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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。

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要点速览

  • 课程共 6 个视频,总长约 22 分钟,完成全部内容约需 1 小时 45 分钟,只讲 Claude Code 中的技能
  • 六节课讲技能的创建、配置、分享和排错,但没有一节专门讲评测
  • 先学课程,再读最佳实践指南,养成先写评测、后写指令的习惯
决策树。根节点问题:CLAUDE.md 中的某一部分是事实还是流程?如果是事实,就留在 CLAUDE.md 中。如果是流程,接着问:它有没有副作用,比如部署?没有,就拆分成项目级 SKILL.md;有,就关闭自动加载并限制 allowed-tools。这一分支以橙色突出显示。
根据 Claude Code 文档,当 CLAUDE.md 中的某一部分已成为流程而非单纯的事实时,就该创建技能。对于部署这类有副作用的流程,应关闭自动加载,让技能只在有人输入 /name 时运行。来源:Claude Code 文档及 Anthropic《Skill authoring best practices》。

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。

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。

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