《Claude Skills》深入解析：规划与设计全攻略

本篇我们继续基于《The Complete Guide to Building Skills for Claude》，探讨下如何设计一个真正可用的 Skill，从而“构建一个可长期运行、可规模化扩展的 AI 工作流单元”。

一、Skill 设计是在做一个“执行系统”

官方文档在 Chapter 2 开头给出一句非常关键的话：

Start with use cases.

翻译过来就是：

在写任何代码之前，首先需要明确使用场景。

很多人会忽略这句话，但这其实正是 Skill 与 Prompt 的根本区别。

Prompt 是想到什么写什么。而设计Skill 的目标是做一个可重复执行的系统。

所以设计 Skill 的第一步不是写 YAML。而是明确“用户真正要完成什么”。

二、从 Use Case 开始：官方设计逻辑拆解

官方给了一个示例：

Use Case: Project Sprint Planning
Trigger: 用户说“help me plan this sprint”
Steps:

1. 获取当前项目状态（MCP）
2. 分析团队容量
3. 任务优先级建议
4. 创建任务Result: 完整 Sprint 规划完成

这段内容非常重要，我们拆开来看。

1️⃣ Use Case 必须具体：Skill 不适合抽象目标。它适合可执行流程、有明确输入输出、有工具调用路径等场景。

2️⃣ 必须可拆解为步骤：如果一个目标无法拆成步骤，那它就不是 Skill 适用的场景。举个例子：“帮我思考职业发展”，这不其实就不太适合 Skill。而“生成季度安全巡检报告”，这个可以拆解城明确的执行步骤的，就相对来说适合设计为Skill。

三、设计 Skill 的四个核心问题

官方提出四个自检问题：

问题 1：用户想完成什么？

注意，不是“功能是什么”，而是：

用户的最终结果是什么？

Skill 适合顺序型的流程，步骤之间有依赖关系、有验证逻辑、有质量标准的场景，不适合单一步骤生成的任务。

问题 3：需要哪些工具？

分两类：

• Claude 内置能力（文档生成、代码执行）
• MCP 外部服务（Linear、Notion、Slack）

这一步决定Skill 是否属于：

Category 1（文档生成类）
Category 2（流程自动化类）
Category 3（MCP 增强类）

问题 4：要嵌入哪些行业知识？

这是最关键的一步，Skill 的核心价值不在工具调用，而在嵌入专业规则。

例如工业自动化监测场景中：

• 设备巡检必须包含哪些指标？
• 风险评估如何分级？
• 哪些必须人工复核？

如果不嵌入这些规则，Skill 就只是自动点按钮。

四、官方三大 Skill 类型解析

Chapter 2 总结了三类常见 Skill，我们逐个深拆。

Category 1：文档与资产生成

例如：frontend-design skill

这个skill的特点是：

有固定风格 有模板 有质量标准 不依赖外部工具

这类 Skill 的核心在于风格固化。

典型的行业案例：

• 教学大纲生成 Skill
• 合同模板生成 Skill
• 技术报告格式标准化 Skill

这是“规范固化”。

Category 2：工作流自动化

例如skill-creator 自身就是一个 Skill，其特点是：

分步骤执行 有校验 有迭代 有改进建议

这类 Skill 是方法论封装，非常适合：

• 企业内部审批流程
• 教学项目管理流程
• 产品发布流程

例如Sentry code review skill，其特点：

多次 MCP 调用 有顺序依赖 有错误处理 有领域知识

这是企业级 Skill 的主战场。未来竞争重点就在 Category 3。

五、定义成功标准：真正的工程思维

官方非常罕见地给出量化指标，作为 Skill 工程化检验与测试的标志。

1️⃣ 触发率 ≥ 90%，测试 10–20 条请求，看是否自动加载，这已经是意图识别测试。

2️⃣ 工具调用次数优化，对比无 Skill和有 Skill的结果，统计token、失败率、轮次等等，这本质是性能基准测试。

3️⃣ 0 API失败：通过监控MCP日志，持续优化调用，实现企业级质量标准。

4️⃣ 定性指标：比如用户无需纠正、结果一致、新用户可以一次性完成等等，这个接近用户体验评估。

六、工程级设计流程

我们基于官方内容提炼成一个可复用设计流程。

第一步：结果定义

写一句话：

“本 Skill 的最终产出是 ______”

第二步：流程拆解

列出：

• 输入
• 中间状态
• 工具调用
• 输出

回答：

• 哪些必须验证？
• 哪些必须校验？
• 哪些必须遵循标准？

写出：

• 正触发
• 同义表达
• 负触发

准备：

• 触发测试集
• 功能测试集
• 边界情况

统计：

• 轮次
• token
• 错误率

Planning and Design 这一章真正告诉我们的不是“怎么写 Skill”，而是告诉我们Skill 设计是一个系统工程。它至少包含：

• 需求定义
• 流程拆解
• 规则嵌入
• 触发工程
• 性能测试

这已经远超“提示词技巧”。

Planning and Design 这一章节的真正意义，并不在于教会我们如何完成一次技能开发，而在于重新定义“AI 能力的组织方式”。

当流程可以被结构化，当规则可以被嵌入，当触发可以被量化，当执行可以被验证——AI 就不再只是一个生成引擎，而成为一个可持续优化的系统组件。这种能力的转变，将推动企业建立自己的 Skill 资产库，推动教育机构固化教学流程，推动行业沉淀标准化执行模块。未来的竞争焦点，也许不再是模型参数规模，而是“谁掌握更成熟的工作流设计能力”。

Skills 的设计方法，实际上提供了一种范式：将隐性经验转化为显性结构，将语言能力转化为系统能力。

下一章，我们将进入 Testing & Iteration，进一步探讨如何让 Skill 进入可验证、可迭代、可持续演进的工程阶段。因为真正成熟的系统，不只会运行，更会被持续优化。