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Claude Skills 实战：打造你的 AI Agent 团队

基于 57 个 Claude Skills 的实战经验，分享如何从零构建可重用的 AI Agent 团队。从"一次性对话"到"可积累经验"，从"通用助手"到"专业团队"，从"被动响应"到"主动执行"。包含博客写作、微信公众号发布、记忆系统三个深度案例，以及技能协作模式和最佳实践。

“我有 57 个 Claude Skills，每天帮我完成原本需要数小时的工作。”

—— 一位 Claude Code 重度用户，2026 年 1 月

这个数字背后，不是简单的"提示词合集"，而是一种正在形成的 AI Agent 协作范式。

当大多数人还在把 Claude 当作"智能聊天机器人"时，一部分早期用户已经将它转化为一支专业化的 AI Agent 团队——每个 Agent 专注于特定领域，可组合、可重用、可进化。

这篇文章将分享从零构建 57 个技能的实战经验，展示如何从"对话者"升级为"指挥者"。

Claude Skills 团队概念

什么是 Claude Skills？从 Unix 哲学说起

Unix 哲学有一个核心原则：“做好一件事”（Do one thing and do it well）。

  • grep 专注于搜索
  • sed 专注于编辑
  • find 专注于查找

这些简单工具通过管道组合，能完成极其复杂的任务。

Claude Skills 正是这个理念在 AI 时代的再现。

本质定义

Claude Skills 是模块化、自包含的能力包，将 Claude 从通用助手转化为专业 Agent。

三层价值：

  1. 专业化：每个 Skill 是特定领域的专家
  2. 可组合：Skills 可以协作形成工作流
  3. 可进化：越用越聪明，经验可积累

与传统 Prompt 的本质区别

维度 传统 Prompt Claude Skills
可移植性 ❌ 每次手动复制粘贴 ✅ 跨项目一键调用
上下文 ❌ 每次重新解释 ✅ 持久化专业上下文
复杂度 ⚠️ 受 token 限制 ✅ scripts + references 扩展
团队协作 ❌ 个人私有 ✅ 团队共享知识库

魔法所在：Skills 让 Claude 从"一次性对话"变成"可积累经验"。

传统 Prompt vs Claude Skills

实战案例：从 10 分钟到 30 秒

任务：将 Markdown 文章发布到微信公众号

传统方式（10+ 分钟）：

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我："请帮我打开 Chrome，导航到公众号后台..."
我："上传这些图片..."
我："把 Markdown 转换为微信格式..."
我："调整格式..."
...（来回对话）

Skills 方式（30 秒）：

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Skill: baoyu-post-to-wechat
args: --markdown article.md --images ./imgs/

差异：不是速度的提升，而是交互模式的质变。

技能的"三位一体"架构

每个技能由三部分组成，这种设计让 Skill 既有"大脑"又有"手"。

SKILL.md（大脑）

技能的核心指令，包含：

  • Frontmatter：元数据（name、description）
  • Body：工作流、使用指南

关键设计原则：

  • Concise is Key：上下文窗口是公共资源
  • 只保留核心指令，详细信息放 references/

scripts/（双手）

可执行代码（Python/Bash/TypeScript），用于：

  • 需要确定性可靠性的操作
  • 避免重复生成相同代码
  • 复杂的自动化流程

示例：baoyu-post-to-wechat/scripts/wechat-article.ts

  • Chrome CDP 自动化
  • Markdown → WeChat HTML 转换
  • 图片上传和占位符替换

references/（知识库）

详细参考文档，按需加载：

  • API 文档
  • 领域知识
  • 详细指南

优势：保持 SKILL.md 精简，信息可发现但不浪费上下文。

技能的三位一体架构

实战案例一：博客写作 Skill 包

问题背景

作为技术博主，每次创建 Hugo 博客文章都要：

  • 解释 frontmatter 格式（categories vs tags）
  • 说明目录结构规范
  • 提醒 SEO 优化要点
  • …

痛点：重复解释，每次 5-8 分钟

解决方案：6 个子技能协作 

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blog-writing/
├── SKILL.md                    # 主技能
├── hugo-blog-writer/           # 创建 Hugo 文章
├── blog-quality-assurance/     # 质量检查（5 维度）
├── directory-namer/            # 智能目录命名
├── tag-selector/               # 智能标签选择
└── markdown-formatter/         # Markdown 格式化

核心设计：在 SKILL.md 中明确定义 Hugo 规范

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## Frontmatter 模板
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title: "{{title}}"
description: "{{description}}"
date: {{date}}
slug: {{slug}}
categories: {{category}}  # 文本格式，非数组
tags: [{{tags}}]          # 数组格式
---

效果：Claude 再也不会搞混 categories 和 tags。

质量检查的 5 个维度

blog-quality-assurance 定义了全面的质量检查：

  • ✅ SEO 优化：标题、描述、关键词
  • ✅ 可读性：段落长度、句子结构
  • ✅ 内容质量：逻辑性、完整性
  • ✅ 格式规范：Markdown 语法、链接
  • ✅ 用户体验：导航、引用

对比：

  • 使用前：5-8 分钟来回确认
  • 使用后：30 秒一条命令，自动符合规范

实战案例二：微信公众号发布 Skill

问题背景

微信公众号编辑器是出了名的难用：

  • ❌ 不支持 Markdown
  • ❌ 图片需要一张张上传
  • ❌ 格式容易错乱

传统流程：20-30 分钟手动操作

技术方案：Chrome CDP 自动化

使用 Puppeteer 实现全自动发布：

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// 核心流程
1. 打开 Chrome（保留登录会话）
2. 转换 Markdown → WeChat HTML
3. 粘贴到编辑器
4. 自动上传所有图片
5. 应用主题样式
6. 等待人工确认后发布

最大的挑战：图片占位符

问题：如何将 Markdown 中的 ![](imgs/a.png) 转换为微信编辑器中的图片？

解决方案：占位符 + 替换策略

  1. 转换阶段：![](imgs/a.png) → <img src="placeholder:a.png">
  2. 粘贴阶段：HTML 粘贴到编辑器
  3. 上传阶段：
    • 查找所有占位符（6 种匹配模式）
    • 本地上传图片
    • 替换为微信编辑器的图片 ID
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// 6 种占位符匹配策略
const placeholderPatterns = [
  /placeholder:([^.]+)/,
  /wechat-placeholder:([^.]+)/,
  /data-placeholder="([^"]+)"/,
  // ... 更多模式
];

// 验证粘贴是否成功
const textLength = await page.evaluate(() => {
  return document.body.innerText.length;
});
console.log(`✅ Content check: ${textLength} chars`);

踩坑经验

坑 1：图片插入失败

原因：微信编辑器加载慢，HTML 没有正确粘贴

解决：

  • 增加等待时间（3s → 5s）
  • 添加内容验证
  • 生成"手动插入指南"作为备选

坑 2：粘贴事件被拦截

原因：微信编辑器拦截模拟键盘事件

解决：使用真实的剪贴板粘贴事件

效果：20-30 分钟 → 2-3 分钟全自动

实战案例三：记忆系统 Skill

问题背景

AI 无法跨会话记住重要信息：

  • 对话 1：解释"我喜欢用图表"
  • 对话 2：再次解释
  • 对话 3：第三次解释…

解决方案：四层记忆架构 

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L4_核心层（价值观）  ← 只能手动修改
    ↑
L3_认知层（思维模式） ← 月复盘提炼
    ↑
L2_行为层（习惯偏好） ← 周复盘提炼（3次+）
    ↑
L1_情境层（日常记录） ← 实时记录

自动判断规则

L1_情境层：日常事件、决策、情绪

L2_行为层：出现 3 次以上的偏好

L3_认知层：多个行为指向同一原则

L4_核心层：⚠️ 只能手动修改

重复模式检测

当用户说"我喜欢图表"时：

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Grep "图表" AI_MEMORY/L1_情境层/
# 结果：发现这是第 5 次出现
# 建议：记录到 L2_行为层/工作习惯.md

实战演示

场景：用户表达偏好

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我："我更喜欢用图表而不是大段文字"

Claude：
✅ 已记录到 L1_情境层/2026-01.md

💡 检测到这是第 5 次出现"图表偏好"，
   是否记录到 L2_行为层/工作习惯.md？

效果：AI 越用越懂你，而不是每次都从零开始。

高级技巧：技能协作模式

1. Pipeline（流水线） 

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草稿 → content-digest → blog-writing → baoyu-post-to-wechat → 发布

博客发布自动化流水线

2. Router（路由） 

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文章 → 判断类型 → {
  "技术博客": blog-writing
  "公众号": wechat-article-standardizer
  "小红书": baoyu-xhs-images
}

3. Loop（循环） 

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草稿 → blog-quality-assurance → 检查 → 有问题 → 优化 → 再检查 → 通过

最佳实践

1. 技能设计三大原则

原则一：Concise is Key（简洁是关键）

反例（太啰嗦）：

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## 如何使用这个技能

首先，你需要确保你的计算机上安装了 Node.js 环境。
Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时...

正例（精简）：

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## Prerequisites
- Node.js 18+
- Bun runtime (via `npx -y bun`)

原则二：Set Appropriate Degrees of Freedom

自由度 适用场景 示例
高（文本指令） 多种有效方法 内容创作、策略规划
中（参数化脚本） 有偏好模式 blog-writing 模板选择
低（特定脚本） 操作 fragile 微信图片上传

类比：Claude 就像在探索路径

  • 开阔田野：高自由度
  • 狭窄桥梁：低自由度，需要护栏

原则三：Avoid Duplication

信息只存在于一个地方：

  • ✅ SKILL.md：核心工作流
  • ✅ references/：详细文档
  • ❌ 两者都放：浪费 token

2. 命名规范

推荐格式：<domain>-<action> 或 <project>-<feature>

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✅ blog-writing
✅ baoyu-post-to-wechat
✅ mem-record

❌ blogWriter（不要驼峰）
❌ post_wechat（不要下划线）

3. 版本管理 

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.claude/skills/
├── blog-writing/
│   ├── SKILL.md
│   ├── CHANGELOG.md      # 版本历史
│   └── ...
└── iteration-log-2026-01-20.md  # 技能迭代日志

思维转变：从 Chatbot 到 Agent 团队

转变一：从"一次性对话"到"可积累经验"

旧模式：

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对话 → 使用 → 遗忘 → 下次重复解释

新模式：

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对话 → 提炼为 Skill → 持续改进 → 越用越聪明

案例：mem-record 技能

  • 第 1 次：记录决策
  • 第 3 次：识别模式，提炼到 L2
  • 第 N 次：形成"习惯"

转变二：从"通用助手"到"专业团队"

旧模式：

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一个 Claude 什么都做，但什么都不精

新模式：

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blog-writing (博客专家)
baoyu-post-to-wechat (公众号专家)
mem-record (记忆管理专家)
pdf/document (文档处理专家)

协作模式：

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我 → blog-writing (创建内容)
       ↓
     baoyu-cover-image (设计封面)
       ↓
     baoyu-post-to-wechat (发布)

转变三：从"被动响应"到"主动执行"

旧模式：

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我："帮我做 X"
Claude："好的，怎么？"
我："步骤 1..."
Claude："然后呢？"

新模式：

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我："Skill: blog-writing 创建一篇博客"
Claude：[自动完成所有步骤]

三大思维转变

开始构建你的 AI Agent 团队

第 1 周：创建第一个技能

从最简单的任务开始：

  1. 识别一个重复 3 次以上的任务
  2. 创建技能目录
  3. 编写 SKILL.md
  4. 测试并迭代

第 2-3 周：构建技能包

将相关技能组合：

  • blog-writing（6 个子技能）
  • 内容创作（4 个技能）
  • 记忆系统（5 个技能）

第 4 周：技能协作

让技能相互调用：

  • 博客发布流水线
  • 内容创作自动化
  • 知识管理闭环

一个月后

你会发现：

  • ✅ 重复任务自动化率 > 80%
  • ✅ AI 越用越懂你的偏好
  • ✅ 从"操作者"变成"指挥者"
  • ✅ 拥有一支 24/7 待命的 AI Agent 团队

结语：工具变成团队，助手变成协作者

Claude Skills 最大的价值不在于"自动化"，而在于思维方式的质变。

正如编译器的"自举"开启了现代编程时代，Skills 的"模块化"可能正在开启智能编程时代的大门。

转变的关键：

  • 从"写代码"到"orchestrate 代码"
  • 从"通用助手"到"专业团队"
  • 从"一次性对话"到"可积累经验"

而人类工程师的角色，将从"代码的书写者"，转变为"智能系统的指挥者"——这或许是更令人兴奋的未来。

参考资料：

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