如何在Claude中建立自定義技能：逐步指南

在人工智慧模型日益強大的今天，如何讓AI工具更高效地服務於特定工作流程成為團隊關注的焦點。Claude作為一款先進的AI助手，能夠審查資料、檢查程式碼、撰寫報告和準備簡報，但團隊經常發現自己在每次對話中重複相同的結構、驗證規則、公司標準和最終檢查指令。這種重複不僅浪費時間，還導致結果不一致。

Claude的自定義技能（Custom Skills）正是為解決這一痛點而設計。它透過打包可重用的指令、工作流、模板、指令碼、示例和參考檔案，讓Claude能夠在匹配任務時自動載入這些資源。本文將全面解析Claude技能的工作原理，探討配置選項，並逐步構建一個實用的CSV資料稽核技能。

什麼是Claude自定義技能？

一個技能本質上是一個目錄，包含讓Claude完成特定任務的指令和可選資源。每個技能至少需要一個SKILL.md檔案，該檔案定義了技能的功能、使用場景以及Claude應遵循的步驟。它還可以定義輸出格式，並指向指令碼、模板、示例或參考檔案。

技能遵循Agent Skills開放標準（agentskills.io），其核心——名稱、描述和純Markdown——可在Claude應用、Claude Code、Claude Agent SDK和Claude開發者平臺之間移植。不同的產品會在此基礎上擴充套件自己的特性，這也是大多數混淆的來源。

技能與自定義命令的合併

如果您之前使用過Claude Code，可能已經在.claude/commands/目錄下存放了一些檔案。現在自定義命令已合併到技能中。.claude/commands/deploy.md和.claude/skills/deploy/SKILL.md都會建立/deploy命令，行為完全相同。現有的命令檔案繼續有效，技能在此基礎上增加了可選功能：支援檔案的目錄、控制呼叫方式的前言後設資料，以及任務相關時的自動載入。如果技能和命令同名，技能優先。

是否需要程式設計？

不需要。一個基本的自定義技能只需要Markdown。例如，以下就是一個完整的技能：

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name: code-review-python
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Review Python code for best practices, type hints, and PEP 8 compliance.

當需要分析資料、處理檔案、驗證輸出、生成視覺化、轉換結構化資訊、呼叫命令列工具、執行確定性計算、建立或修改文件，或自動化開發工作流時，程式碼才會派上用場。規則很簡單：純指令工作流不需要程式碼；確定性處理或自動化需要程式碼幫助；外部系統整合通常需要工具、指令碼或MCP。從Markdown開始，僅在指令無法產生可靠執行時才新增程式碼。

Claude技能的工作原理

技能採用漸進式披露機制，而不是將每個技能和每個檔案都載入到上下文視窗中。Claude分階段載入資訊：

• 階段1：發現：啟動時，Claude僅讀取每個技能的後設資料（名稱和描述），根據描述判斷是否匹配您的請求。
• 階段2：指令載入：一旦Claude確定技能相關，就載入SKILL.md的Markdown正文。
• 階段3：支援資源：Claude根據需要讀取指令碼、示例、引用和模板。參考檔案和資料在讀取前不消耗上下文令牌；指令碼透過bash執行，只有輸出消耗上下文。

一個重要後果：技能內容在會話中持續存在。在Claude Code中呼叫技能後，渲染的SKILL.md作為一條訊息進入對話，並在會話剩餘部分保持。因此，應將在整個任務中適用的指導寫為常設指令，而非一次性步驟。SKILL.md中的每一行都是反覆出現的令牌成本，應保持正文簡潔，將細節推送到參考檔案中。

技能剖析

典型的技能目錄結構：

• SKILL.md（必需）：YAML前言 + Markdown指令
• references/：詳細資訊的參考檔案（編碼標準、業務規則等）
• examples/：好結果和壞結果的示例
• templates/：固定輸出結構
• scripts/：確定性處理指令碼

僅打包檔案是不夠的，需要在SKILL.md中顯式引用它們。建議將SKILL.md控制在500行以內。

前言參考

前言的便攜核心欄位是name（識別符號/顯示名稱）和description（技能功能和使用場景）。在Claude Code中，所有前言欄位都是可選的，只有description推薦填寫。其他欄位如when_to_use（觸發短語）、argument-hint（自動完成提示）、arguments（命名位置引數）、disable-model-invocation（禁止自動載入）、user-invocable（隱藏/選單）、allowed-tools/disallowed-tools（工具許可權）、model（指定模型）、effort（努力水平）、context（子代理上下文）、hooks（生命週期鉤子）、paths（自動啟用的檔案路徑模式）、shell（shell型別）等提供了更精細的控制。

在Claude.ai（Web/桌面應用）中，name和description必須填寫，name最多64字元，description最多200字元。還可選dependencies欄位宣告所需的包。

手把手專案：構建資料質量稽核技能

我們將構建一個分析CSV資料集並檢查行/列計數、缺失值、重複記錄、資料型別、高基數列、常量列、數值摘要及其他異常模式的技能。

前提條件

• 安裝Claude Code
• Python 3.9以上
• Pandas（pip install pandas）
• 一個專案目錄和用於測試的CSV檔案

步驟1：建立技能目錄

對於專案級技能：

.claude/skills/data-quality-auditor/

對於個人技能（跨所有專案），使用~/.claude/skills/。

步驟2：建立SKILL.md

在.claude/skills/data-quality-auditor/SKILL.md中寫入內容，包含YAML前言和Markdown指令，定義技能名稱、描述、觸發條件，以及具體的稽核步驟。例如，設定allowed-tools允許Claude執行Python指令碼。

步驟3：編寫稽核指令碼

在scripts/目錄下建立Python指令碼（如audit.py），使用Pandas載入CSV並生成各項統計資訊。指令碼應輸出可被Claude解析的結果。

步驟4：使用技能

在Claude Code中，可以透過/命令呼叫技能，或讓Claude根據描述自動載入。對於Web/桌面應用，需要將技能目錄上傳到賬戶設定中。

結論

Claude的自定義技能為團隊提供了標準化工作流、提高一致性和效率的強大工具。從簡單的Markdown指令到包含指令碼和參考檔案的複雜技能，使用者可以根據需求逐步擴充套件。無論是程式碼審查、資料質量檢查還是報告生成，技能都能減少重複勞動，讓AI更智慧地適應團隊需求。