MCP之後，Anthropic再放大招！

Anthropic這次確定了AI智能體產品形態

2025年10月16日，Anthropic正式推出Claude Skills（簡稱Skills），這是一個專為Claude AI模型設計的可組合技能系統，旨在提升AI在專業工作流程中的實用性和可靠性。該功能標誌著Anthropic從通用對話AI向“代理式”（agentic）AI轉型的關鍵一步，允許使用者和開發者通過簡單資料夾結構“教導”Claude特定任務，避免了傳統提示工程的低效和不一致性。Skills目前面向Pro、Max、Team和Enterprise使用者開放，支援Claude.ai、Claude Code、API以及Claude Agent SDK等多平台無縫整合。

• 具體使用體驗和邏輯上來看，Claude Skills有點像指令碼程序，基於特定規則實現某種功能服務。
• 甚至，你可以直接將其理解為指令碼智能體技術，只不過借助Claude大模型，這種指令碼達到了通用、低程式碼實現。
• 從某種層面上來講，是工具能力更強大更豐富版本的GPTs。而且是以便於傳播的檔案壓縮包的形態存在。
• 預計未來Claude Skills會成為大模型們的一個統一服務形態，就像MCP協議一樣快速被全行業接受並支援。

這一技術進一步展示了，Anthropic致力於借助各種工具來提高大模型精準率和降低算力消耗的技術路線。

1. 具體原理：模組化載入與安全執行機制

Claude Skills的核心是一個輕量級、可擴展的框架，其設計哲學強調“漸進式披露”（progressive disclosure）和“按需載入”，以最小化計算開銷並提升一致性。不同於傳統RAG（Retrieval-Augmented Generation）或提示鏈，Skills將知識封裝成自包含的“技能資料夾”，讓Claude像人類專家一樣“即時掌握”專長。

結構與載入機制

：每個Skill是一個資料夾，包含：

• SKILL.md

：核心指令檔案，使用Markdown格式描述技能的用途、輸入/輸出規範和執行邏輯。Claude通過Bash工具（如cat SKILL.md）讀取此檔案，僅在任務相關時載入，避免上下文窗口膨脹。

• 指令碼與資源

：支援Python、Bash等可執行程式碼，以及輔助檔案（如範本、資料表）。例如，一個Excel技能資料夾可能包含生成公式的指令碼和示例資料集。

• 中繼資料

：技能名稱、描述和版本資訊，便於Claude自主決策是否呼叫（初始僅用數十個token掃描描述）。Claude在處理使用者查詢時，會先評估任務語義匹配度（如通過嵌入向量比較），然後動態載入匹配技能的全內容。這使得Skills“可組合”（composable）：多個技能可疊加，形成複雜工作流（如資料分析+可視化）。

• 執行與安全保障

：Skills依賴Anthropic的Code Execution Tool beta（一個沙箱化REPL環境），支援安全運行程式碼。程式碼執行隔離在容器中，防止惡意注入；Anthropic強調“僅信任來源”安裝，並提供審計指南。相比純token生成（如排序演算法），程式碼執行更快、更廉價（減少80%+ token消耗），並確保確定性輸出。

• 建立與管理

：使用者可通過Claude的“skill-creator”互動式聊天建構技能（非技術使用者友好），或用API的/v1/skills端點版本化管理。Anthropic提供GitHub倉庫（anthropic/skills）和Cookbook範本，加速開發。這一機制源於Anthropic的“憲法AI”原則，確保技能載入符合倫理邊界。

總體而言，Skills將Claude從“通用聊天機器人”升級為“模組化代理”，其原理巧妙平衡了靈活性與效率，適用於長時任務（如30小時自主編碼）。

2. 競對分析：針對OpenAI和Google的差異化定位

Skills並非孤立創新，而是Anthropic在AI代理領域的精準反擊，聚焦企業級可靠性和安全性，與競品形成鮮明對比。當前市場，OpenAI的GPT-4o和Google的Gemini主導通用AI，但代理功能仍碎片化。

• vs. OpenAI

：Skills直接挑戰OpenAI的AgentKit（2025年9月推出），後者依賴工具呼叫建構代理，但易受提示變異影響，導致輸出不穩。Skills的資料夾格式更易分享和版本控制，Anthropic強調“非基準導向，而是企業上下文最佳化”。 2 8OpenAI生態更成熟，但Skills在成本（程式碼執行節省token）和安全性上領先。

• vs. Google

：Gemini的代理更偏基礎設施（如Vertex AI），適合雲整合，但缺乏Skills的“即插即用”簡易性。Anthropic的移動/桌面支援更強，針對中小企業。

• 新興競對

：xAI的Grok強調即時搜尋和幽默，但代理功能較弱；Meta的Llama代理依賴開源社區。Skills的封閉生態（市場+SDK）提供更可靠的企業入口。

3. 能用來幹嘛：從日常辦公到代理自動化

Skills將Claude轉化為“工作專家”，適用於重複性高、精度要求嚴的任務。Anthropic預置了Excel、PowerPoint、Word和PDF技能，使用者可自訂擴展。

典型應用包括：

• 文件與資料處理

：生成帶公式的Excel報表、PowerPoint演示（e.g., 市場分析幻燈片）、可填PDF表單，或從Notion提取資料。

• 品牌與合規工作流

：自訂“品牌指南”技能，確保輸出符合公司風格；金融/醫療場景下，整合合規檢查指令碼。

• 編碼與自動化

：Claude Code中載入偵錯技能，自主運行30+小時編碼任務；建構代理鏈，如資料清洗+可視化。

• 整合擴展

：與Microsoft 365/Box無縫協作，Canva計畫用Skills定製設計代理。 012 早期反饋顯示，複雜任務從一天縮短至一小時。

總體，Skills適合知識工作者和開發者，強調“一次建立，到處使用”。

4. 對市場生態的改變：加速智能體時代，注入安全與模組化範式

Skills的推出正值AI智能體從炒作轉向落地（2025年市場規模預計超500億美元），它將重塑生態格局。

• 企業級轉型

：推動AI從“輔助工具”到“核心代理”，減少提示工程依賴，提升ROI。Anthropic首席產品官Mike Krieger指出，企業已過“AI FOMO”階段，轉向可量化指標；Skills的確定性執行填補這一空白。

• 生態開放與分享

：通過marketplace和GitHub，Skills催生“技能經濟”——開發者可售賣/分享模組（如Datasette外掛），類似於App Store，但專注AI工作流。 45 這將刺激開源社區，降低進入門檻。

• 安全與監管影響

：Anthropic的沙箱+倫理設計強化AI在高規行業（如金融、醫療）的採用，緩解“黑箱”擔憂，推動標準制定。

• 競爭動態

：加劇與OpenAI的“代理戰”，可能迫使競品跟進模組化設計；同時，擴展Claude在中小企業滲透（當前企業使用者佔比30%+）。長期看，Skills或加速“AI技能市場”形成，價值鏈從模型訓練轉嚮應用層創新。 (AI頓悟湧現時)