skill-creator

创建新技能、修改和改进现有技能,并衡量技能性能。当用户想要从头创建技能、编辑或优化现有技能、运行评估以测试技能、通过方差分析对技能性能进行基准测试,或优化技能描述以提高触发准确性时使用。

提供方:anthropics/skills调用次数:6.9k收藏:482更新:2026/08/28

技能说明anthropics/skills

创建新技能、修改和改进现有技能,并衡量技能性能。当用户想要从头创建技能、编辑或优化现有技能、运行评估以测试技能、通过方差分析对技能性能进行基准测试,或优化技能描述以提高触发准确性时使用。

技能简介

skill-creator 是一个用于创建、修改和改进 Claude 技能的辅助 Skill。它帮助用户从零设计新技能、对现有技能进行迭代优化,并通过运行评估(eval)和方差分析来量化技能性能,最终提升技能触发和执行的准确性。

使用场景

  • 从零开始创建一个全新技能
  • 编辑或优化已有技能的逻辑与提示词
  • 运行评估测试,验证技能是否按预期工作
  • 通过方差分析对技能性能进行基准测试
  • 优化技能描述,提高触发准确性

使用方法

该技能面向 Agent(如 Claude)使用,无需单独安装。当用户提出相关需求时,Agent 会自动加载并执行以下流程:

  1. 捕捉意图:明确技能的目标、触发条件、输出格式以及是否需要测试用例。
  2. 调研与访谈:主动询问边界情况、输入输出格式、依赖项等;如有可用的 MCP 工具,会并行检索相关资料。
  3. 编写 SKILL.md:根据访谈结果生成技能文件,包含 YAML frontmatter(name 与 description)以及 Markdown 指令正文。
  4. 评估与迭代:运行测试提示词,借助 eval-viewer/generate_review.py 脚本展示结果,并根据用户反馈重写技能,直至满意。
  5. 大规模验证:扩大测试集,在更大范围内验证技能效果。
  6. 优化描述:使用独立的描述优化脚本来改进技能的触发条件。

注意事项

  • 技能说明中的 description 是触发机制的核心,应写得略微“主动”一些,在描述中明确指出何时该使用该技能,避免 Agent 漏用。
  • 与用户沟通时需注意对方的编程熟悉程度。默认情况下,“evaluation”“benchmark”可直接使用,但“JSON”“assertion”等术语需确认用户理解后再使用,必要时可简短解释。
  • 评估并非必需环节:如果用户明确表示只想快速体验,可以跳过正式评估,直接进入迭代流程。