# Anthropic 技能课程没教客户最关心的那件事

> 6 个视频约 22 分钟，讲清 Claude Code 技能的创建与分享，却没教如何用评测证明技能有效。

原文: https://fdetimes.net/zh/books-courses/anthropic-introduction-to-agent-skills-course/

据 ITmedia 旗下技术网站 @IT 报道，Anthropic 的“Introduction to agent skills”课程只有 6 个视频，总长约 22 分钟。@IT 还提到，课程于 2026 年 3 月 10 日上线，预计完成时间约 1 小时 45 分钟，包括视频之外的阅读和动手练习。所以请留出一个下午，22 分钟是不够的。

这些时间花得值。Anthropic 把技能描述为可复用的 markdown 指令，Claude 会在合适的时机自动用于合适的任务；课程的目标是“教 Claude 一次，而不是永远重复自己”。对前线部署工程师（FDE）来说，这正是打包客户自有工作流的方式，让智能体每次运行都能做对。

但课程教的是机制，不是度量。6 节课里没有一节专门讲如何写评测，而客户迟早会问：你怎么知道这项技能有效？

## 六节课：从概念到排错

课程隶属 Anthropic Academy，运行在 Skilljar 平台上，只讲 Claude Code 中的技能。六节课依次是：技能是什么、创建第一个技能、配置与多文件技能、技能与 Claude Code 其他功能的比较、分享技能，以及排错。

技术基础很精简。根据 Claude Code 文档，每项技能都是一个文件夹，其中的 SKILL.md 文件分两部分：YAML frontmatter 告诉 Claude 何时使用这项技能，正文存放指令。项目级技能通过提交到代码仓库来共享，因此客户的仓库自然就是存放客户工作流的地方。

不要把这门课和 DeepLearning.AI 的“Agent Skills with Anthropic”混为一谈。那是另一门长得多的课程，把技能视为用专业知识扩展智能体能力的指令文件夹。

| | Anthropic Academy | DeepLearning.AI |
|---|---|---|
| 规模 | 6 个视频，约 22 分钟 | 10 节课，2 小时 19 分钟 |
| 讲师 | Anthropic | Elie Schoppik |

学习顺序：先学 Academy 课程，掌握机制；紧接着读 Anthropic 的“Skill authoring best practices”指南，课程的缺口正是在这里补上的。DeepLearning.AI 的课程留到以后想深入时再学。

## 先写评测，再写指令

课程漏掉的部分，恰恰是应该最先做的一步。Anthropic 的最佳实践指南写得很明确：在为技能编写大量文档之前，先创建评测。所以本文开头的流程图把评测放在选定工作流之后，甚至在打开 SKILL.md 之前。

评测并不复杂：一个真实请求加一个预期结果。指南中的例子是请求“extract all text from this PDF file and save it to output.txt”。预期结果可以写成：存在 output.txt 文件，且其中包含 PDF 的全部文字。

假设你在为一家电商公司工作。一条评测可以是“为订单 #1234 退款”，预期智能体会检查订单状态，如果金额超过财务团队设定的阈值，就停下来请求审批。写出三条这样的陈述，你在写下第一行指令之前就清楚这项技能必须做什么。

写评测已经有工具可用：Anthropic 在 2026 年 3 月 3 日的一篇博客中表示，skill-creator 现在可以帮助编写评测，即检查 Claude 对给定提示词是否按预期执行的测试。运行评测则是另一回事。根据最佳实践指南，目前还没有内置的运行方式，评测框架仍需自己搭建。

## 只写 Claude 不知道的内容

评测就绪后才开始写正文，删减规则也写得很清楚：只补充 Claude 尚不具备的上下文，每一段都必须对得起它消耗的 token。面对客户的内部文档，这意味着删掉解释什么是退款、怎么写 JOIN 的段落。

留下来的是只有这家客户才有的规则，比如超过哪个阈值需要人工审批，哪个遗留系统碰不得。事先写好的评测让你可以删得更狠：删掉一段，重新运行，如果仍然通过，说明这段本就不需要。

**要点:** 好的技能只包含模型对你的客户还不了解的内容。

## 描述决定技能会不会被调用

正文写得再好，Claude 从不选用这项技能也是白搭。根据 Claude Code 文档，描述决定 Claude 是否使用一项技能。文档建议把主要用例放在最前面，因为在技能列表中，描述加上 when_to_use 超过 1,536 个字符就会被截断。

Anthropic 指出了两种失败模式：描述太宽，技能会被误触发；描述太窄，技能永远不会运行。“帮助处理订单”这样的写法属于前者。按固定模式重写：这项技能做什么，用户提出什么需求时应该使用它。

评测在这里同样有用。Anthropic 用 skill-creator 调优后，其 6 项公开技能中有 5 项的触发效果得到改善。你的评测集还应该包含不应触发这项技能的请求。

## 把课程变成简历上的证据

打动招聘经理的不是你看完了六个视频，而是你做的技能能不能用。如果岗位描述提到 Claude Code 或智能体技能，就在作品集里放一个仓库，包含 SKILL.md、事先写好的评测集，以及几行说明，解释每段内容为何被删。

课程教你构建技能。证明它有效要靠你自己，靠在第一行指令之前写好的评测。

**本周动手试试:**

- 挑一个每次会话都得重新向 Claude 解释的任务，在打开 SKILL.md 之前为它写 3 条评测，每条都是一个真实请求加一个预期结果
- 为这个任务写一个项目级 SKILL.md，删掉 Claude 已经知道的每一段，重新运行这 3 条评测，然后提交到仓库
- 重写描述，把主要用例放在第一句，再往评测集里加一条不应触发这项技能的请求

## 信源

- [Anthropic Academy Courses – Introduction to agent skills](https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-agent-skills)

- [【無料】Anthropic公式「エージェントスキル入門」講座が公開](https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2603/10/news010.html)

- [Agent Skills with Anthropic – DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/short-courses/agent-skills-with-anthropic/)

- [Extend Claude with skills – Claude Code Docs](https://code.claude.com/docs/en/skills)

- [Skill authoring best practices – Claude Docs](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/agent-skills/best-practices)

- [Improving skill-creator: Test, measure, and refine Agent Skills](https://claude.com/blog/improving-skill-creator-test-measure-and-refine-agent-skills)