核心内容摘要
Deepoc具身模型开发板：智能采摘机器人的技术突破与产业实践
Agent Skills是大模型可随时查阅的手册通过自然语言描述文档指导模型行为。
基本用法包括创建包含元数据、规则和例子的skills文件Claude Code按需加载以节省token。
高级用法有Reference(按需加载特定文件)和Scripts(执行代码)。
与MCP本质区别在于MCP连接数据Skills教模型如何使用数据使AI Agent能更精准执行特定任务。
让我们用简洁直白的语言介绍什么是Skills以及和MCP的区别。
Agent Skills的概念通俗的讲Agent Skills是大模型可以随时翻阅的手册。
举个例子智能客服必须先安抚用户不得随意承诺会议
总结需要按固定的格式来整理内容。
Agent Skills的基本用法下面用会议内容
总结来说明Agent Skills的基本用法。
这里用Claude Code来进行演示。
我们在对应的文件夹中创建一个skills文件会议
总结助手/SKILL.md。
在这个文档中包含几部分元数据name和描述一些规则信息一些例子输入和输出本质就是一个自然语言描述的说明文档。
下面进行实际的测试首先Claude code能显示刚才创建好的skills。
可以发现Claude code会请求用户使用skills。
并输出符合预期的结果。
在刚才这整个过程中包含哪几个角色呢具体发生了什么呢下面一张图可以清晰的说明。
需要注意的是这里Claude code会进行按需加载只有选中的skills时才会把其具体内容给大模型这样会节省很多token。
Agent skills的高级用法Reference大家设想这样一个场景比如会议助手可能更加复杂和高级比如涉及费用时能够在
总结里标注是否符合财务合规。
当涉及合同时提示是否有法务风险。
要这样做需要把相关的文件放在skills这样会变得很臃肿浪费模型资源。
那能够进一步按需加载呢比如会议内容涉及了钱才把财务文件给模型呢我们将财务文件信息保存在一个单独的md文件然后在skills文件中单独添加一条我们用Claude code实际测试一下。
可以看到给出了财务提醒符合预期。
Scripts能否让skills执行代码呢这就是Scripts的高级用法。
同样是在skills文件中增加一条给出运行某个Python脚本的规则。
同样用Claude code测试一下发现会执行自动上传操作另外这次因为没有涉及钱因此没有加载财务文件的内容。
一般情况下scripts的内容不会被读取是会直接执行的因此不消耗token。
当然如果scripts没有描述清楚或执行不下去还是会可能会读取scripts内容的。
Agent Skills和MCP的区别二者本质区别MCP connects Claude to data;Skills teach Claude what to do with that data.MCP给大模型提供数据。
Skills教大模型如何使用数据。
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