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“傳統的五子棋只是把五個子連成一條線 ， 而技能五子棋則是在傳統的五子棋中加入了技能”——幾個月前 ， “技能五子棋”出圈 。 而今年1月 ， 一個以“技能”（Skills）命名的范式也逐漸從硅谷的AI企業中“出圈”到國內 ， 一時間人人都在學習Skills ， 不只是開發者 ， 不少職場人士也開始嘗試通過這一范式 ， 將固定流程任務封裝為大模型可調用的“技能” 。
Skills推出不久 ， OpenAI、微軟、騰訊等國內外大廠旗下的產品紛紛跟進支持 。 1月19日 ， 字節跳動旗下AI Agent平臺“扣子”更新 ， 上線“技能商店” ， 成為第一個將Skills翻譯成“技能”并推出類似功能的國內大廠 。
那么 ， 究竟什么是Skills？讓大模型學會“技能”后會有什么效果？新京報貝殼財經記者進行了實測 。
一度成為網絡流行語的喜劇綜藝表演作品《技能五子棋》 。喜人奇妙夜視頻號截圖
全球大廠紛紛跟進Skills
要理解Skills的爆火 ， 首先要回到一個核心問題：通用AI為什么“懂道理卻不會干活”？
例如 ， DeepSeek能寫代碼 ， 但不知道程序員團隊用的是哪個框架、代碼規范是什么；Kimi能生成分析報告 ， 卻不理解不同公司的財務報銷制度、審批鏈條和表單格式；豆包能構思營銷文案 ， 卻不知道具體品牌的調性、目標受眾的痛點、過往成功案例的規律 。
關鍵痛點在于 ， 這些操作訣竅散落在組織和個人經驗中 ， 無法被模型直接調用 。 它們不是“知識”而是“技能”——只有在實踐中反復摸索、總結失敗、積累成功才能習得 ， 每個人、每家公司均不同 。
在此背景下 ， Skills出現了 ， 該概念最初來源于以AI編程能力知名的國外AI大模型Claude 。 2025年10月16日 ， Claude悄然推出了一項名為Claude Skills的功能 。 官方的解釋是“Skills能教會Claude如何以可重復的方式完成具體任務——比如按照貴公司的品牌規范生成文檔、依托組織專屬的工作流程分析數據 ， 或是自動化處理各類個人事務 。 ”
新京報貝殼財經記者測試發現 ， Skills可以簡單理解為就是一個能夠將多輪prompt（提示詞）“封裝”到一起的“標準化模塊” 。
貝殼財經記者使用扣子編程平臺生成的一個“技能”模塊
以“PDF處理技能”為例 ， 一個提前制作好的Skills會告訴AI：如何識別表單字段、如何處理版式、如何檢查錯誤、遇到問題時如何處理 ， 內部可能還包含Python腳本用于格式轉換 ， 以及存放有公司品牌規范、字體要求、表單模板等 。 當AI需要處理PDF時 ， 會自動識別并加載相關指令和資源 ， 按照既定流程執行 。
值得注意的是 ， “Skills”可以通過自然語言編輯 ， 如同程序員編程一樣 ， 沒有編程基礎的普通人也可以進行嘗試 ， 從而沉淀出屬于自己的“技能” ， 這正是其“出圈”的關鍵點 。
最初 ， 該功能只在開發者小圈子里流傳 ， 像是一次技術實驗 。 但事情發展得比任何人預期都要快 。 一個月后的12月18日 ， Claude所屬公司Anthropic做了一個出人意料的決定：將Skills發布為開放標準 。 這意味著 ， 任何AI平臺、任何開發工具 ， 都可以實現Skills標準 。
同一個月 ， ChatGPT悄悄出現了“幾乎一模一樣的架構”——相同的SKILL.md文件、相同的目錄組織等 。 微軟、騰訊等旗下的編程工具也官宣支持Skills標準 。 就這樣 ， Skills從單一廠商的實驗性功能 ， 到全球AI巨頭的集體跟進 ， 不到3個月時間 。
新京報貝殼財經記者發現 ， 在Github平臺上 ， 不少與Skills相關的代碼庫的星數在不斷飆漲 ， 截至1月21日 ， Anthropic官方Skills庫的星數已接近5萬 。
Anthropic核心工程師Barry Zhang在一個行業論壇上的發言 ， 道出了行業對Skills的共識：“別造Agent（智能體）了 ， 造Skills就行 。 ”
實測“技能”：迭代兩輪 ， 模仿出記者文風
Skills如何使用？新京報貝殼財經記者使用集成了Skills能力的扣子來實測“技能”功能 。
點擊該平臺“技能商店”選項下的“創建技能” ， 進入Skills的創建界面 。 貝殼財經記者首先使用自然語言復述了自己日常撰寫稿件的工作流程和文章要求 ， 例如文章結構、標題樣式等 ， 很快就生成了一個“貝殼財經科技類文章寫作技能” 。
不過 ， 當首次使用該“技能”讓其撰寫文章時 ， 貝殼財經記者發現這一“技能”犯了大多數大模型都會犯的錯誤：整篇文章雖然符合格式 ， 但充滿了編號和定義 ， 寫得像“論文” ， AI味兒嚴重 。
緊接著向其輸入記者本人之前寫過的文章 ， 讓其學習文章風格 ， 并針對該“技能”首次生成的文章結果進行了針對性點評 ， 讓其“避坑” 。 很快 ， “貝殼財經科技類文章寫作技能”針對提醒進行了迭代 ， 生成了“2.0”版本 。
新京報貝殼財經記者在扣子平臺上生成“貝殼財經科技類文章寫作技能” ， 并進行了版本迭代 。
當再次使用這一“技能”生成文字時 ， 此前存在的問題已經解決 。 雖然這一“技能”仍然替代不了采訪能力 ， 但已經可以做到按照記者的要求 ， 針對不同選題生成基本符合報社調性、帶有本人文風的文章 。
新京報貝殼財經記者注意到 ， 相比直接在大模型中輸入提示詞來完成任務 ， “技能”可以讓大模型“記住”此前通過多輪對話沉淀下的記者的要求 ， 這樣再次使用這一“技能”時 ， 直接調取即可 ， 不用再輸入額外的提示詞 ， 省去了重復輸入的麻煩 。 這一過程中 ， 公司的規范和流程以及創造者本人的經驗也“沉淀”在了“技能”之中 ， 該邏輯也完全可以推廣至其他業務范疇 ， 如有著明確格式要求的公文、研報或者有固定流程的批文任務等 。
事實上 ， 新京報貝殼財經記者在扣子平臺的“技能商店”中就看到了不少其他用戶上傳的“技能” ， 包括創造歷史課件、分析股票板塊熱度、創建新年繪本等 。 其中 ， 一個名為“花叔的自動化寫作”的技能已經有4800人安裝 。 創作者“花叔”表示 ， 該技能已經“運行迭代2個月 20 版以上 ， 產出10篇以上1萬+閱讀文章 。 ”
扣子平臺“技能商店”中的“技能” 。
Skills的未來：讓大模型更理解用戶 ， 但也存在風險
有熟練使用Skills的個人開發者告訴新京報貝殼財經記者 ， Skills可以“搭配使用” ， 例如在工作流程中 ， 搜集信息、處理信息和二次審校核驗可以分成3個Skills ， “這實際上是把工作流程‘原子化’了 ， 未來企業的競爭力有可能直接取決于私有Skills的沉淀數量與質量 ， 取決于能否將隱性知識高效轉化為標準化的可執行模塊 。 ”
也有聲音認為 ， 在這一情況下 ， Skills將讓算力的消耗再上一個臺階 。 對此 ， Anthropic創造性地設計了“漸進式披露”（Progressive Disclosure）機制 。 AI啟動時只掃描每個Skill的元數據（約100 tokens）——也就是技能的名稱和描述 ， 知道“有哪些技能可用”即可；真正需要時才加載完整的SKILL.md（約3000 tokens）和相關腳本 。 這意味著一個Agent可以裝備100個技能 ， 但平時幾乎不占用上下文 ， 只有在干活時才“打開說明書” 。
例如 ， 一項流程中 ， 當AI需要處理文檔時 ， 會自動識別文檔處理的Skills ， 而處理PDF時 ， 會自動識別支持處理PDF的Skills ， 加載相關指令和資源 ， 按照既定流程執行 。 這一機制能有效降低算力消耗 ， 更重要的是 ， 它徹底改變了AI的使用方式：從“每次都得教一遍” ， 到“學會一遍 ， 終身受益” 。
不過 ， Skills也存在風險 。 例如 ， 目前GitHub等代碼平臺上存在著名字、功能五花八門的Skills ， 但由于許多Skills由個人開發者創造 ， 其中有可能隱藏惡意的代碼、腳本 ， 存在信息泄露的風險 。 因此 ， 創建獨屬于個人或公司的“技能”最為保險 。
“讓大模型變得越來越‘聰明’是巨頭們的事 ， 但Skills才是能讓普通人也可以擁有‘技能’的落地功能 。 如何讓大模型更理解你 ， 更好地幫你干活兒？建立自己的Skills或是機會之一 ， 這才是AI時代真正的護城河 。 ”上述開發者說 。
記者聯系郵箱：luoyidan@xjbnews.com
新京報貝殼財經記者 羅亦丹
編輯 王進雨
【爆火的Skills如何給大模型加入“技能”？記者實測】校對 盧茜
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