终于不用重复配置 AI 了！Claude 推出 Agent Skills 开放标准，AI工具终于能互通了

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Claude 推出了一个叫 Agent Skills 的东西。

简单说，就是给 AI 代理做了个统一标准，让不同平台的 AI 工具能共享能力。

到底是个啥

我先说说它想解决什么问题吧。

现在 AI 工具虽然厉害，但每次换个平台就得重新配置，重新教它怎么干活。在 Cursor 里配好的工作流程，到了 VS Code 又得重新来一遍。

Agent Skills 就是把这些能力打包成标准格式。

你可以把专业知识、工作流程、自定义命令都放进一个文件夹里，AI 需要的时候自己加载就行了。

写一次，到处能用。这才是真正的复用。

能装些什么进去

一个 Skill 里可以打包四种东西。

自定义命令是最常用的。比如我经常要格式化代码、跑测试，就可以封装成 /format、/test 这种命令。打几个字符就能调用，不用每次都写一大堆提示词。

专用代理适合特定场景。比如代码审查专用的、安全检查专用的，让 AI 在不同任务里扮演不同角色。各司其职，效果比通用代理好。

MCP 服务器能接外部工具。想连数据库、调 API、用第三方服务，都靠这个。我之前写过一篇讲 MCP 的文章，这东西和 Skills 配合起来用挺香的。

钩子函数可以在关键时刻自动触发。保存代码时自动格式化，提交前自动跑测试，这些都能用钩子来实现。

这四样可以单独装，也可以组合起来。一个 Skill 里想装几个就装几个，很灵活。

已经有哪些平台支持了

看了下官方列表，已经有不少工具支持了。

Cursor、VS Code、Claude Code 这些编程工具都接入了。GitHub 也支持。

还有 OpenCode、Amp、Letta、Goose 这些相对小众但很专业的开发工具。

最关键的是 Claude.ai 自己也在用。

也就是说，你在一个工具里写好的 Skill，理论上可以在这些平台之间通用。换个编辑器不用重新配置，直接加载就能干活。

实际怎么用

Skill 的结构很简单。

就是一个文件夹，里面放指令文档、脚本、资源文件。AI 需要时自己读取，按照里面的说明执行。

官方给了个参考库，可以验证你写的 Skill 格式对不对，还能生成 AI 能理解的提示词。

文档里有完整的规范说明，想自己写 Skill 的话照着来就行。

技术细节都在 GitHub 上开源了。不想从头写的话，可以直接 fork 别人的改改。

开放标准这事挺重要

Anthropic 这次没把 Skills 做成自家专用格式。

他们把它做成了开放标准，任何 AI 工具都能接入。格式规范、参考实现全部开源，社区可以贡献代码。

这样做的好处是避免生态碎片化。

要不然每个 AI 工具都搞一套自己的插件系统，开发者要适配 N 个平台，能力没法复用。

现在有了统一标准，写一次就能在多个工具里跑。对个人开发者友好，对企业也有好处。

说点实话

这个标准现在还比较新。

虽然有不少工具接入了，但实际用的人应该不多。社区生态还在起步阶段，现成的 Skill 不算多。

格式虽然开放，但各家实现可能有差异。同一个 Skill 在不同工具里跑，效果未必完全一样。兼容性还需要时间打磨。

对个人开发者来说，写 Skill 需要一定学习成本。虽然格式不复杂，但要写出真正好用的 Skill，得对 AI 提示词工程有些了解。

不过方向是对的。

AI 工具确实需要标准化的能力扩展方式。与其每家搞一套，不如大家用同一个标准。

等生态起来了，应该会有很多现成的 Skill 可以直接用。到时候装个 Skill 就能让 AI 学会新技能，比现在方便多了。

怎么开始

官方文档写得挺清楚的。

想了解 Skills 概念的，可以看看介绍页面。想接入到自己工具的，有集成指南。想自己写 Skill 的，有完整的格式规范。

GitHub 上有示例 Skills，可以直接拿来用或者参考着改。

还有个参考库，提供了验证工具和提示词生成器，写完 Skill 可以用它测试。

地址都在官方文档里，搜 Agent Skills 就能找到。

值得关注

AI 工具的能力扩展方式，一直是个问题。

每个平台各搞各的，开发者要重复劳动，能力没法积累。

现在有了开放标准，至少朝着互通的方向走了一步。

虽然还早，但这个方向值得期待。

等以后 Skills 多了，可能就像现在装软件插件一样简单。需要什么能力，装个 Skill 就行了。

项目地址：https://agentskills.io

文档地址：https://github.com/agentskills/agentskills