直到 Claude 成功，然后将成功的方法提取到 Skill 中。这利用了 Claude 的上下文学习能力，比广泛测试提供更快的信号。一旦你有了一个可工作的基础，就可以扩展到多个测试用例以覆盖更多场景。

使用 skill-creator skill

skill-creator skill可通过 Claude.ai 中的插件目录或 Claude Code 的下载获得，可以帮助你构建和迭代 Skills。如果你有一个 MCP 服务器并且知道你的前 2-3 个工作流程，你可以在一次会话中构建和测试一个可用的 Skill —— 通常在 15-30 分钟内。

创建 Skills：

从自然语言描述生成 Skills
生成格式正确的带有前置元数据的 SKILL.md
建议触发短语和结构

审查 Skills：

标记常见问题（模糊的描述、缺少触发器、结构问题）
识别潜在的过度/不足触发风险
根据 Skill 的既定用途建议测试用例

迭代改进：

使用你的 Skill 并遇到边缘情况或失败后，将这些示例带回 skill-creator
示例：”使用此聊天中发现的问题和解决方案来改进 Skill 如何处理 [特定边缘情况]”

使用方法：

"Use the skill-creator skill to help me build a skill for [你的用例]"

执行问题：

不一致的结果
API 调用失败
需要用户更正

解决方案：改进指令，添加错误处理

基于反馈的迭代

Skills 是活的文档。计划基于以下内容进行迭代：

不足触发信号：

Skill 在应该加载时不加载
用户手动启用它
关于何时使用它的支持问题

解决方案：向 description 添加更多细节和细微差别，这可能包括关键词，特别是对于技术术语

过度触发信号：

Skill 加载无关查询
用户禁用它
对用途的困惑

解决方案：添加负面触发器，更加具体

第四章：分发与分享

Skills 让你的 MCP 集成更完整

当用户比较连接器时，那些带有 Skills 的连接器提供更快的价值路径，给你一个优于仅有 MCP 替代方案的优势。

当前分发模式（2026 年 1 月）

个人用户如何获取 Skills：

下载 Skill 文件夹
压缩文件夹（如果需要）
通过 Claude.ai 的设置 > 能力 > Skills 上传
或放置在 Claude Code 的 skills 目录中

组织级 Skills：

管理员可以跨工作空间部署 Skills（2025 年 12 月 18 日发布）
自动更新
集中管理

开放标准

我们已将Agent Skills发布为开放标准。像 MCP 一样，我们认为 Skills 应该可移植到各种工具和平台 —— 无论你是使用 Claude 还是其他 AI 平台，同一个 Skill 都应该工作。也就是说，有些 Skill 旨在充分利用特定平台的能力；作者可以在 Skill 的 compatibility 字段中注明这一点。

我们一直在与生态系统成员合作制定该标准，我们对早期采用感到兴奋。

通过 API 使用 Skills

对于程序化使用情况，如构建应用程序、代理或利用 Skills 的自动化工作流程，API 提供了对 Skill 管理和执行的直接控制。

关键能力：

用于列出和管理 Skills 的/v1/skills端点
通过container.skills参数将 Skills 添加到 Messages API 请求
通过 Claude Console 进行版本控制和管理
与 Claude Agent SDK 一起工作，用于构建自定义代理

何时通过 API 使用 Skills vs. Claude.ai：

表格

注意事项

Skills 在 API 中需要代码执行工具测试版，它提供 Skills 运行所需的保护环境。

有关实现细节，请参阅：

Skills API 快速入门
创建自定义 Skills
Agent SDK 中的 Skills

今天推荐的方法

首先在 GitHub 上托管你的 Skill，使用：

公开仓库（适用于开源 Skills）
清晰的 README（用于人类访问者 —— 这与你的 Skill 文件夹分开，后者不应包含 README.md）
带有屏幕截图的示例用法

然后在你的 MCP 文档中添加一个部分，链接到 Skill，解释为什么同时使用两者是有价值的，并提供快速入门指南。

1. 托管在 GitHub

用于开源 Skills 的公开仓库
带有安装说明的清晰 README
示例用法和屏幕截图

2. 在你的 MCP 仓库中记录

从 MCP 文档链接到 Skills
解释同时使用两者的价值
提供快速入门指南

3. 创建安装指南

## 安装 [你的服务] skill

1. 下载 skill：
&nbsp; &nbsp;克隆仓库：`git clone https://github.com/yourcompany/skills`
&nbsp; &nbsp;或从 Releases 下载 ZIP

2. 在 Claude 中安装：
&nbsp; &nbsp;- 打开 Claude.ai > Settings > skills
&nbsp; &nbsp;- 单击"Upload skill"
&nbsp; &nbsp;- 选择 skill 文件夹（压缩的）

3. 启用 skill：
&nbsp; &nbsp;- 切换 [你的服务] skill
&nbsp; &nbsp;- 确保你的 MCP 服务器已连接

4. 测试：
&nbsp; &nbsp;- 询问 Claude："在 [你的服务] 中设置一个新项目"

定位你的 Skill

你如何描述你的 Skill 决定了用户是否理解其价值并实际尝试它。在撰写关于你的 Skill 时 —— 在你的 README、文档或营销中 —— 记住这些原则。

❌糟糕：“The ProjectHub skill is a folder containing YAML frontmatter and Markdown instructions that calls our MCP server tools.”

✅良好：“The ProjectHub skill enables teams to set up complete project workspaces in seconds — including pages, databases, and templates — instead of spending 30 minutes on manual setup.”

强调 MCP + Skills 的故事：

“Our MCP server gives Claude access to your Linear projects. Our skills teach Claude your team’s sprint planning workflow. Together, they enable AI-powered project management.”

第五章：模式与故障排除

模式 1：顺序工作流程编排

使用场景：你的用户需要按特定顺序的多步骤流程。

示例结构：

## 工作流程：入职新客户

### 步骤 1：创建账户
调用 MCP 工具：`create_customer`
参数：name, email, company

### 步骤 2：设置付款
调用 MCP 工具：`setup_payment_method`
等待：付款方式验证

### 步骤 3：创建订阅
调用 MCP 工具：`create_subscription`
参数：plan_id, customer_id（来自步骤 1）

### 步骤 4：发送欢迎电子邮件
调用 MCP 工具：`send_email`
模板：welcome_email_template

关键技术：

明确的步骤排序
步骤之间的依赖关系
每个阶段的验证
失败的回滚指令

模式 2：多 MCP 协调

使用场景：工作流程跨越多个服务。

示例：设计到开发的交接

### 阶段 1：设计导出（Figma MCP）
1. 从 Figma 导出设计资产
2. 生成设计规范
3. 创建资产清单

### 阶段 2：资产存储（Drive MCP）
1. 在 Drive 中创建项目文件夹
2. 上传所有资产
3. 生成可共享链接

### 阶段 3：任务创建（Linear MCP）
1. 创建开发任务
2. 将资产链接附加到任务
3. 分配给工程团队

### 阶段 4：通知（Slack MCP）
1. 将交接总结发布到&nbsp;#engineering
2. 包含资产链接和任务引用

关键技术：

清晰的阶段分离
MCP 之间的数据传递
移动到下一阶段之前的验证
集中式错误处理

模式 3：迭代优化

使用场景：输出质量随着迭代而提高。

示例：报告生成

## 迭代报告创建

### 初始草稿
1. 通过 MCP 获取数据
2. 生成第一份报告草稿
3. 保存到临时文件

### 质量检查
1. 运行验证脚本：`scripts/check_report.py`
2. 识别问题：
&nbsp; &nbsp;- 缺少部分
&nbsp; &nbsp;- 格式不一致
&nbsp; &nbsp;- 数据验证错误

### 优化循环
1. 解决每个识别的问题
2. 重新生成受影响的章节
3. 重新验证
4. 重复直到满足质量阈值

### 最终确定
1. 应用最终格式化
2. 生成摘要
3. 保存最终版本

关键技术：

明确的质量标准
迭代改进
验证脚本
知道何时停止迭代

模式 4：上下文感知的工具选择

使用场景：相同结果，根据上下文使用不同工具。

示例：文件存储

## 智能文件存储

### 决策树
1. 检查文件类型和大小
2. 确定最佳存储位置：
&nbsp; &nbsp;- 大文件（>10MB）：使用云存储 MCP
&nbsp; &nbsp;- 协作文档：使用 Notion/Docs MCP
&nbsp; &nbsp;- 代码文件：使用 GitHub MCP
&nbsp; &nbsp;- 临时文件：使用本地存储

### 执行存储
根据决策：
- 调用适当的 MCP 工具
- 应用服务特定的元数据
- 生成访问链接

### 向用户提供上下文
解释为什么选择该存储

关键技术：

清晰的决策标准
后备选项
关于选择的透明度

模式 5：领域特定智能

使用场景：你的 Skill 添加了工具访问之外的专门知识。

示例：金融合规

## 带有合规性的付款处理

### 处理之前（合规检查）
1. 通过 MCP 获取交易详情
2. 应用合规规则：
&nbsp; &nbsp;- 检查制裁名单
&nbsp; &nbsp;- 验证司法管辖区允许
&nbsp; &nbsp;- 评估风险级别
3. 记录合规决策

### 处理
如果合规通过：
- 调用付款处理 MCP 工具
- 应用适当的欺诈检查
- 处理交易
否则：
- 标记供审查
- 创建合规案例

### 审计跟踪
- 记录所有合规检查
- 记录处理决策
- 生成审计报告

关键技术：

嵌入在逻辑中的领域专业知识
行动前的合规性
全面的文档记录
清晰的治理

故障排除

Skill 无法上传

症状：错误”Could not find SKILL.md in uploaded folder”

原因：文件未完全命名为 SKILL.md

解决方案：

重命名为 SKILL.md（区分大小写）
验证：ls -la应显示 SKILL.md

Skill 无法触发

症状：Skill 从未自动加载

错误：“Invalid frontmatter”

原因：YAML 格式问题

常见错误：

# ❌ 错误：缺少分隔符
name: my-skill
description: Does things

# ❌ 错误：未闭合的引号
name: my-skill
description: "Does things

# ✅ 正确
---
name: my-skill
description: Does things
---

错误：“Invalid skill name”

原因：名称中有空格或大写

Skill 触发过于频繁

症状：Skill 加载无关查询

解决方案：

添加负面触发器

description: CSV 文件的高级数据分析。用于统计建模、回归、聚类。不要用于简单数据探索（改用 data-viz skill）。

更加具体

# 太宽泛
description: Processes documents

# 更具体
description: Processes PDF legal documents for contract review

阐明范围

description: PayFlow 电子商务付款处理。专门用于在线付款工作流程，而非一般金融查询。

MCP 连接问题

症状：Skill 加载但 MCP 调用失败

检查清单：

验证 MCP 服务器已连接

Claude.ai：设置 > 扩展 > [你的服务]
应显示”Connected”状态

检查身份验证

API 密钥有效且未过期
授予了适当的权限/范围
OAuth 令牌已刷新

独立测试 MCP

要求 Claude 直接调用 MCP（无 Skill）
“Use [Service] MCP to fetch my projects”
如果失败，问题在 MCP 而非 Skill

验证工具名称

Skill 引用正确的 MCP 工具名称
检查 MCP 服务器文档
工具名称区分大小写

指令未遵循

症状：Skill 加载但 Claude 不遵循指令

常见原因：

指令过于冗长

保持指令简洁
使用要点和编号列表
将详细参考移至单独文件

指令被埋没

将关键指令放在顶部
使用 ## 重要或 ## 关键标题
如有必要重复要点

语言模糊不良：

Make sure to validate things properly

良好：

## 关键：在调用 create_project 之前，验证：
- 项目名称非空
- 至少分配了一名团队成员
- 开始日期不在过去

高级技术：对于关键验证，考虑捆绑一个脚本，以编程方式执行检查，而不是依赖语言指令。代码是确定性的；语言解释不是。参见 Office skills 的此模式示例。

模型”懒惰”添加明确鼓励：

## 性能说明
花时间彻底地做这件事
质量比速度更重要
不要跳过验证步骤

注意：将此添加到用户提示比在 SKILL.md 中更有效。

大上下文问题

症状：Skill 似乎缓慢或响应降级

原因：

Skill 内容过大
同时启用的 Skills 过多
加载所有内容而不是渐进式披露

解决方案：

优化 SKILL.md 大小

将详细文档移至references/
链接到引用而不是内联
保持 SKILL.md 在 5,000 字以下

减少启用的 Skills

评估你是否同时启用了超过 20-50 个 Skills
建议选择性启用
考虑相关功能的 Skill “包”

第六章：资源与参考

如果你正在构建你的第一个 Skill，请从最佳实践指南开始，然后根据需要参考 API 文档。

官方文档

Anthropic 资源：

最佳实践指南
Skills 文档
API 参考
MCP 文档

博客文章：

介绍 Agent Skills
工程博客：为现实世界配备代理
Skills 解释
如何为 Claude 创建 Skills
为 Claude Code 构建 Skills
通过 Skills 改进前端设计

示例 Skills

公共 Skills 仓库：

GitHub：anthropics/skills
包含你可以自定义的 Anthropic 创建的 Skills

工具和实用程序

skill-creator skill：

内置于 Claude.ai 并可用于 Claude Code
可以从描述生成 Skills
审查并提供建议
使用：”Help me build a skill using skill-creator”

验证：

skill-creator 可以评估你的 Skills
询问：”Review this skill and suggest improvements”

获取支持

对于技术问题：

一般问题：Claude 开发者 Discord 上的社区论坛

对于错误报告：

GitHub Issues：anthropics/skills/issues
包括：Skill 名称、错误消息、重现步骤

参考附录

参考 A：快速检查清单

使用此检查清单在上传前后验证你的 Skill。如果你想要更快的开始，使用 skill-creator skill 生成你的第一个草稿，然后运行此列表以确保你没有遗漏任何东西。

开始之前

识别了 2-3 个具体用例
识别了工具（内置或 MCP）
审查了本指南和示例 Skills
规划了文件夹结构

开发期间

文件夹命名为 kebab-case
SKILL.md 文件存在（确切拼写）
YAML 前置元数据有---分隔符
name 字段：kebab-case，无空格，无大写
description 包括 WHAT 和 WHEN
无任何位置的 XML 标签（< >）
指令清晰且可操作
包含错误处理
提供了示例
References 清楚链接

上传之前

在明显任务上测试触发
在改写的请求上测试触发
验证不在无关话题上触发
功能测试通过
工具集成工作（如果适用）
压缩为 .zip 文件

上传之后

在真实对话中测试
监控不足/过度触发
收集用户反馈
迭代 description 和指令
更新 metadata 中的版本

参考 B：YAML 前置元数据

安全说明

允许：

标准 YAML 语法
ASCII 和 Unicode 字符
引号字符串

禁止：

XML 标签（< >）
代码注入模式
保留名称（”claude”、”anthropic”）

完整示例

---
name: project-sprint-planner
description: 管理 Linear 项目工作流程，包括冲刺规划、任务创建和状态跟踪。当用户提及"sprint"、"Linear tasks"、"项目规划"或要求"创建工单"时使用。专为开发团队优化，支持速度估算和标签管理。
license: MIT
compatibility: 需要 Linear MCP 服务器
metadata:
&nbsp; author: YourTeam
&nbsp; version: 1.2.0
&nbsp; mcp-server: linear
&nbsp; tags: [project-management, sprint-planning, workflow]
---

# Linear 冲刺规划器

## 概述
此 Skill 协调完整的项目冲刺规划工作流程，从分析团队容量到创建带估算的任务。

## 工作流程

### 步骤 1：分析项目状态

bash python scripts/fetchsprintdata.py –project-id {PROJECT_ID}

### 步骤 2：计算容量

* 检索团队速度历史
* 考虑即将到来的休假
* 计算可用容量点数

### 步骤 3：创建任务

调用`linear_create_task`为每个冲刺项目。

## 示例

**用户：**"为我们即将到来的冲刺规划任务"**Claude：**

1. 获取当前冲刺数据
2. 分析团队容量
3. 创建带估算的 12 个任务
4. 在 Linear 中设置冲刺

## 故障排除

### 错误：API 速率限制

**解决方案：**等待 60 秒并重试

恭喜！ 你现在拥有了创建、测试和分发有效 Skills 的所有知识。

祝构建愉快！🚀 “`

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本文转载自：小兵搞安全 simeon的文章 simeon的文章《为 Claude 构建 Skills 的完整指南》