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title: "Skills 技能系统 - 可复用的 AI 工作流封装"
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description: "详解 Claude Code Skills 系统：如何将常用工作流封装为可复用的技能包，Skills 与 Tools 的区别，以及技能定义和加载机制。"
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keywords: ["Skills", "技能系统", "工作流封装", "可复用技能", "AI 工作流"]
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{/* 本章目标：解释 Skills 系统的设计思想 */}
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## Tool vs Skill
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| | Tool | Skill |
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| 粒度 | 单个原子操作（读文件、执行命令） | 一套完整的工作流（代码审查、创建 PR） |
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| 触发方式 | AI 自主选择 | 用户主动调用（`/skill-name`）或 AI 根据场景推荐 |
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| 本质 | 执行逻辑 | 预制的 Prompt + 工具权限配置 |
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## Skill 的三个来源
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<CardGroup cols={3}>
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<Card title="内置 Skill" icon="box">
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编译进 CLI 的技能包。如 `/commit`、`/review`、`/debug`
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</Card>
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<Card title="项目 Skill" icon="folder-open">
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项目 `.claude/skills/` 目录中的 Markdown 文件。团队共享
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</Card>
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<Card title="MCP Skill" icon="plug">
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通过 MCP Server 提供的技能。动态发现
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</Card>
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</CardGroup>
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## 一个 Skill 包含什么
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每个 Skill 本质上是一个"AI 行为的预设"：
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| 组成部分 | 作用 |
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|----------|------|
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| **名称和描述** | 告诉 AI 和用户这个技能做什么 |
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| **whenToUse** | 什么场景下应该使用这个技能（AI 据此自动推荐） |
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| **Prompt 模板** | 注入给 AI 的详细指令——相当于"操作手册" |
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| **allowedTools** | 这个技能允许使用哪些工具（能力边界） |
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| **model** | 可选指定使用的模型 |
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## 设计精妙之处
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Skill 的核心洞见是：**很多复杂任务的关键不在于代码逻辑，而在于 Prompt 的质量**。
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一个好的代码审查，不是写了什么代码来审查，而是：
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- 告诉 AI 审查的标准是什么
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- 告诉 AI 按什么顺序审查
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- 告诉 AI 输出什么格式的报告
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- 限制 AI 只能用读取类工具（不要边审查边改代码）
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Skill 把这些"经验"封装起来，任何人都能一键调用。
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## 技能发现
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当可用技能很多时，AI 可以通过 **SkillTool** 搜索匹配的技能：
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- 用户说"帮我做代码审查"
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- AI 搜索已注册的技能，发现 `code-review` 匹配
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- AI 调用该技能，按预设的流程执行
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