近日，Anthropic 发布了一份长达 30 余页的 Skill 创建指南，为开发者系统讲解如何为 Claude 大模型构建自定义能力模块。这份指南并非简单的 API 更新说明，而是一套偏工程体系化的能力设计手册，标志着大模型能力正迈向结构化阶段。
在 Skill 出现之前，扩展大模型能力主要依赖更复杂的 Prompt、外部 Tool 调用以及 Agent 编排流程。然而，这些方式都存在明显的工程问题。Prompt 稳定性欠佳，Tool 过于原子化，Agent 复杂度过高，导致开发效率低下且难以维护。Skill 的定位巧妙地处于 Tool 与 Agent 之间，Tool 属于操作层，负责执行具体动作；Skill 是能力层，定义清晰职责、约束输入输出结构、明确触发条件并支持组合调用；Agent 则是调度层，负责协调整体流程。这一分层设计本质上是在为大模型建立“能力模块系统”，将传统软件工程原则引入大模型能力设计。
从 Anthropic 的指南内容可以看出，Skill 的设计逻辑十分明确。首先，Skill 是模型能力的结构化延伸，与推理能力协同工作，而非作为外挂脚本存在。其次，通过 schema 强制结构化输入输出，有效限制行为边界，减少误调用情况。再者，强调职责单一与可复用，避免一个 Skill 承担过多语义任务，确保每个模块功能专注且易于复用。
在实际项目中，Skill、Tool 和 Agent 这三层的工程边界常常被混淆。通过结构图可以更清晰地理解它们的关系：Agent 不直接操作底层工具，而是由 Skill 负责封装能力语义，Tool 执行具体动作，外部系统对模型不可见。当 Skill 设计清晰时，Agent 的调度逻辑会相对简单；反之，若 Skill 混乱，调度逻辑会呈指数级膨胀，增加系统复杂度。
在实际运行中，Skill 的调用链路也十分清晰。模型并不直接控制底层系统，Skill 作为语义与执行之间的桥梁，每一步操作都可以被观测和测试。这意味着 AI 系统开始具备可追踪的能力链路，开发人员能够更好地理解系统运行过程，及时发现和解决问题。
Skill 的结构化对开发与测试体系产生了深远影响。在开发方面，能力沉淀成为可能，重复逻辑无需再通过编写 Prompt 实现，而是可以封装成 Skill，提高开发效率，降低维护成本。在测试方面，测试对象发生变化，需要验证 Skill 触发是否正确、参数结构是否符合定义、是否存在幻觉调用以及异常路径是否覆盖等。同时，质量体系要覆盖“能力链路”，包括决策路径记录、工具调用日志、重试与回滚机制等，确保系统稳定可靠。
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