当下 AI 圈最热的话题之一，莫过于 Agent Skill。最早的实践来自 Claude 中的一类“模块化能力”，随后 Codex、Cursor、OpenCode 等编程工具也开始跟进并支持。越来越多团队尝试把 Skills 当作一种 跨网站、通用、可复用 的能力 方式。按理说，

这篇文章结合近期实践与社区经验。程序梳理 Agent Skills 的定义、机制与落地方式，并给出可执行的入门方法。也是部门内AI分享的一次技术讲义，同时在博文中作为记录。

Agent Skills 是一种 lightweight、开放的能力 格式，用“专门的知识与工作流”来提高 AI Agent。

它的本质很简单：一个包含 SKILL.md 的文件夹。

my-skill/├── SKILL.md # 必须: 说明 + 元数据├── scripts/ # 可选: 可执行脚本├── references/ # 可选: 参考文档└── assets/ # 可选: 模板与资源

可以把 Skill 理解为：“带目录的说明书” = 元数据 + 指令 + 资源。

. 它怎么工作？再看关键机制，渐进式上下文加载

Agent Skills 的关键机制是 Progressive Disclosure

这一机制的好处很明显：

• 降低 token 消耗
• 减少 prompt 复杂度
• 保持 agent 轻量，但仍可深度

. SKILL.md 长什么样？

---name: pdf-processingdescription: Extract text and tables from PDF files,fill forms,merge documents.---# PDF Processing## When to use this skillUse this skill when user needs to work with PDF files...## How to extract text. Use pdfplumber for text extraction...

从要点来看。

• frontmatter 是必须的用于技能发现与匹配
• 正文是执行说明如何做、做什么、注意事项

. 实操：先在 Claude Code 验证

如果要快速体验 Skill，建议先用 Claude Code 做验证。

使用国内厂商 GLM 作为 Claude Code 的后端

可参考智谱官方文档：

1. 在 ~/.claude/ 下添加 settings.json

{ "env": { "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your own token","ANTHROPIC_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic","API_TIMEOUT_MS": "","CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": }}

1. 跳过登录这方面。修改 ~/.claude.json

{ "hasCompletedOnboarding": true}

. 安装 Skills：三种方法

使用现成的

为例这方面，

npm create vue@latest claude# 这是一个 vue3 空项目，帮我实现一个简单的 dashboard 的页面包含如下内容# . 顶部 title，左侧程序名，右侧使用者登录信息# . 左侧菜单功能列表# . 中间图标信息展示模块 + 列表展示npm run dev

再使用 UI/UX skill 进行美化：

效果看人，但整体流程已经非常清晰：Skill 可以把“好的指令模板 + 设计资源 + 过程经验”标准化。

Skills 大合集

至于集合站点，

以 OpenCode 为例： 为例：

安装一个集合中的 skill。如 commit-work

在 CLI 中直接使用：

自己创建 Skill

name:账单分析description:"自动化的账单分析,并整理成消费列表,用于报销汇总---主要功能:.读取本地图片数据。.OCR提取图片中的文字。.信息抽取与清洗,重复性检测。.导出 CSV,表头为:|序号|商户名称|消费日期|金额|支付方式|备注输入参数:- 图片文件方法或文件夹方法输出结果:- 格式化的 CSV报销单@ /文件夹中是上个月的账单截图。帮我分析汇总生成报销汇总

. MCP 与 Skill：有什么不同？

. AI 未来的样子