大语言模型的发展日新月异。试想一下，像 Anthropic 的 Claude 这样的工具，是如何从基础的聊天机器人成长为如今更强大的形态。最新的“Skills（技能）”更新标志着一个关键时刻。它将 Claude 从单纯的问答推向了真正的任务处理。Skills 将模型变成了一个能“行动”的工具，而不仅仅是“对话”。这种转变对企业意义重大，意味着 AI 可以连接到你的系统并实际完成工作。
在这篇文章中，读者将了解 Claude Skills 的核心机制。本文将涵盖它们在不同商业领域的运作方式，并为读者提供将其引入团队的具体步骤。作为一名 AI 趋势观察者，我认为这是智能商业技术迈出的一大步。
解构 Claude 的“Skills”架构
Claude 的 Skills 更新建立在坚实的基础之上。它允许模型调用工具并执行操作。这比过去的提示词奇技淫巧（prompt tricks）更为深入。现在，AI 可以处理工作流中的实际任务。
究竟什么是 Claude “Skills”？
Skills 是植入 Claude 核心的既定动作。它们允许模型触发对外部工具或 API 的调用。想象一下，这就像是给 Claude 装上了双手，让它能触碰和操作你的业务数据。
与过去需要你一步步引导模型的方法不同，Skills 的流程更加顺畅。在其他模型中，工具的使用往往感觉像是后来添加的“补丁”。而在 Claude 中，Anthropic 将其紧密地编织在了一起。这减少了错误并提高了速度。开发者将 Skills 定义为清晰的函数。Claude 会根据你的请求选择合适的 Skill，然后构建输出（例如 JSON 文件）供系统运行。
对商业 AI 而言，这意味着更少的麻烦。不再需要笨重的提示词链。Skills 使 Claude 成为连接你工具的直接纽带。早期测试表明，它能以更少的步骤处理复杂的任务。
技能调用与执行机制
流程始于我们的输入。Claude 读取输入并识别适合的 Skill。它会构建一个结构化的响应，比如一个包含参数的 JSON 对象。我们的后端系统随后会对外部服务执行该调用。
结果返回给 Claude 后，模型将其融合为清晰的回复呈现出来。这个循环保证了安全性。我们需要在其周边编写代码来检查输入并阻止不良操作。
安全性始终是核心。 Anthropic 强调调用的安全性。开发者必须添加检查机制，如认证令牌（auth tokens）和速率限制。这种设置避免了商业使用中的风险。如果没有这些，一个错误的调用可能会导致数据泄露或系统崩溃。
建议构建一个简单的封装应用（wrapper app）。它负责处理执行并记录每一步操作。这样，你就可以追踪 Claude 的行为并快速修复问题。
Skills 与传统插件或 Actions 的区别
其他系统（如 ChatGPT）中的插件通常是事后添加的工具，依赖于用户的设置。Claude Skills 则不同。它们源于模型的设计，并内置了安全机制。
Anthropic 专注于控制。Skills 包含了“引导（steering）”机制以保持输出在轨道上。这优于 OpenAI 容易“跑偏”的函数调用。在企业环境中，这种控制减少了合规方面的头痛问题。
以销售工具为例。一个普通插件可能会抓取 CRM 数据但面临越权的风险。Skills 则从一开始就限制了范围。它们在定义中强制执行规则，使其更安全地适应严格的商业规则。
跨部门的战略商业影响
Skills 在日常运营中影响巨大。它们将 AI 与各团队的实际工作联系起来。从一线支持到后台数据处理，收益迅速叠加。
简化客户服务与支持运营
在支持领域，Skills 大放异彩。假设客户询问订单情况，Claude 可以调用你的物流 API 并拉取状态，无需转交给人工客服。
这大大缩短了解决时间。统计数据显示，AI 工具将呼叫中心的平均解决时间（MTTR）缩短了 40%。随着 Claude 当场处理常规检查，首次联络解决率也随之上升。
建议： 为常见查询构建 Skill，并将其链接到你的工单系统。让座席专注于疑难杂症，客户也能获得快速响应，从而提升满意度评分。
增强数据分析与报告工作流
数据团队会喜欢这个功能。Skills 让 Claude 可以直接查询像 Snowflake 这样的工具。你说：“显示第四季度的销售趋势”，它就会运行 SQL 查询。
不再需要人工拉取数据。Claude 会用通俗易懂的语言总结结果。这加快了经理们的报告速度。在一个案例中，一家公司将分析时间从数小时缩短到了数分钟。
建议： 将其绑定到 BI 仪表板。Claude 甚至可以建议可视化图表。这让非技术人员也能轻松获取数据，并保持报告的新鲜度和准确性。
自动化内部 HR 和 IT 工单系统
后台任务得到了提升。Skills 可以连接到 ServiceNow 进行工单归档。员工说：“重置我的权限”，Claude 就会启动该流程。
效率大幅跃升。HR 更新记录无需填写表格，IT 可以在几秒钟内配置软件。这释放了员工的时间去从事高价值工作。
案例： 一家公司通过此类自动化看到工单量下降了 30%。Skills 处理基础工作，让团队去解决复杂问题。
安全、治理与负责任的实施
使用 Skills 时，安全第一。由于它们接触实时系统，风险也随之增加。明智的设置能确保一切处于锁定状态。
为外部工具访问建立稳固的护栏
限制 Skills 的权限。 使用最小权限原则。每一个 Skill 都应获得狭窄的访问权限，例如用于报告的 Skill 仅限“只读”。
输入检查可以阻止不良数据，输出扫描可以拦截泄露。Anthropic 的“宪法 AI（Constitutional AI）”对此提供了指导，它将伦理道德构建在模型之中。
建议： 先在沙盒环境中测试。这能在上线前捕捉缺陷，随着 AI 的应用扩展，保障业务安全。
管理 Skill 依赖与 API 版本控制
API 经常变动，Skills 需要更新以匹配。在 Git 中保留版本注册表。
通过日志追踪变更。当 API 发生变化时，调整 Skill 的提示词。这能避免服务中断。采用 MLOps 工具，它们可以自动化 Skills 的测试。你的团队将花更少的时间在修复上，而花更多的时间在构建上。
连接企业数据时的数据隐私影响
数据流向至关重要。Skills 会向外发送查询，所以要监控路径。在调用中尽量减少个人身份信息（PII）。
遵守 GDPR 和 CCPA 法规。加密传输并记录访问日志。任何 Skill 都不应拉取超出所需的数据。审计追踪（Audit trails）很有帮助，审查什么数据在移动以及原因，这能建立对 AI 设置的信任。
在组织中采用与扩展 Claude Skills
推广需要规划。从小处着手，明智地扩展，并在过程中进行衡量。
识别高价值、低风险的初步部署
挑选速赢点（Easy wins）。 梳理出前 10 个需要查询信息的支持请求。为这些请求构建只读的 Skills。
先在内部网络上测试。通过快速见效获得支持。一旦稳定，再转向执行操作。这能建立势头，让团队在没有大风险的情况下看到价值。
所需的技能开发专长与团队结构
你需要混合型的技能人才。提示词专家负责模型调优，开发人员负责 API 链接，安全专家负责检查。
组建一个 AI 团队。 设置一个“编排者（orchestrator）”角色来弥合差距，他们负责将技术与业务需求对齐。共同培训能加快构建速度并减少错误。
衡量 ROI 与 Skill 性能的迭代改进
追踪节省的时间和错误的减少量。调查用户的使用便捷度。将其与成本削减等业务指标挂钩。
对提示词进行 A/B 测试。看看什么能提高准确性，并根据数据进行优化。这能证明其价值，并调整以适应你的工作流。
结论：可执行 AI 的未来
Claude Skills 改变了商业 AI。它们从聊天转向了行动。技术能力和规则将引导成功。
关键要点：
治理优先以保持安全。
从简单的 Skills 开始试水。
专注于清晰的执行以获得实际收益。
经常衡量以展示价值。
像这样的可执行 AI 将让领导者脱颖而出。你的团队现在就应该探索它。优势属于那些行动起来的人。
整理和翻译自：Decoding Claude’s “Skills” Update: A Seismic Shift in Business AI Integration
