Anthropic提出Agent开发新范式：与其构建垂直Agent，不如打造可复用的Skills技能库。Skills将高频复杂任务封装为标准化模块，解决Agent通用性不足、成本高昂等问题。Skills以文件夹形式组织，通过"渐进式披露"机制管理上下文窗口，形成"通用Agent+专业技能"架构，类似于"操作系统+应用程序"模式，实现持续学习与自我进化。
Anthropic工程师Barry和Mahesh在AI Engineer的分享：Don’t Build Agents, Build Skills Instead。
揭示了Agent开发新范式：与其重复造轮子构建垂直Agent，不如基于通用模型构建“技能库”。
Anthropic团队继创造了MCP协议、Claude Code编码Agent后，又创造了 Skills：
MCP协议：来解决模型与异构数据源接口连接的碎片化、开发低效与标准化难题；让大模型一次对接就能安全地调用任何工具与数据。
Claude Code：突破对话框的限制，让AI直接深入本地开发环境，实现从“阅读代码”到“执行构建”的自主闭环。
而Skills的创造，是因为Anthropic认为当前Agent模式存在多个痛点：
Agent通用代理在专业领域知识方面存在欠缺；
规模化交付成本高昂且难以维护；
以及长Prompt并非长久之计。
因此，其战略转向是保留一个通用的Agent内核，将专业经验沉淀为可复用的技能：
将高频、复杂的任务逻辑封装为可复用的标准化模块，让Agent拥有长期的“肌肉记忆”，避免在重复任务中反复低效的Prompt引导。
什么是skills（技能）
技能就是一个文件夹。文件集合里包含可组合的过程式知识和脚本工具，可供Agent使用。
一个Skill可**组合N个原子能力，**并补上领域知识、Prompt、示例数据等。
只要你有电脑，就能创建文件夹。你可以用Git管理它，分享或者打包发给同事。这种“文件”的原始形式非常有效。
通过简单的文件和代码脚本，为Agent提供持续学习和一致性执行的能力，极大地增强了Agent的实用性和可扩展性。
构建你的第一个技能
首先在终端或 IDE 中安装 Claude Code：
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash然后添加 Claude Code 插件，其中包含了技能创建者技能。并确定你的第一个候选技能。最佳技能通常具备以下特征：
•跨仓库相关性：适用于多个项目的知识。
•多受众价值：技术用户和非技术用户都能从中受益。
•稳定模式：不会随每次提交而改变的流程。
数据仓库查询、内部平台文档和公司范围内的标准都是构建技能的绝佳选择。
Claude 也可以在此过程中充当你的文档合作伙伴。以对话方式描述你的工作流程开始：
帮我创建一个数据仓库技能。我将向你介绍我们的表和业务逻辑，你可以帮我妥善地构建它。在这个过程中，Claude 会提出澄清性问题，以收集你工作流程的细节：
关键表是哪些？
哪些业务术语需要定义？
哪些过滤器应始终应用？
这个提取过程会揭示对技能有效性至关重要的知识。
一旦你概述了你的领域，Claude 将帮助你构建SKILL.md并组织参考文件。
在使用技能的过程中，你随时可以随着发现缺失内容而添加更多参考文件。
比如，在研发效能领域，构建测试知识库，团队把30万份历史用例、需求文档、测试策略全部切片塞进了向量库，搞了个私域知识库-AI测试助手。
AI测试助手在投入测试线业务人员使用中，收到很多点踩反馈生成的用例不准确，但AI助手并不能动手帮用户改用例。
而通过技能构建，则形成查完历史用例后立刻重生成、跑覆盖率、回写工单全自动闭环。
skill举例：需求生成测试用例skill(RAG+工具编排）
“技能”（Skills）将老专家的经验用文件夹封装起来。
这种组合让业务专家（如测试、财务、法务、审计）成为“第三方开发者”，通过编写简单的技能文件，将领域专长给到智能体扩展能力。
技术细节：如何保护上下文窗口？
如果往Agent里塞几百个技能，上下文窗口（Context Window）不就爆了吗？ 这里我们用了一个“渐进式披露”（Progressively Disclosed）的机制：
- 运行时，先只给模型看技能的元数据（Metadata），告诉它“我会这一招”。
- 只有当Agent决定要用这个技能时，它才会读取完整的
skill.md（核心说明书）和文件夹里的具体内容。
这样，我们就能让通用Agent随身携带成百上千个技能，而不占用宝贵的脑容量。
Agent 的未来架构：MCP + Skills
现在，一个成熟的 Agent 架构正在收敛成这样：
- Agent Loop & Runtime:负责思考和执行代码环境。
- MCP (Model Context Protocol):负责****连接外部世界（工具和数据）。
- Skills:负责提供****专业知识（怎么用这些工具）。
基础技能：
比如我们需要 Claude 能处理专业文档，就做了 Document Skills。科研机构像 Cadence 做了生物信息学分析的技能，让 Claude 能像科学家一样处理 EHR 数据。
产品技能：
第三方公司为自己的产品做技能。比如 Browserbase 做了浏览器自动化的技能，Notion 做了深度搜索工作区的技能。
企业内部技能：
每个大公司都有一堆只有自己人懂的“黑话”、流程和那一堆古怪的内部软件。以前通用模型根本不懂这些。现在，企业可以把这些“内部最佳实践”封装成技能。
MCP 是手，Skills 是脑子里的操作手册。开发者正在用 Skills 来编排复杂的 MCP 工作流。
MCP 负责连通数据库，Skill 负责定义“如何生成一份符合公司规范的月报”。
愿景：持续学习，自我进化的知识库
通过 Skills，要实现的是持续学习。
你刚开始用智能体（Day1），它是个通用的聪明助理。 当你和它工作了一段时间，你可以让它把你教它的流程写成一个Skill，将其保存为一个“技能”供未来使用。
30天后，这个智能体已经通过文件系统“记住”了你的工作习惯、团队的代码风格、业务流程。这种记忆是可迁移的，因为它是代码和文件。
这就像从处理器到操作系统的进化：
处理器的价值在于上面跑了什么应用。未来，每个人都可以通过往文件夹里放点东西，就把自己的独特知识变成了这一层“应用”。
智能体运行时正开始扮演这一角色。我们都在试图构建最干净、最高效、最可扩展的抽象层，以便让正确的 Token 进出模型。
但是，一旦我们有了平台，真正的价值来自应用程序。只有少数几家公司构建处理器和操作系统：
- 模型:是处理器（CPU），算力强大但只是一块铁。
- Runtime:是操作系统（OS），管理资源。
- Skills:就是应用程序（Apps）。
总结
我们不需要重新去造一个个孤立的垂直Agent。需要的是一个通用的、强大的Agent架构，然后构建精准技能。
去把那些只有你懂的、公司懂的、行业懂的每一分专业知识，都变成智能体能看懂、能执行的技能。
构建一个由“通用代理”作为操作系统，由无数“可组合技能”作为应用程序的生态。
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