什么是 Agent Skills / Skills？一文教你理解看懂Skills技能

2026年AI圈最火的话题无疑是 Skills ，本文详细给大家分析解读什么是 Skills 技能，怎么使用和开发 Skills。

什么是 Skills 技能

在当前 Claude、GitHub Copilot、OpenAI Codex 等“智能体（Agent）”生态里，Skills 一般专指：

一种开放标准的“技能包”格式：一个文件夹 + 一个核心文件SKILL.md + 可选脚本/资源，用来给 AI 智能体按需加载某种能力或工作流。

到底什么是 Skills？

“Skills” 这个概念最早由 Anthropic 公司提出，作为其大模型 Claude 的一种能力扩展机制。简单来说它允许用户为 Claude 添加自定义的功能和工具。随着这套做法越来越成熟，并被社区广泛接受，Skills 如今已成为大多数 Agent 开发工具和 IDE 都支持的一种标准扩展规范。

什么是 Skills

你可以反 Skills 粗略理解为：

• 传统「工具（tool）」：
  给 Agent 一把锤子（比如“访问数据库的 API”）
• Agent Skill：
  教会 Agent 何时用锤子、用哪把锤子、怎么用、怎么检查结果的一份详细操作手册 + 可能附带脚本和模板。

一个 Skill 一般包含什么？

以 Anthropic / GitHub Copilot 文档为准：

1. SKILL.md 文件
   • 开头是 YAML frontmatter 元数据：name、description 等
   • 后面是清晰的分步说明、策略、最佳实践、例子等
2. 可选脚本（bash、Python 等）
   • 由 Agent 调用执行，脚本本身不进上下文，只把输出喂给模型[1]
3. 可选资源
   • 规范、API 文档、表单模板（如 FORMS.md）、参考示例等

Skills 几个关键特点

• 模块化：每个技能独立成一个目录，可插拔
• 按需加载：Agent 只在判断“需要这个技能”时才读取 SKILL.md/脚本/资源，节省上下文
• 跨平台：同一 Skill 可以被 Claude Code、Codex CLI、GitHub Copilot、Gemini CLI 等加载使用（统一 SKILL.md 标准）
• 复用性强：你在一个项目里封装好的工作流，可以打包成 Skill，放到 GitHub / 技能市场，团队或社区复用。

Skill 原理介绍

比较火热的 Agent Skills 方向

综合 Anthropic 文档和多个 awesome 仓库，当前热门的 Skill 类型主要集中在：

1. 文档与 Office 自动化
   • Word（docx）起草 + 红线修改（tracked changes）
   • PDF 提取与结构化
   • PPTX 生成与调整（模板、风格统一）
2. 开发与工程工作流
   • 代码审查、重构、迁移（如 Swift 并发迁移）
   • 项目脚手架搭建、框架集成
   • 单测编写与失败用例修复
   • 特定生态开发（Obsidian 插件、Streamlit 应用等）
3. Web 与自动化集成
   • 浏览器自动化：功能测试、表单填充、截图、数据抓取
   • Google Sheets、Spotify 等 SaaS API 集成
   • 复合自动化：多工具编排（CLI + API + Agent）
4. 数据与 AI 工作流
   • 数据集创建、标注、评估（HuggingFace Skills）
   • 模型训练/微调/评估 Job 的 orchestration
   • 针对 DSPy、Pydantic AI 等框架的 Agent 工作流
5. 安全 / 运维 / 高级应用
   • 依赖安全扫描、代码安全测试
   • 威胁狩猎（Sigma 规则）
   • 上下文工程、产品力提升、番茄工作法等“系统类技能”

• Skills 是下一代 Agent 的核心扩展机制：不仅是“工具调用”，而是“可传播的工作流 + 教程 + 脚本”的组合。
• 热门 Skills 目前集中在：Office 自动化、开发工程、浏览器与 SaaS 自动化、数据与 AI 工作流、安全与上下文工程。
• 想系统入门和选型，优先阅读并试用：anthropics/skills、vercel-labs/agent-skills、openai/skills、huggingface/skills、GuDaStudio/skills，这几个几乎定义了当前 Agent Skills 的生态主线。

总结：

赋予 Agent 实干家的核心力量

Skill 技术的诞生，标志着 AI 正式跨越了从“陪 聊”到“实战”的鸿沟。通过将专业知识、业务步骤及工具调用逻辑进行标准化封装，它有效规避了智能体在运行中可能出现的规则失效与执行失控风险。这一创新不仅让 AI 的输出更加精准可控，更使其成为了一种高效、稳定且值得信赖的生产力工具。