AI圈正陷入命名地狱！Claude Skills上线，却遭开发者集体吐槽

还记得当年大家调侃 ChatGPT：

“它什么都会，就是不会干正事。”

现在，Anthropic 把 Claude 往前推了一大步——

它不仅能「干活」，还开始「学技能」。

今天，Anthropic 发布全新功能 Claude Skills，让 Claude 能调用特定“技能”完成专业任务。

它不是插件、不是命令，而是一种「让AI 会用工具」的新方式。

官方定义：Skill = 一个带有指令、脚本与资源的文件夹，Claude 在需要时自动加载。

功能上线后，Hacker News 评论区直接炸锅——有人赞叹“这是AI的Unix时刻”，也有人吐槽“LLM生态已经变得荒唐的复杂”。

1.Claude Skills 想干什么？

一句话概括——Claude Skills 是一种“让 Claude 学会用工具”的新接口机制。

它既不是传统意义上的插件，也不是ChatGPT 那种「API 调用式」工具，而是一种更底层、更可编程的机制。Anthropic 想让 Claude 在不同工作流中，像人类一样“拿出自己的工具包”，用上合适的技能完成任务。

Skills 是什么？

从结构上看，一个Skill 就是一个文件夹（Folder），里面包含三样东西：

指令（Instructions） —— 告诉 Claude 该做什么、如何使用资源；

脚本（Scripts） —— 真正执行任务的逻辑，可以是可运行的代码；

资源（Resources） —— 模板、文件、品牌指南、数据模型等辅助内容。

每个技能的核心是一个 SKILL.md 文件，内容混合了 YAML 和 Markdown，可以定义参数、依赖与执行逻辑。

（GitHub链接：
https://github.com/anthropics/skills/blob/main/document-skills/pdf/SKILL.md）

这些技能既可以本地存储（在 ~/.claude/skills/），也可以上传到云端，通过 Claude API 或 Claude Code 使用。

当 Claude 接收到任务时，它会扫描技能库，自动匹配相关技能并按需加载其中的信息——只加载需要的内容，不浪费 token，也不影响响应速度。

Skills 如何工作？

Anthropic 在工程博客中称这种机制为 Progressive Disclosure（渐进式披露）。

“就像一本组织良好的手册：先是目录，再是章节，最后是附录。Claude 只在需要时才加载技能对应的部分。”

这意味着 Claude 不会一次性加载所有资源，而是按需调用，保证运行高效、安全。

官方还强调 Skills 的四个特性：

可组合：多个技能可以叠加使用，Claude 会自动协调调用。
可移植：相同格式可在 Apps、Code、API 全平台通用。
高效：只加载当前任务所需部分。
强大：可包含可执行代码，用传统编程方式提升任务稳定性。

你可以把 Skills 理解为一份“给 Claude 的入职手册”，让它快速掌握你的业务逻辑、操作规程或品牌风格。

Skills 能干什么？

官方给出的应用场景很广，从办公自动化到企业级AI 代理，几乎覆盖了 Claude 所有产品：

AI 办公助手：自动生成 Excel、PowerPoint、Word、PDF 等专业文件；
企业知识工作流：让Claude 访问内部文档、品牌规范、标准化脚本；
自定义Agent 架构：开发者可以为 Claude Code 添加团队专属技能，通过 SDK 构建自己的小型“企业 Agent”。

此外，Anthropic 还为 Claude 团队和企业版用户提供了 Microsoft 365 连接器（MCP Connector），能让 Claude 直接访问 SharePoint、OneDrive、Outlook、Teams，并支持企业级搜索。

Skills 的另一面：可执行的智能

Skills 不只是加载知识文件，它们还允许 Claude 执行真实代码。

Anthropic 解释说，这种机制能解决 LLM 生成内容时常见的效率问题。比如：

“如果让语言模型用 token 来排序一个列表，它会又慢又贵。而执行一个排序算法的脚本，不仅更快、更省成本，而且结果一致。”

这意味着 Skills 让 Claude 在“语言模型”与“编程逻辑”之间架起了一座桥梁。

安全与风险

功能强大，也意味着更高风险。Anthropic 警告开发者：

“恶意技能可能引入安全漏洞或窃取数据。”

官方建议：

仅安装来自可信来源的 Skills；
使用前检查 SKILL.md 文件内容，确认其中的代码与依赖；
警惕任何尝试连接外部网络的指令。

Anthropic 甚至暗示：未来可能让 Claude 自己创建技能 ——这听起来像是“AI 自学新本领”的前兆，也让人隐隐感到复杂性正在上升。

2.AI生态正陷入命名地狱

功能上线后，Hacker News 评论区直接炸锅。

有网友形容当前的AI工具生态像「癌变的生态系统」，每家都发明自己的词汇：

“我担心未来几年我们会经历的「概念churn（反复更换和迭代）」会堪比前端开发那一波。
现在ChatGPT、Claude 都在推出各种「tools、functions、skills、agents、subagents、commands、apps」，外加一堆所谓的「vibe 框架」，整个生态正在膨胀成一团乱麻。”

有人打趣说：“AI世界需要的第一个Skill，是教它们统一术语。”

也有网友提出：别被名字骗了，其实都是同一个循环。

核心模型没变：Prompt → Reason → Act → Observe → Repeat。

所谓的“Skill”“Agent”“Tool”，只是不同层次的封装。

另外，有网友提出了“复杂性预算”：越多的功能意味着越多的错误与认知负担。