Anthropic推出Agent Skills开放标准，将AI能力模块化封装为可动态加载的"技能包"。它采用渐进式披露设计，按需调用工具脚本，避免上下文污染，同时结合传统代码确保确定性任务的高效执行。通过标准化技能接口，企业可快速组合业务经验与AI能力，如自然语言查数、指标归因分析等场景，实现智能体能力的灵活扩展与复用，推动AI工程化落地进入微服务时代。

Anthropic推出的Skill功能，让开发者能快速封装经验与流程为可复用的技能包。每个Skill包含YAML元数据和Markdown描述，支持渐进式加载资源。与MCP协议互补，Skill更轻量且适合知识传递。开发时需精简SKILL.md文件，采用洋葱式结构分层披露信息，并利用AI辅助生成高质量技能。核心在于清晰表达需求并提供充足上下文，而非手动编写细节。

Anthropic推出的Claude Skills是一种模块化能力，用于扩展Claude的功能。它通过元数据、指令和资源三要素，为Agent注入流程化、确定性的内部知识。Claude Skills采用渐进式披露原则，按需加载信息，高效利用上下文窗口。与MCP协同工作，Claude Skills提供领域知识，MCP提供外部工具。这种设计使得Claude Skills成为工业级Agent的标配能力。

Agent Skills让AI能力扩展平民化，用户无需编程即可定制AI功能。通过模块化设计，Claude能自动调用Skills处理文档、数据等任务，提升效率并确保准确性。与MCP相比，Skills更简单安全，适合标准化任务。官方提供预建Skills，支持自定义，未来AI定制时代已来，人类将更专注于创造与决策。

Skills是Anthropic推出的解决Prompt复用问题的技术，通过打包Prompt和资源文件，实现任务标准化和自动化。它适合简单重复任务，如代码审查、文档生成，但不适用于复杂流程。Skills与MCP不同，前者聚焦内部任务执行，后者强调外部连接。尽管Skills设计理念不错，但目前稳定性欠佳，适合逐步迭代使用。

Claude的Skills系统通过提示扩展和上下文修改，增强了LLM的任务处理能力。Skills并非可执行代码，而是通过注入特定领域的提示模板，改变Claude的对话和执行上下文，使其更好地应对复杂任务。技能选择基于LLM的推理，而非算法匹配。每个技能通过SKILL.md文件定义，包含元数据和详细指令，支持资源捆绑和工具权限管理，确保任务的灵活性和安全性。

Claude Skills是Anthropic推出的可扩展机制，允许开发者将业务流程、模板和知识打包成模块，供Claude在需要时自动调用。它采用渐进式加载策略，有效避免上下文窗口超载，且所有技能运行在安全的沙盒环境中。与Function Calling不同，Skills更注重内部流程的封装和复用，适合文档自动化、数据分析等场景，提升AI的灵活性和效率。

Anthropic推出的Claude Code Skills创新性地通过文件系统动态加载技能，采用渐进式信息披露设计，提升Agent响应效率与知识深度。与传统硬编码工具调用相比，Skills支持模块化组合与跨项目复用，技术架构包含动态工具生成与Hook拦截器，实现技能即时加载与优化。Strands Agents SDK成功复刻此能力，展现高扩展性与灵活性，推动Agentic AI应用发展。