Claude Skills: 如何通过 Anthropic 的新功能节省 Token 并提升效率 ✍ Mr. Buzzoni🕐 2026-07-17📦 6.8 KB 🟢 已读 𝕏 文章列表 文章介绍了 Anthropic 推出的 Claude Skills 功能,通过文件夹和 YAML 配置实现渐进式披露,显著减少 Token 消耗和重复解释。详细说明了技能的构建规则、命名规范、测试方法及分发策略,帮助用户将聊天机器人转化为高效的专业工程团队。 ClaudeSkillTokenAnthropicDevOps工具与效率LLMMCPAgent # Claude Skills: Anthropic Just Told You Exactly How to Stop Wasting Tokens **作者**: Mr. Buzzoni **日期**: 2026-04-15T07:32:37.000Z **来源**: [https://x.com/polydao/status/2077700506764402788](https://x.com/polydao/status/2077700506764402788) ---  > Anthropic just revealed the blueprint to turn a $20 chatbot into a permanent, specialized engineering team that never forgets your rules While most people are still wasting 50% of their tokens re-explaining their project context every single morning, a small group of "Skill Architects" just cut their message count by 80% and their token bill in half. The math is simple: ‣ Without a Skill: 15 messages, 12,000 tokens, 3 failed API calls. ‣ With a Skill: 2 messages, 6,000 tokens, 0 failed calls. Here is the complete playbook on how to build them, distilled from the official guide into what actually matters for builders  ## The Whole Thing Is Just a Folder A Skill is a directory with one required file and three optional subfolders That's it. What makes Skills feel heavier than they are comes down to one mechanism ## Progressive Disclosure: The Reason Skills Stay Cheap Skills load in three levels, so you get specialized behavior without paying for it in tokens on every message. - Level 1 - YAML frontmatter. Always sits in Claude's system prompt. Tiny. Says only what the skill is and when to reach for it. - Level 2 - SKILL.md body. Loads when Claude decides the skill fits the task. Full instructions live here. - Level 3 - linked files in references/. Loads only at the moment it's needed. Big API docs and long guides go here, not in the body. Two more properties matter. Skills compose, so several can run at once and yours should never assume it owns the whole context. Skills are portable, working identically across Claude.ai, Claude Code, and the API with zero changes ## If You Run an MCP Server, This Is Where It Clicks Think of MCP as the kitchen: tools, data, equipment. The Skill is the recipe Connect a server with no skill and users guess the workflow, file support tickets, and prompt differently every time. That inconsistency is the real problem a Skill removes  ## The Description Field Decides Everything This one field is how Claude picks a Skill out of the pile. It has to carry two things: what the skill does, and the exact phrases a user would type to trigger it Keep it under 1024 characters. Skip angle brackets entirely, since the frontmatter lands in the system prompt and stray markup can inject instructions. ## Naming Rules That Cause Upload Failures - File must be named exactly SKILL.md (case sensitive). skill.md and SKILL.MD both fail. - Folder is kebab-case only: notion-project-setup works, Notion_Project_Setup does not. - No README.md inside the skill folder. Everything goes in SKILL.md or references/. - Names with "claude" or "anthropic" are reserved and rejected. ## Testing: Go Narrow Before You Go Wide The method that works: take one hard task, iterate until Claude nails it, then extract the winning version into a skill. That gives faster signal than writing twenty test cases up front. Once it holds, expand across three checks A real before/after from the guide: ## The Two Failure Modes, and Their Fixes Undertriggering (never loads): description is too thin. Add trigger phrases and technical keywords. Debug by asking Claude "when would you use this skill?" It quotes the description back and you patch what's missing. Overtriggering (fires on the wrong things): add negative triggers like "Do NOT use for simple data exploration," and narrow the scope.  ## Five Patterns Worth Stealing One rule threads through all five: for anything that has to be correct, use a bundled script for the check. Code is deterministic. Language interpretation drifts. ## Distribution - Individuals: zip the folder, upload via Settings > Capabilities > Skills, or drop it in the Claude Code skills directory. - Teams: admins push skills workspace-wide with automatic updates. - Programmatic: the API gives a /v1/skills endpoint and a container.skills parameter, running on the Code Execution tool. Best for apps, agents, and pipelines. ## Positioning Matters Too When you write about your skill, sell the outcome, not the mechanics. - Good: "Sets up a complete project workspace in seconds instead of 30 minutes of manual setup." - Bad: "A folder containing YAML frontmatter that calls our MCP tools."  ## The Trade Underneath the Whole Guide You spend thirty minutes encoding a workflow once, and every future session starts from your best version instead of a blank slate. The builders who set this up early stop paying the re-explaining tax on every new chat. > The full guide and the public skills repo are on Anthropic's site and at github.com/anthropics/skills. > The skill-creator will scaffold your first one and flag the weak spots before you ship. This is probably just the beginning for how teams package what they know If you want to see this framework applied at scale, my other piece, "Top 67 Claude Skills That Turn a $20 Subscription Into a Full Dev Team," walks through the actual repos and skill folders builders are using right now. Worth a read once you're ready to go from theory to a stacked skills folder. > **Mr. Buzzoni@polydao**: [原文链接](https://x.com/polydao/status/2044317956893471081) > ## And if you found this useful: - Bookmark this article. The links change and new repos pop up weekly, you'll need this as a reference - Like and Repost the thread above to help other builders escape the chatbot trap - For weekly deep dives into AI architecture, quant trading, and the agent economy, follow me: @polydao - Join the TG Channel: Buzzoni Notes - here I share my raw prompts, custom skills, and alpha that's too early for X ## 相关链接 - [Mr. Buzzoni](https://x.com/polydao) - [@polydao](https://x.com/polydao) - [19K](https://x.com/polydao/status/2077700506764402788/analytics) - [Claude.ai](https://claude.ai/) - [github.com/anthropics/skills](https://github.com/anthropics/skills) - [Apr 15](https://x.com/polydao/status/2044317956893471081) - [4.6M](https://x.com/polydao/status/2044317956893471081/analytics) - [@polydao](https://x.com/@polydao) - [Buzzoni Notes](https://t.me/+Wf8q84QkpyJhNjIy) - [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [6:22 PM · Jul 16, 2026](https://x.com/polydao/status/2077700506764402788) - [19.9K Views](https://x.com/polydao/status/2077700506764402788/analytics) - [View quotes](https://x.com/polydao/status/2077700506764402788/quotes) --- *导出时间: 2026/7/17 13:36:44* --- ## 中文翻译 # Claude Skills: Anthropic 刚刚告诉你如何停止浪费 Token **作者**: Mr. Buzzoni **日期**: 2026-04-15T07:32:37.000Z **来源**: [https://x.com/polydao/status/2077700506764402788](https://x.com/polydao/status/2077700506764402788) ---  > Anthropic 刚刚揭晓了蓝图,能将一个 20 美元的聊天机器人转变为一个永远不会忘记你规则的、永久的专业工程团队 当大多数人仍然每天早上浪费 50% 的 token 重新解释项目上下文时,一小群“技能架构师”刚刚将他们的消息数量减少了 80%,并将 token 账单削减了一半。 数学很简单: ‣ 不使用技能:15 条消息,12,000 个 token,3 次 API 调用失败。 ‣ 使用技能:2 条消息,6,000 个 token,0 次调用失败。 以下是如何构建它们的完整指南,这是从官方指南中提炼出的真正对构建者有用的内容  ## 整个东西不过是一个文件夹 一个技能就是一个包含一个必需文件和三个可选子文件夹的目录 就这么简单。之所以让技能看起来比实际复杂,归咎于一种机制 ## 渐进式披露:技能保持低成本的原因 技能分三个级别加载,因此你无需在每条消息上花费 token 就能获得专业化的行为。 - 级别 1 - YAML 前置元数据。始终位于 Claude 的系统提示词中。非常小。仅说明技能是什么以及何时使用它。 - 级别 2 - SKILL.md 正文。当 Claude 判定该技能适合任务时加载。完整的指令位于此处。 - 级别 3 - references/ 中的链接文件。仅在需要时加载。大型 API 文档和长指南放在这里,而不是正文中。 还有两个属性很重要。技能是可组合的,因此多个技能可以同时运行,你的技能永远不应假设它拥有整个上下文。技能是可移植的,在 Claude.ai、Claude Code 和 API 上的工作方式完全相同,无需任何更改 ## 如果你运行 MCP 服务器,这就是恍然大悟的地方 把 MCP 想象成厨房:工具、数据、设备。技能就是食谱 连接一个没有技能的服务器,用户只能猜测工作流程,提交支持工单,并且每次提示都不同。这种不一致性正是技能要解决的真正问题  ## 描述字段决定一切 这一个字段就是 Claude 从一堆技能中挑出一个的方式。它必须包含两样东西:技能的作用,以及用户会输入来触发它的确切短语 将其保持在 1024 个字符以内。完全跳过尖括号,因为前置元数据会进入系统提示词,杂乱的标记可能会注入指令。 ## 导致上传失败的命名规则 - 文件必须命名为 SKILL.md(区分大小写)。skill.md 和 SKILL.MD 都会失败。 - 文件夹只能使用短横线命名法:notion-project-setup 可以,Notion_Project_Setup 不行。 - 技能文件夹内不能有 README.md。所有内容都放在 SKILL.md 或 references/ 中。 - 包含“claude”或“anthropic”的名称被保留,会被拒绝。 ## 测试:先窄后宽 有效的方法是:选一个难题,反复迭代直到 Claude 完美解决,然后将获胜版本提取为一个技能。这比预先编写二十个测试用例能更快获得反馈。一旦稳定下来,再扩展到三个检查 指南中的一个真实的前后对比: ## 两种失败模式及其修复方法 触发不足(从不加载):描述太单薄。添加触发短语和技术关键词。通过询问 Claude “你什么时候会使用这个技能?”来进行调试。它会引用描述内容,你补上缺失的部分。 过度触发(在错误的情况下触发):添加负面触发词,如“不要用于简单的数据探索”,并缩小范围。  ## 五种值得借鉴的模式 一条规则贯穿这五种模式:对于任何必须正确的东西,使用捆绑脚本进行检查。代码是确定性的。语言解释会产生偏差。 ## 分发 - 个人:压缩文件夹,通过 设置 > 能力 > 技能 上传,或将其放入 Claude Code 技能目录中。 - 团队:管理员在工作区范围内推送技能,支持自动更新。 - 编程方式:API 提供 /v1/skills 端点和 container.skills 参数,运行在代码执行工具上。最适合应用、代理和管道。 ## 定位也很重要 当你撰写关于你的技能时,要推销结果,而不是机制。 - 好:“几秒钟内设置完整的项目工作区,而不是 30 分钟的手动设置。” - 坏:“一个包含 YAML 前置元数据的文件夹,用于调用我们的 MCP 工具。”  ## 整个指南背后的交易 你花三十分钟一次编码工作流程,未来的每次会话都从你的最佳版本开始,而不是从零开始。早期建立此机制的构建者不再为每次新聊天支付“重复解释税”。 > 完整指南和公共技能库位于 Anthropic 网站和 github.com/anthropics/skills。 > skill-creator 将为你的第一个技能搭建脚手架,并在你发布前标记弱点。这可能只是团队打包其知识方式的开始 如果你想看到这个框架的大规模应用,我的另一篇文章“前 67 个将 20 美元订阅转变为完整开发团队的 Claude 技能”将深入探讨构建者目前正在使用的实际代码库和技能文件夹。当你准备好从理论转向一个丰富的技能文件夹时,值得一读。 > **Mr. Buzzoni@polydao**: [原文链接](https://x.com/polydao/status/2044317956893471081) > ## 如果你觉得这有用: - 收藏这篇文章。链接会变,新代码库每周都会出现,你需要将其作为参考 - 点赞并转发上面的帖子,帮助其他构建者逃离聊天机器人陷阱 - 每周深入了解 AI 架构、量化交易和代理经济,请关注我:@polydao - 加入 TG 频道:Buzzoni Notes - 在这里我分享我的原始提示词、自定义技能以及对于 X 来说太早期的 alpha 信息 ## 相关链接 - [Mr. Buzzoni](https://x.com/polydao) - [@polydao](https://x.com/polydao) - [19K](https://x.com/polydao/status/2077700506764402788/analytics) - [Claude.ai](https://claude.ai/) - [github.com/anthropics/skills](https://github.com/anthropics/skills) - [Apr 15](https://x.com/polydao/status/2044317956893471081) - [4.6M](https://x.com/polydao/status/2044317956893471081/analytics) - [@polydao](https://x.com/@polydao) - [Buzzoni Notes](https://t.me/+Wf8q84QkpyJhNjIy) - [升级到 Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [6:22 PM · Jul 16, 2026](https://x.com/polydao/status/2077700506764402788) - [19.9K Views](https://x.com/polydao/status/2077700506764402788/analytics) - [View quotes](https://x.com/polydao/status/2077700506764402788/quotes) --- *导出时间: 2026/7/17 13:36:44*
A Anthropic 开源 22 个知识工作者插件,为 Claude 装上岗位技能包 Anthropic 官方开源了一套包含 22 个插件的 Claude 库,覆盖销售、产品、工程、财务等所有知识工作者角色。该插件库通过 MCP 连接器对接 Jira、Slack、HubSpot 等主流工具,将岗位技能打包为 Markdown 和 JSON,无需构建即可安装,旨在解决 Claude 缺乏具体业务领域上下文的问题。 技术 › Agent ✍ Jason Zhu🕐 2026-05-29 ClaudeAnthropicAgent开源MCP插件DevOps职场效率工具
C Claude Code新版本 + CodeGraph + MCP 组合拳!大型代码库直接起飞! 文章介绍了Claude Code 2.1.142、CodeGraph与MCP的“组合拳”方案,有效解决了大型代码库探索中tool call过多、上下文爆炸等问题。通过CodeGraph构建语义知识图谱,结合MCP持久化记忆与新版优化,实现了Tool call减少92%、代码探索速度提升71%的显著效果,并提供了详细的安装配置流程与实战场景指南。 技术 › Claude Code ✍ loveabit🕐 2026-05-16 Claude CodeCodeGraphMCPLLMAI编程DevOps工具与效率Agent技术选型代码优化
如 如何将 Claude Code 打造成 24/7 开发团队(完整指南) 本文是一份详细的实操指南,介绍如何超越 Claude Code 的基础聊天功能,通过配置 CLAUDE.md、构建持久化记忆库(Obsidian + claude-mem)、安装特定 Skills 以及构建 Subagents 系统,将其升级为一个能够记住上下文、遵守规范且并行工作的全天候开发团队。 技术 › Claude Code ✍ regent0x🕐 2026-05-02 ClaudeAgentDevOps工具与效率自动化LLM编程SubagentsWorkflow
I If You're Not Using These 100 Repos, Delete CLAUDE CODE 文章指出许多人低估了 Claude Code 的潜力,仅仅将其视为普通的 AI 编码工具。作者通过整理 100 个最佳仓库,展示了如何利用 configs、plugins、skills 和 subagents 极大提升开发效率。文中详细列出了精选列表、官方 Anthropic 仓库以及技能集合等资源,帮助开发者构建强大的 AI 辅助开发工作流。 技术 › Claude Code ✍ kaize🕐 2026-04-26 Claude CodeAgentSkillsPluginsAnthropicDevOps工具与效率MCP开发工具开源
A Anthropic内部分享:别再造Agent了,造Skills就够了 Anthropic 内部分享指出,与其为每个场景构建新 Agent,不如给通用 Agent 配置“Skills”。Skills 是打包程序化知识的文件夹,通过渐进式加载解决上下文窗口问题。文章介绍了 Skills 与 MCP 的互补关系,及其在金融、科研等领域的生态发展,类比将其比作“应用层”,强调通过知识积累让模型不断进化。 技术 › Agent ✍ Jason Zhu🕐 2026-04-03 AnthropicClaudeAgentSkillsMCP架构设计软件开发LLM生态技术趋势
重 重读 Agent 框架「pi」:对主流 Coding Agent 的反思与极简实践 本文分析了 Mario Zechner 开发的极简 Coding Agent 框架「pi」。文章分享了通用的 Agent 设计经验,包括保持提示词简洁、最小化工具集及文件化状态管理。同时详细介绍了 pi 的三层技术架构,以及其独特的反常规设计哲学,如采用 YOLO 模式、放弃 MCP 支持和内置 TODO,主张通过精简工具和增强可观察性来提升开发效率。 技术 › Agent ✍ badlogicgames🕐 2026-03-13 AIAgentCoding Agent架构设计ClaudeLLM工具与效率DevOps系统设计
C Claude Skills 构建指南精华解读:打造专属 AI 技能 本文深入解读了 Anthropic 官方发布的 Claude Skills 构建指南。文章指出,Skills 允许用户将重复的指令、工作流和规范打包成文件夹,让 Claude 学会并长期复用。核心结构包含 SKILL.md 说明书及可选资源。文中详细介绍了三层加载机制、三大典型用法(文档生成、流程自动化、MCP 增强)以及从零创建 Skill 的实操建议,旨在通过封装经验提升 AI 交互效率。 技术 › LLM ✍ 出海去孵化器🕐 2026-02-12 ClaudeSkillAnthropicLLMAgent指南教程Prompt工程工具效率AI应用
B BestBlogs 早报 · 07-29|MCP 无状态化与多智能体编排成本 本期早报探讨 MCP 协议的无状态核心变化与 Claude 的生产化接入,分析 Codex 与 ChatGPT Work 共用的执行框架差异,并审视多智能体并行中上下文搬运的隐性成本“编排器的税”。同时涵盖图工程、vLLM 商业化及 Uber 零增长架构等速览内容。 技术 › LLM ✍ ginobefun🕐 2026-07-29 MCPAgentOpenAI架构多智能体上下文Claude早报DevOps工程化
万 万字长文:做了些爆款 Skills 以后,我对 Skills 的看法 本文通过作者制作多个爆款 Skill(如 PPT、社交媒体卡片、Logo 生成等)的实战经验,深入探讨了 Skill 在 AI 时代的本质与价值。作者指出,Skill 不仅是提示词,更是封装专家经验、工作流和审美判断的“能力商品”,能有效弥合 Agent 使用中的认知差距。文章详细阐述了 Skill 的设计哲学(中心短、辐射厚)、像代码一样的维护流程,以及如何通过“把品味变成约束”来保证高质量输出。 技术 › Skill ✍ 歸藏(guizang.ai)🕐 2026-06-12 AgentSkillLLM上下文工程提示词工程产品设计经验封装DevOps交互设计AI应用
S Skill 工程化指南:解决不稳定与高 Token 消耗 文章指出 AI Skill 在应用中常因大模型的不确定性导致运行不稳定和 Token 消耗过高。作者提出应将确定性流程(如固定代码、参数)沉淀为脚本,仅让大模型负责逻辑判断与调度。通过视频字幕处理案例,详细演示了四步工程化法,并提供了可直接复制的工程化提示词,帮助用户实现流程稳定化与成本优化。 技术 › Skill ✍ 金尘马🕐 2026-06-03 AgentSkill工程化提示词DevOpsLLMCodexToken 优化工作流自动化
用 用 Claude Code 简化 80% 日常工作的三件事 本文介绍了如何通过构建 Claude Code 系统来大幅提升开发效率。作者分享了三个核心实践:建立行为规范(如使用 CLAUDE.md)、定义特定角色(如 Explore 和 Plan)以及利用 /goal 命令实现自动化。通过这些方法,可以将项目维护成本降至最低,实现真正的“人负责判断,系统负责执行”。 技术 › Claude Code ✍ 老金🕐 2026-05-26 Claude Code自动化LLM开发效率promptagent编程规范DevOps工具与效率
看 看懂这九个概念,我太奶奶也可以用 AI 赚钱 本文从纯小白视角出发,系统性拆解了 AI 领域的 9 个核心概念:LLM、Token、Context、RAG、Prompt、Tool、MCP、Agent 和 Agent Skill。通过生动的比喻(如将 LLM 比作发动机,MCP 比作 Type-C 接口)和清晰的逻辑链路,文章阐述了 AI 从文本生成到任务执行的底层架构,帮助读者理解 AI 的能力边界、成本构成及应用开发逻辑。 技术 › Agent ✍ Miles.🕐 2026-05-18 LLMAgentTokenRAGPromptMCPToolContextAgent Skill科普