Claude Code安装以及使用教程
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Why Use Skills - Skills的意义
1 WHAT | SKILL 是什么
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一种轻量、开放的格式,用于扩展 AI agent 能力 | A lightweight, open format for extending AI agent capabilities
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一个组织好的文件夹,由以下部分组成 | A folder of organized files consisting of:
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指令 | Instructions
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脚本 | Scripts
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资产与资源 | Assets and resources
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2 WHERE | 用武之地——在哪里用?
2.1 大观——Skills的用武之地
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领域专业知识 | Domain Expertise
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可重复的工作流程 | Repeatable Workflow
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新能力 | New Capabilities
2.2 Use Cases | 使用场景
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领域专业知识 | Domain Expertise
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品牌规范与模板 | Brand guidelines and templates
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法务审核流程 | Legal review processes
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数据分析方法论 | Data analysis methodologies
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可重复的工作流程 | Repeatable Workflow
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每周营销活动复盘 | Weekly marketing campaign review
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客户电话准备流程 | Customer call prep workflow
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季度业务复盘 | Quarterly business review
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新能力 | New Capabilities
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制作演示文稿 | Creating presentations
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生成 Excel 表或 PDF 报告 | Generating Excel sheets or PDF reports
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搭建 MCP 服务器 | Building MCP servers
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2.3 Without Skills | 没有 Skills 会怎样
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每次都要重新描述指令与需求 | Describe your instructions and requirements every time
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每次都要重新打包参考资料与支持文件 | Bundle all your references and supporting files every time
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难以保证流程或产出始终一致 | Ensure the workflow or outputs are always consistent
3 HOW | 理论大观
3.1 Progressive Disclosure | 渐进式披露——YAML+md+元数据| 指令|资源
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YAML 前置元数据 | YAML Frontmatter
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名称 | name
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描述 | description
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Markdown 正文 | Markdown
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输入 | Input
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漏斗指标(按渠道)| Funnel Metrics (per channel)
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效率指标(按渠道)| Efficiency Metrics (per channel)
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输出表格 | Output Tables
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预算重新分配 | Budget Reallocation
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元数据:总是加载 | Metadata: always loaded
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指令:触发时加载 | Instructions: loaded when triggered
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资源:按需加载 | Resources: loaded as needed
4 Excel Skills 的实践分析
Skills 是 AI Agent 系统实现复杂自动化与专业化任务的核心单元。
结合实际案例,我们来看如何搭建和实现 Excel 相关的 Skills。
4.1 目录结构示例
以”分析营销活动”为例,Skill 目录结构如下:
analyzing-marketing-campaign/
├── SKILL.md
└── references/
└── budget_relocation_rules.md-
SKILL.md:主说明文档,描述 Skill 用途、输入输出、核心流程 -
references/:存放参考规则、模板、辅助文档等
4.2 SKILL.md 内容与 YAML元数据
SKILL.md 通常包含 YAML Frontmatter(元数据区块),以及详细的任务描述、输入输出格式、核心指标和操作流程。例如:
---name: analyzing-marketing-campaigndescription: 分析多渠道数字营销数据,计算转化漏斗、效率指标,并给出预算调整建议。
inputs:
- file: Excel/CSV,包含Date, Campaign_Name, Channel, Impressions, Clicks, Conversions, Spend, Revenue, Orders等字段outputs:
- Markdown/Excel表格,含各项指标与建议---## 任务流程
1.读取Excel/CSV数据。
2.计算各渠道CTR(点击率)、CVR(转化率)。
3.计算ROAS(广告回报率)、CPA(获客成本)、净利润等效率指标。
4.输出对比表格,生成分析解读与预算建议。
## 公式示例
-CTR% = Clicks / Impressions * 100
-CVR% = Conversions / Clicks * 100
-ROAS = Revenue / Spend
-CPA = Spend / Conversions
-Net Profit = Revenue - (Spend + 其它成本)4.3 Excel Skills 的实现与案例
4.3.1 常见 Excel 自动化任务
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数据汇总与统计(如销售总额、最大单笔交易)
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条件格式化(如根据状态标记行颜色)
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多表合并(如客户与订单表按 ID 合并)
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批量文件生成(如根据模板自动生成邀请函、产品文档)
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数据过滤、排序与导出
4.3.2 Excel Skill 实现的技术路线
工具选择
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pandas:适合批量数据处理、分析、导出
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openpyxl:适合复杂格式、公式、Excel 特性操作
工作流程
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选择工具:根据需求选择 pandas 或 openpyxl
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创建/加载文件:新建或读取工作簿
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数据处理:增删改查、公式、格式化
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保存文件:写回 Excel
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公式重算:如涉及公式,需用 recalc.py 脚本进行重算(openpyxl 仅写入公式字符串,不计算结果)
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错误校验与修复:Skill 应返回 JSON 报告所有错误类型和位置,便于二次修正
4.3.3 Skill 文件夹完整结构
excel-skill/
├── SKILL.md
├── scripts/
│ ├── process_data.py
│ ├── recalc.py
├── references/
│ ├── example_input.xlsx
│ ├── output_template.xlsx
│ └── rules.md-
scripts/:存放数据处理、公式重算等 Python 脚本 -
references:输入样例、输出模板、规则文档 -
SKILL.md:说明 Skill 用途、输入输出、流程与注意事项
4.3.4 实践建议与最佳实践
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明确 Skill 的输入输出标准,示例文件放在 references 目录
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所有脚本应有异常处理与错误报告能力,便于 Agent 自动修复
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复杂逻辑建议分模块实现,主流程在 SKILL.md 中清晰描述
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Excel 公式相关操作建议分离脚本处理,避免直接在 openpyxl 中计算
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尽量输出中间结果与最终数据,便于人工或 Agent 二次校验
5 总结
Skills 为 AI Agent 提供了专业化、标准化、可复用的能力扩展载体,极大提升了自动化办公与复杂数据处理的效率。
Excel Skill 作为典型案例,通过 SKILL.md 元数据、脚本与参考文件的组合,实现了从数据读取、处理、输出到结果校验的自动化全流程。未来,随着 Skill 生态丰富,AI Agent 将能像积木一样组合各种能力,满足更多元的业务需求。
相关链接
02:Why Use Skills 1(Skills的意义) | 03:Why Use Skills 2 - Agent and Skills(从Agent角度思考Skills) | 04:Skills vs Tools, MCP, and Subagents(技能 vs 工具、MCP 和子代理) | 05:Exploring Pre-Built Skills(预设Skills探索) | 06:Creating Custom Skills(自定义Skills)