Skills 技能

Skills 是 Anthropic 于 2025 年 10 月推出的模块化能力包,用于解决 AI 在记忆和工作流复用方面的问题。与 Tools(工具)不同,Skills 本质上是封装了领域知识和工作流程的高级提示词,它告诉模型"如何做某事",而不是"调用某个外部接口"。

Skills 与 Tools 的区别

维度Tools(工具)Skills(技能)
本质外部接口/协议领域知识+工作流程
用途连接外部工具、数据源封装专业知识和方法论
调用方式函数调用(Function Calling)提示词注入(Prompt Injection)
使用场景需要获取外部数据或执行操作需要遵循特定流程或方法论
例子联网搜索、数据库查询、调用API数据分析框架、报告撰写规范、业务流程

简单来说:

  • Tools 是 AI 的"手"——帮助 AI 去操作外部世界
  • Skills 是 AI 的"脑"——告诉 AI 如何思考和执行复杂任务

本系统支持的 Python 库

通过 Skills,AI 员工可以在运行时调用以下 Python 库来完成各类数据处理和分析任务:

库名用途
python-pptxPPT 处理
openpyxlExcel 读写
pandas数据分析
numpy数值计算
requestsHTTP 请求
python-docxWord 处理
scikit-learn机器学习
matplotlib绘图
scipy统计分析

使用方式

进入 AI 员工编辑页,在 Skills 配置区域选择需要启用的技能模块。配置完成后,AI 员工会根据任务需求自动调用相应的 Python 库来完成任务。

在 Data Agent 中使用 Skill

上传 Skill 文件

  1. 进入 系统搭建 → 知识库配置 → AgentSkill 配置
  2. 上传 SKILL.md 文件或打包后的 .zip 压缩包

为 AI 员工装配 Skill

  1. 进入 个人配置 → AI 员工市场 管理后台
  2. 选择目标 AI 员工,在 Skills 配置区域选择需要启用的技能模块
  3. 保存配置后,AI 员工会根据用户意图自动触发相应 Skill

Skill 触发机制

Skill 采用三级加载机制,按需加载以节省上下文空间:

级别内容加载时机
Level 1元数据(name + description)始终在上下文中,约 100 词
Level 2SKILL.md 主体Skill 被触发后加载,< 5000 词
Level 3打包资源(references/scripts)按需加载,不限大小

关键点: description 是触发机制的核心——AI 完全依赖它判断何时使用此 Skill,写得越清晰触发越准确。


实战案例:销售周报生成器

以下示例展示当用户表达"生成报告"、"周报"等意图时,如何自动触发 Skill 生成结构化报告。

使用效果

用户输入:

"帮我生成一份本周的销售周报"

AI 员工自动执行:

  1. 识别意图,触发 sales-weekly-report Skill
  2. 调用 Alisa 查询本周销售数据
  3. 按照指标口径计算各项数据
  4. 生成包含图表和分析的 HTML 报告
  5. 返回报告文件供用户下载或预览

Skill 文件结构

sales-weekly-report/
├── SKILL.md                      ← 核心指令文件
├── references/
│   └── metrics-definition.md     ← 指标口径定义
└── templates/
    └── weekly-report-template.html

SKILL.md 示例

---
name: sales-weekly-report
description: 销售周报生成专员,自动汇总本周销售数据并生成可视化报告。
  当用户需要生成销售报告时使用:(1) 查询本周销售数据,(2) 计算关键指标,(3) 生成HTML周报。
  触发关键词:销售周报、周报生成、销售汇总、本周业绩、generate report、weekly sales。
---

# 销售周报生成器

## 触发条件
当用户提出以下类型请求时激活:
- "帮我生成本周的销售周报"
- "汇总一下这周的销售情况"
- "出一份销售报告"

## 执行流程

### Step 1:数据获取
通过 Data Query (Alisa) 查询以下数据:
- 本周销售总额、订单数、客单价
- 按产品类别的销售分布
- 同比/环比增长率
- Top 10 畅销商品

### Step 2:指标计算
按照 `references/metrics-definition.md` 中的口径计算:
- 销售达成率 = 实际销售额 / 目标销售额 × 100%
- 客单价 = 销售总额 / 订单数
- 环比增长率 = (本周销售额 - 上周销售额) / 上周销售额 × 100%

### Step 3:报告生成
使用 `templates/weekly-report-template.html` 模板生成报告,包含:
1. 概览卡片:销售额、订单数、客单价、达成率
2. 趋势图表:日销售额折线图
3. 分类分析:各品类销售占比饼图
4. 商品排行:Top 10 畅销商品表格
5. 分析建议:基于数据给出 2-3 条业务建议

## 输出格式
生成 HTML 文件,支持直接在浏览器中查看或导出为 PDF。

references/metrics-definition.md 示例

# 销售周报指标口径定义

| 指标名称 | 计算公式 | 数据来源 |
|---------|---------|---------|
| 销售总额 | SUM(订单金额) | 订单表.实付金额 |
| 订单数 | COUNT(订单ID) | 订单表.订单ID |
| 客单价 | 销售总额 / 订单数 | 计算字段 |
| 销售达成率 | 实际销售额 / 目标销售额 × 100% | 订单表 + 目标表 |
| 环比增长率 | (本周 - 上周) / 上周 × 100% | 计算字段 |

补充:Skill 创建规范

Skill 的两种创建路径

方式适用场景说明
skill-creator 自定义创建任何类型的 Skill完全自由定制分析逻辑和输出格式
digital-person-designer 一键生成企业业务分析类数字人内置标准化设计流程,自动生成 metrics-definition.md

推荐使用 Claude Code 来创建、修改 Skills,效果优于其他模型。

Skill 文件结构

skill-name/
├── README.md          ← 面向用户的功能说明
├── SKILL.md           ← 必须,核心指令文件
├── references/        ← 参考文档(领域知识、业务规则)
├── scripts/           ← 可执行脚本(Python/Bash)
├── templates/         ← 输出模板(HTML、文档模板)
└── assets/            ← 静态资源(图片、Demo HTML)
目录用途示例文件
references/存放领域知识,需在 SKILL.md 中明确引用后才会读取metrics-definition.mdscoring-methodology.md
scripts/存放重复执行的脚本及外部接口调用文件generate_csv.pygenerate_html_report.py
templates/存放格式固定的输出模板report-template.htmlmeeting-template.md
assets/存放不需要 AI 修改、直接引用的静态资源logo.pngmetrics_template.csv

SKILL.md 编写要点

Frontmatter(YAML 元数据)

  • name:Skill 名称
  • description:50-150 词,重点写"何时触发",包含 5-10 个触发关键词

主体(Markdown 指令)

  • 保持在 500 行以内,只保留核心工作流程
  • 详细内容放入 references/,在 SKILL.md 中引用

常见问题(FAQ)

Q:description 写多长合适? A:50-150 词。重点写清"何时触发",包含具体场景和 5-10 个关键词。

Q:references/ 里的文件什么时候会被加载? A:不会自动加载,需要在 SKILL.md 中明确引用,AI 在需要时才会读取。

Q:metrics-definition.md 是必须的吗? A:由 digital-person-designer 创建的 Skill 必须有,它定义所有指标口径,确保报告指标与系统指标可对应匹配。

Q:发现 Skill 生成的效果不满意怎么办? A:可以直接通过大模型修改 Skill 文件,建议具体的要求放在子文件夹中,避免主文件 SKILL.md 内容太多。

Q:是否可以自定义命名 SKILL.md 文件? A:不可以,系统根据每个 Skill 文件夹下的 SKILL.md 来读取技能,名字不允许修改。