第四章分发与共享

技能使你的 MCP 集成更加完整。当用户比较连接器时，那些具有技能的连接器提供了更快的价值实现路径，使你在仅支持 MCP 的替代方案中获得优势。

当前分发模型（2026年1月）

个人用户如何获取技能：

下载技能文件夹
压缩文件夹（如果需要）
通过设置 > 能力 > 技能上传到 Claude.ai
或者放置在 Claude Code 技能目录中

组织级别的技能：

管理员可以在整个工作空间范围内部署技能（2025年12月18日发布）
自动更新
集中管理

一个开放标准

我们已经将Agent Skills作为一个开放标准发布。与MCP一样，我们相信技能应该可跨平台使用——同一个技能应该无论你使用Claude还是其他AI平台都能工作。不过，一些技能被设计为充分利用特定平台的能力；作者可以在技能的兼容性字段中注明这一点。我们一直在与生态系统成员就该标准进行合作，我们对早期的采用情况感到振奋。

通过 API 使用技能

对于编程用例——例如构建利用技能的应用程序、agent 或自动化工作流——API 提供了对技能管理和执行的直接控制。

主要功能：

/v1/skills 端点用于列出和管理技能
通过 container.skills 参数将技能添加到 Messages API 请求中
通过 Claude Console 进行版本控制和管理
与 Claude Agent SDK 配合使用以构建自定义 agent

何时通过 API 使用 skills 与在 Claude.ai 上使用:

使用场景	最佳平台
最终用户直接与 skills 交互	Claude.ai / Claude Code
开发过程中的手动测试和迭代	Claude.ai / Claude Code
个人的、临时的工作流	Claude.ai / Claude Code
以编程方式使用 skills 的应用程序	API
大规模的生产部署	API
自动化流程和 agent 系统	API

注意:API 中的 Skills 需要 Code Execution Tool beta，它提供了 skills 运行所需的安全环境。

有关实现细节，请参阅:

Skills API 快速入门
创建自定义 skills
Agent SDK 中的 Skills

目前推荐的方法

首先在 GitHub 上托管你的 skill，使用公开仓库，配备清晰的 README（面向人类访问者——这与你的 skill 文件夹是分开的，skill 文件夹不应包含 README.md），以及带有截图的使用示例。然后在你的 MCP 文档中添加一个章节，链接到该 skill，说明为什么同时使用两者有价值，并提供快速入门指南。

在 GitHub 上托管

为开源 skill 创建公开仓库
提供清晰的 README，包含安装说明
提供使用示例和截图

在你的 MCP 仓库中编写文档

从 MCP 文档链接到 skill
说明同时使用两者的价值
提供快速入门指南

创建安装指南

## 安装 [Your Service] skill

1. 下载 skill：
- 克隆仓库：`git clone https://github.com/yourcompany/skills`
- 或从 Releases 下载 ZIP 文件

2. 在 Claude 中安装：
- 打开 Claude.ai > 设置 > skills
- 点击"上传 skill"
- 选择 skill 文件夹（压缩文件）

3. 启用 skill：
- 启用 [Your Service] skill
- 确保你的 MCP 服务器已连接

4. 测试：
- 询问 Claude："在 [Your Service] 中设置一个新项目"

定位你的技能

你如何描述你的技能决定了用户是否理解其价值并实际尝试使用它。在撰写关于你的技能的内容时——无论是在 README、文档还是营销材料中——请牢记以下原则。

关注结果，而非功能：

✓ 正确示例：

"ProjectHub 技能让团队能够在几秒钟内建立完整的项目工作空间——包括页面、数据库和模板——而不是花费 30 分钟进行手动设置。"

❌ 错误示例：

"ProjectHub 技能是一个包含 YAML 前置元数据和 Markdown 指令的文件夹，它调用我们的 MCP 服务器工具。"

突出 MCP + skills 的故事：

"我们的 MCP 服务器让 Claude 能够访问你的 Linear 项目。我们的 skills 教会 Claude 你团队的冲刺规划工作流。两者结合，实现了 AI 驱动的项目管理。"

第四章 分发与共享

第四章分发与共享