本篇我们继续基于《The Complete Guide to Building Skills for Claude》，探讨下如何设计一个真正可用的 Skill，从而“构建一个可长期运行、可规模化扩展的 AI 工作流单元”。
一、Skill 设计是在做一个“执行系统”
官方文档在 Chapter 2 开头给出一句非常关键的话：
Start with use cases.
翻译过来就是：
在写任何代码之前，首先需要明确使用场景。
很多人会忽略这句话，但这其实正是 Skill 与 Prompt 的根本区别。
Prompt 是想到什么写什么。而设计Skill 的目标是做一个可重复执行的系统。
所以设计 Skill 的第一步不是写 YAML。而是明确“用户真正要完成什么”。
二、从 Use Case 开始：官方设计逻辑拆解
官方给了一个示例：
Use Case: Project Sprint Planning
Trigger: 用户说“help me plan this sprint”
Steps:
- 获取当前项目状态（MCP）
- 分析团队容量
- 任务优先级建议
- 创建任务Result: 完整 Sprint 规划完成
这段内容非常重要，我们拆开来看。
1️⃣ Use Case 必须具体：Skill 不适合抽象目标。它适合可执行流程、有明确输入输出、有工具调用路径等场景。
2️⃣ 必须可拆解为步骤：如果一个目标无法拆成步骤，那它就不是 Skill 适用的场景。举个例子：“帮我思考职业发展”，这不其实就不太适合 Skill。而“生成季度安全巡检报告”，这个可以拆解城明确的执行步骤的，就相对来说适合设计为Skill。
三、设计 Skill 的四个核心问题
官方提出四个自检问题：
问题 1：用户想完成什么？
注意，不是“功能是什么”，而是：
用户的最终结果是什么？问题 2：这是多步骤流程吗？
Skill 适合顺序型的流程，步骤之间有依赖关系、有验证逻辑、有质量标准的场景，不适合单一步骤生成的任务。
问题 3：需要哪些工具？
分两类：
- Claude 内置能力（文档生成、代码执行）
- MCP 外部服务（Linear、Notion、Slack）
这一步决定Skill 是否属于：
Category 1（文档生成类）
Category 2（流程自动化类）
Category 3（MCP 增强类）
问题 4：要嵌入哪些行业知识？
这是最关键的一步，Skill 的核心价值不在工具调用，而在嵌入专业规则。
例如工业自动化监测场景中：
- 设备巡检必须包含哪些指标？
- 风险评估如何分级？
- 哪些必须人工复核？
如果不嵌入这些规则，Skill 就只是自动点按钮。
四、官方三大 Skill 类型解析
Chapter 2 总结了三类常见 Skill，我们逐个深拆。
Category 1：文档与资产生成
例如：frontend-design skill
这个skill的特点是：
有固定风格 有模板 有质量标准 不依赖外部工具
这类 Skill 的核心在于风格固化。
典型的行业案例：
- 教学大纲生成 Skill
- 合同模板生成 Skill
- 技术报告格式标准化 Skill
这是“规范固化”。
Category 2：工作流自动化
例如skill-creator 自身就是一个 Skill，其特点是：
分步骤执行 有校验 有迭代 有改进建议
这类 Skill 是方法论封装，非常适合：
- 企业内部审批流程
- 教学项目管理流程
- 产品发布流程
例如Sentry code review skill，其特点：
多次 MCP 调用 有顺序依赖 有错误处理 有领域知识
这是企业级 Skill 的主战场。未来竞争重点就在 Category 3。
五、定义成功标准：真正的工程思维
官方非常罕见地给出量化指标，作为 Skill 工程化检验与测试的标志。
1️⃣ 触发率 ≥ 90%，测试 10–20 条请求，看是否自动加载，这已经是意图识别测试。
2️⃣ 工具调用次数优化，对比无 Skill和有 Skill的结果，统计token、失败率、轮次等等，这本质是性能基准测试。
3️⃣ 0 API失败：通过监控MCP日志，持续优化调用，实现企业级质量标准。
4️⃣ 定性指标：比如用户无需纠正、结果一致、新用户可以一次性完成等等，这个接近用户体验评估。
六、工程级设计流程
我们基于官方内容提炼成一个可复用设计流程。
第一步：结果定义
写一句话：
“本 Skill 的最终产出是 ______”
第二步：流程拆解
列出：
- 输入
- 中间状态
- 工具调用
- 输出
回答：
- 哪些必须验证？
- 哪些必须校验？
- 哪些必须遵循标准？
写出：
- 正触发
- 同义表达
- 负触发
准备：
- 触发测试集
- 功能测试集
- 边界情况
统计：
- 轮次
- token
- 错误率
Planning and Design 这一章真正告诉我们的不是“怎么写 Skill”，而是告诉我们Skill 设计是一个系统工程。它至少包含：
- 需求定义
- 流程拆解
- 规则嵌入
- 触发工程
- 性能测试
这已经远超“提示词技巧”。
Planning and Design 这一章节的真正意义，并不在于教会我们如何完成一次技能开发，而在于重新定义“AI 能力的组织方式”。
当流程可以被结构化，当规则可以被嵌入，当触发可以被量化，当执行可以被验证——AI 就不再只是一个生成引擎，而成为一个可持续优化的系统组件。这种能力的转变，将推动企业建立自己的 Skill 资产库，推动教育机构固化教学流程，推动行业沉淀标准化执行模块。未来的竞争焦点，也许不再是模型参数规模，而是“谁掌握更成熟的工作流设计能力”。
Skills 的设计方法，实际上提供了一种范式：将隐性经验转化为显性结构，将语言能力转化为系统能力。
下一章，我们将进入 Testing & Iteration，进一步探讨如何让 Skill 进入可验证、可迭代、可持续演进的工程阶段。因为真正成熟的系统，不只会运行，更会被持续优化。
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