近日，Anthropic 發布了一份長達 30 余頁的 Skill 創建指南，為開發者系統講解如何為 Claude 大模型構建自定義能力模塊。這份指南并非簡單的 API 更新說明，而是一套偏工程體系化的能力設計手冊，標志著大模型能力正邁向結構化階段。

在 Skill 出現之前，擴展大模型能力主要依賴更復雜的 Prompt、外部 Tool 調用以及 Agent 編排流程。然而，這些方式都存在明顯的工程問題。Prompt 穩定性欠佳，Tool 過于原子化，Agent 復雜度過高，導致開發效率低下且難以維護。Skill 的定位巧妙地處于 Tool 與 Agent 之間，Tool 屬于操作層，負責執行具體動作；Skill 是能力層，定義清晰職責、約束輸入輸出結構、明確觸發條件并支持組合調用；Agent 則是調度層，負責協調整體流程。這一分層設計本質上是在為大模型建立“能力模塊系統”，將傳統軟件工程原則引入大模型能力設計。

從 Anthropic 的指南內容可以看出，Skill 的設計邏輯十分明確。首先，Skill 是模型能力的結構化延伸，與推理能力協同工作，而非作為外掛腳本存在。其次，通過 schema 強制結構化輸入輸出，有效限制行為邊界，減少誤調用情況。再者，強調職責單一與可復用，避免一個 Skill 承擔過多語義任務，確保每個模塊功能專注且易于復用。

在實際項目中，Skill、Tool 和 Agent 這三層的工程邊界常常被混淆。通過結構圖可以更清晰地理解它們的關系：Agent 不直接操作底層工具，而是由 Skill 負責封裝能力語義，Tool 執行具體動作，外部系統對模型不可見。當 Skill 設計清晰時，Agent 的調度邏輯會相對簡單；反之，若 Skill 混亂，調度邏輯會呈指數級膨脹，增加系統復雜度。

在實際運行中，Skill 的調用鏈路也十分清晰。模型并不直接控制底層系統，Skill 作為語義與執行之間的橋梁，每一步操作都可以被觀測和測試。這意味著 AI 系統開始具備可追蹤的能力鏈路，開發人員能夠更好地理解系統運行過程，及時發現和解決問題。

Skill 的結構化對開發與測試體系產生了深遠影響。在開發方面，能力沉淀成為可能，重復邏輯無需再通過編寫 Prompt 實現，而是可以封裝成 Skill，提高開發效率，降低維護成本。在測試方面，測試對象發生變化，需要驗證 Skill 觸發是否正確、參數結構是否符合定義、是否存在幻覺調用以及異常路徑是否覆蓋等。同時，質量體系要覆蓋“能力鏈路”，包括決策路徑記錄、工具調用日志、重試與回滾機制等，確保系統穩定可靠。

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