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
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:
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
- 进入 系统搭建 → 知识库配置 → AgentSkill 配置
- 上传
SKILL.md文件或打包后的.zip压缩包
为 AI 员工装配 Skill
- 进入 个人配置 → AI 员工市场 管理后台
- 选择目标 AI 员工,在 Skills 配置区域选择需要启用的技能模块
- 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:
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:
- 识别意图,触发
sales-weekly-reportSkill - 调用 Alisa 查询本周销售数据
- 按照指标口径计算各项数据
- 生成包含图表和分析的 HTML 报告
- 返回报告文件供用户下载或预览
Skill 文件结构
SKILL.md 示例
references/metrics-definition.md 示例
补充:Skill 创建规范
Skill 的两种创建路径
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.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。

