Anthropic 推出的 Skills 功能表面上看起来只是另一个技术概念，但其背后隐藏着一个能够将 Token 使用量减少约 40% 的架构创新。这个看似简单的标准化文件夹系统，正在重新定义 AI 上下文管理的最佳实践。
上下文浪费的根本问题
AI 智能体要有效执行任务，需要两种核心信息：任务执行流程（通过 Prompts 提供）和可调用的外部工具（通过 MCPs 提供）。然而，当前的实现方式存在严重的资源浪费问题。
臃肿的工具包负担：每次模型调用都会加载本地全部的 MCP 自描述信息。当您只需要在 JIRA 中创建一个任务时，上下文中却充斥着 Git、浏览器、数据库等无关工具的 MCP 信息。仅一个 GitHub MCP 就可能消耗数万个 Token。
冗长的指令重复：即使您已经处于代码单元测试阶段，编程智能体仍会将从 JIRA 拉取任务的完整流程反复注入上下文。
这种”一刀切”的加载策略导致 AI 的上下文窗口被大量”可能用不上”的信息填满，造成性能下降和成本飙升的双重问题。
按需加载的架构优势
Skills 的核心创新在于用”按需加载”替代了”全局预载”机制。这种转变在资源利用效率上实现了质的飞跃。
传统模式下，加载一个完整的 JIRA 操作手册可能需要 3000 Tokens。而使用 Skills 机制，Claude 启动时只需要查看 JIRA Skill 的索引信息（SKILL.md 中的摘要），仅占用约 30 Tokens。只有当用户明确提及”创建 JIRA 任务”时，系统才会动态加载具体的指令和脚本。
这种从 3000 到 30 的压缩比例，不仅节省了成本，更重要的是提升了上下文的质量和相关性。
轻量化脚本替代方案
Skills 架构的一个重要优势是赋予开发者用脚本替代轻量级 MCP 的能力。对于 JIRA 任务拉取这类操作，不再需要常驻上下文的 MCP，而是可以编写一个用完即走的脚本。
这种方式类似于上下文管理领域的容器化技术：将复杂的、需要专家手动调优的上下文优化问题，转变为标准化的、一键部署的工程实践。当然，对于 Playwright 这类重型浏览器操作工具，由于其改写成本过高，仍然需要保留传统的 MCP 方式。
标准化的文件组织结构
Skills 采用标准化的文件夹结构，位于项目的 .claude/skills/ 目录下。典型的组织方式如下：
my-skill/
├── SKILL.md (必需)
├── reference.md (可选文档)
├── examples.md (可选示例)
├── scripts/
│ └── helper.py (可选工具)
└── templates/
└── template.txt (可选模板)其中 SKILL.md 是核心必需文件，包含基本的技能定义和使用说明。其他脚本和资源文件都是可选的，对于简单的子提示词场景，甚至不需要额外的辅助文件。
SKILL.md 的基本结构包含 YAML 前置元数据和详细说明：
---
name: Your Skill Name
description: Brief description of what this Skill does and when to use it
---在 AI 工具化的发展历程中，Anthropic 并非先行者。OpenAI 在 2023 年就推出了 ChatGPT Plugins，Google 也在 2024 年发布了 Gemini Extensions。但这些解决方案都存在各自的局限性。
Plugins 类似于封闭而笨重的应用商店，配置复杂且体验割裂。Extensions 则主要服务于 Google 生态系统的内部整合。
Skills 抛弃了复杂协议和应用商店的包袱，回归到 LLM 的本质精神——“简单文本 + 执行环境”。在 AI 仍然面临”记忆缺失 + 固定上下文”限制的今天，Skills 代表了迁移性最好的工程化解决方案。
Skills 的设计理念具有很强的跨平台适应性。理论上，可以将 ~/.claude/skills 目录中的技能文件夹直接复制到其他 AI 编程工具的环境中，然后编写相应的指令让模型读取 SKILL.md 并执行检索逻辑。
虽然在不同平台中的使用体验可能有所差异，但这种标准化、模块化的设计理念为 AI 工具的互操作性提供了新的可能性。
Skills 的成功标志着上下文管理正在从艺术化调优向工程化实践转变。这种转变不仅降低了使用门槛，更重要的是建立了可复制、可扩展的最佳实践。
随着 AI 模型能力的持续提升和应用场景的不断扩展，类似的标准化解决方案将成为推动技术普及的关键因素。Skills 为整个行业提供了一个关于如何在有限的上下文窗口内实现最优资源配置的优秀范例。
这种架构创新的意义远不止于 40% 的成本节约，它代表着 AI 工程化思维的成熟，为构建更加智能、高效的开发环境奠定了基础。
技术架构的演进意义
在 AI 工具化的发展历程中，Anthropic 并非先行者。OpenAI 在 2023 年就推出了 ChatGPT Plugins，Google 也在 2024 年发布了 Gemini Extensions。但这些解决方案都存在各自的局限性。
Plugins 类似于封闭而笨重的应用商店，配置复杂且体验割裂。Extensions 则主要服务于 Google 生态系统的内部整合。
Skills 抛弃了复杂协议和应用商店的包袱，回归到 LLM 的本质精神——“简单文本 + 执行环境”。在 AI 仍然面临”记忆缺失 + 固定上下文”限制的今天，Skills 代表了迁移性最好的工程化解决方案。
跨平台的技术适应性
Skills 的设计理念具有很强的跨平台适应性。理论上，可以将 ~/.claude/skills 目录中的技能文件夹直接复制到其他 AI 编程工具的环境中，然后编写相应的指令让模型读取 SKILL.md 并执行检索逻辑。
虽然在不同平台中的使用体验可能有所差异，但这种标准化、模块化的设计理念为 AI 工具的互操作性提供了新的可能性。
上下文管理的未来展望
Skills 的成功标志着上下文管理正在从艺术化调优向工程化实践转变。这种转变不仅降低了使用门槛，更重要的是建立了可复制、可扩展的最佳实践。
随着 AI 模型能力的持续提升和应用场景的不断扩展，类似的标准化解决方案将成为推动技术普及的关键因素。Skills 为整个行业提供了一个关于如何在有限的上下文窗口内实现最优资源配置的优秀范例。
实际应用案例
Claude Skills 的按需加载机制在实际项目中已经展现出显著优势。例如，在构建自动化内容发布系统时，开发者可以使用 Skills 来管理不同的发布渠道和工作流程，从而实现高效的上下文管理和成本控制。
这种模块化设计特别适合处理多平台内容发布、社交媒体管理等复杂场景，其中每个平台都可以作为独立的 Skill 进行管理和调用。