Claude Skills生成器史诗级升级 新增四大功能提升使用体验

Claude Skills生成器史诗级升级 新增四大功能提升使用体验插图1

微新创想:上周直播的时候,发现Anthropic的skills仓库居然有更新了。点进去一看,居然发现了一个超级刚需的Skills迎来了更新。这个Skill-creator可以说是整个Skills生态的基石。可以说,现在小龙虾的能力能这么强,有一半的原因都要归功于Skills,而这些Skills能被创造出来,几乎都要归功于这个母Skills。

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我相信,任何一个看过我们过去关于Skills的文章,或者玩过Skills的朋友,都绝对不可能对这个Skill-creator陌生。简单总结就是,这是Anthropic官方出的Skills生成器。你可以用嘴描述出你的需求,然后直接用Skill-creator帮你做成一个Skill。如果有不了解的,可以去看一下我们过去的这一篇文章,一文带你看懂,火爆全网的Skills到底是个啥。自认为写的还是比较详细的。

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这周终于有时间,详细翻了一下这次更新的Skill-creator的文档,然后发现,这次真的可以说,是史诗级更新也不为过,强了太多太多了。所以我觉得,值得写一篇文章,来给大家聊聊,这次Skill-creator更新的新特性和新功能。真的,所有的skills,都值得重新优化一遍。

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非常简单的说,这次他们一口气加了4个全新的能力,分别是:1. 评估系统,跑完直接告诉你这个skill到底行不行。2. 基准测试,把通过率、耗时、token用量,全都量化。3. 多代理并行测试,每个测试在干净的环境里独立跑,支持A/B盲评,结果不互相污染。4. 描述调优,可以自动帮你改skill描述,该触发的触发,不该触发的就别乱触发。

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之前的Skill-creator其实一直有个痛点,就是你生成完的Skills,其实是个黑盒,你完全不知道,这个Skills到底好不好用,它的质量怎么样,它的触发机制合不合理。用我们现代经常提的工业化体系来说,就是缺少了一个很重要的东西,评估机制。评估太重要了,一个好的评估,是真的可以引领方向的。而现在,新版的Skill-creator,直接把整个评估体系,全都补上了。

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我极力推荐大家,一定要更新到最新版。更新方式也究极无敌简单,你直接把这段话,发给你的Agent就行,无论是Claude code、OpenClaw、OpenCode等等等等。这个skills更新了,帮我更新到最新版本。对,就这么一句话。然后你的Agent,就会自己去更新了。很快,就更新完了。

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我用一个案例,来给大家演示一下新版Skill-creator的能力。在之前有一篇文章中,我把Github上的yt-dlp做成了一个Skill,能从YouTube、B站等各种视频网站下载视频。但其实我们后来发现,光能下载视频还不够。我还希望拿到视频链接之后,能直接生成文字版的讲稿。而且如果是英文或其他语言的视频,最好能直接给我中英双语的讲稿文档。所以正好,借着这个机会,我就用skill-creator又搓了一个新skill。

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提示词很简单。我想创建一个skill,我希望能够实现我给了一个视频链接,它能够把文字版的讲稿发给我,如果是别的语言,最好是把原语言版和中文版的讲稿文档给我。它会先问你几个问题,确认需求细节,然后开始帮你设计整个skill。大概3到5分钟,这个Skill就设计完了。我拿一个OpenClaw创始人的YouTube访谈视频来试一下。就给了一个YouTube的链接。五分钟后,中文版的讲稿就出来了。

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但是,其实有个问题。这一大坨文字堆在一起,字又小又挤。根本没法看。这时候你就可以继续对话,让它给你优化,帮你改进这个skill。新版的Skill-creator,在改进的能力上,也有一些提升。改进之后的效果:几乎完美。排版清晰,段落分明,这才像个文档该有的样子。

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但这还没完。但这个时候,一个头疼的问题就来了,我害怕我的skills触发会打架。因为我现在有两个skill都跟视频链接相关。一个是yt-dlp,负责下载视频到本地。一个是刚做的讲稿生成,负责把视频转成文字。两个skill的触发条件都是给一个视频链接,我害怕他们会打架,就是出现该触发的不触发,不该触发的乱触发。

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那就可以使用Skill-creator的评估体系了,让它来帮你,进行优化skill描述。它会先读取你当前skill的描述,然后告诉你接下来要做四件事:自动生成两组查询,应触发的10条和不应触发的10条。设计得很有意思。故意把边界情况都摆进去,逼模型在模糊地带做判断。然后,直接生成了一个网页,让你确认,特别牛逼。

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真的,我用到的时候都惊呆了。所有查询排在界面里,每一条右边有个开关,标着是否应该触发。你可以逐条看一遍,觉得哪条判断不对,直接关就行。打个比方,第三条这种情况,我不想让它再触发了,我就直接让它关掉就行。然后还有不应该触发的10条,我看了一遍,没啥问题。所有的都确认之后,这时候,你点导出评估集,就完事啦。

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确认完样本之后,优化循环会在后台启动,最多跑5轮迭代。每一轮做三件事来帮你进行测试和评估,整个过程大约需要10-20分钟。它会定期汇报进度。跑完之后,你就能看到一个巨型表格。每一列是一个查询样本,每一行是一个迭代版本的描述。绿色勾对勾表示触发成功,红色叉×表示没触发。蓝色列是测试集,其余是训练集。它把样本分成60%训练集和40%测试集,在训练集上迭代优化,最终用测试集上的表现来选,防止过拟合。

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跑完之后,最优的描述会自动写回你的SKILL.md,全程不用你动手。Anthropic官方在自己6个文档类skill上测了一下,5个触发率都有提升。仅仅就用新版的skill-creator优化了一下,真的很牛逼。通过这一步,能大大提升你的Skills的触发准确率。

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但触发对了,并不等于OK。所以,你的Skill装上并且能稳定触发之后,到底在实际任务上表现如何,这个能力,也还要评估一下。我就继续拿这个刚做好的skill来跑一遍,带你大家看看整个过程。直接对刚刚那个skill进行一下评估。它会先把你的skill文件完整读一遍,搞清楚这个skill的核心流程是什么。然后它会问你:你更想测哪个方面?我选了全面评估。

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它根据skill的功能,自动设计了三类测试场景,同时设计了量化验收标准。确认方案之后,它一次性启动了4个独立子代理,同时跑。这次4个并行的Agent来进行测试,就很香了。以前其实你也可以做一些简单的评估,但是,最大的问题,就是会按顺序跑,一个跑完再跑下一个。但是大家都知道,上下文管理有多重要,前一个任务积累的上下文,会污染后一个的结果。你以为是skill的功劳,但其实完全是对话历史帮了忙。

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这次的评估,就对味了很多。每个代理都在完全干净的环境里独立运行,有自己的token计数和时间指标。互相之间零交叉。结果更快,数据更干净。等待的时候,它也顺手就把量化评分脚本也准备好了。等测试结果回来之后,就直接自动检查格式是否符合要求,很多小细节全都在里面。

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测试跑完,浏览器会弹出评估查看页面,有两个标签页。输出标签页,可以直接看每个测试用例的输出。下面还有一个反馈框,你可以直接标注哪里不对、哪里需要改进。这些反馈会被存起来,下次改进skill的时候直接用。另一个是基准测试标签页,可以看有skill vs 无skill。通过量化对比,一目了然。

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数据这块,也是极度量化。有skill的通过率100%,无skill基线9%,差值91.5%。费用上,有skill每次大约4000token,无skill1750token,差了2250。但这是skill带来的额外消耗,对比产出的结果,值得。

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但评估的价值远不止于此。Anthropic官方也举了个例子。他们有个PDF skill,之前在处理表格时会出错。Claude需要把文字精确的放在特定坐标上,但因为没有明确的字段做引导,经常放歪。这个问题在评估过程中被发现,再进行修复改进定位逻辑后,问题就解决了。

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也就是说,找到问题之后不用从头来过。评估结果会存在本地,下次你用skill-creator改进这个skill的时候,它会把上次标注的问题直接带进去,针对那里改。改完再跑一遍评估,看有没有提升。测试、发现、修复、再测,这个循环是完整的。

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Anthropic把软件开发的一些严谨做法,比如测试、基准、迭代改进等等,这次引入Skills的创作流程。真的,牛逼太多了。这绝对对于所有人来说,都是一个史诗级增强。

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你要知道,小龙虾为什么那么强,能做那么多的事,其实真不是因为他本身有多牛逼,纯粹是因为,它身上挂的Skills,太多了,那都是一个一个的技能包。可以说,Skills,就是整个Agent未来大繁荣生态的基石,而我自己,也一直极力的看好和强力推广各种各样的Skills。

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所以,我极度建议,大家把Skill-creator更新到最新版,然后把你自己所有的Skills,都进行优化和评估一遍。当然,你得先分清楚,你写的Skills是哪种。因为本质上,Skills其实分两种。第一种是能力提升型。就是教Claude做它本来不擅长的事。比如官方的前端设计skill、文档创建skill,里面写了大量技巧,是你光靠Prompt根本拿不到的效果。我们大多数人自己搓的skill,基本也都是这类。

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第二种官方叫编码偏好型。就是告诉Claude按你的规矩来。Claude本身每一步都能做,但你的skill把这些步骤按你团队的流程串起来了。比如一个会议纪要整理skill,按你们公司固定的格式,自动把录音转成带行动项的文档。或者一个周报生成skill,从各个平台里拉数据,按你要的格式排好。你可以把这种,理解成一个Workflow,就是一个工作流。

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对这两种类型,评估的方向会稍微不太一样。对于能力提升型,测的是模型更新之后这个skill还有没有存在的必要。用A/B测试对比,有skill和没skill各跑一次。结果如果差不多,这个skill就可以退休了。编码偏好型测的是另一件事,它有没有老老实实按你的流程走?有没有漏步骤?有没有自作主张改了顺序?有没有忘了你特别说过的某个要求?所以会稍稍有一些区别,这个大家在自己评估的时候,可以注意一下。

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回头想想,以前造完一个skill,其实也就是自我感觉良好。但说实话,全是黑盒,根本不知道该怎么评估。现在就舒服多了。评估跑一遍,数据摆出来,好不好用,一眼就见真章。所有的Skills,真的都值得重新优化和评估一遍。Skills生态。感觉又要迎来一波大繁荣了。

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