深度解析 Claude Agent Skills：告别 Token 焦虑，开启高效 AI 编程新范式

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Nov 3, 2025

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📌 来自：faafospecialist.substack.com (Substack) | 💡 Claude Skills 才是真正改变游戏规则的“说明书”。本周作者分享了参加 AI 自动化线下聚会的感悟，重点深入探讨了 Claude Code 的核心机制 Agent Skills，解释了它如何通过“渐进式披露”大幅节省 Token 并优于 MCP 协议。此外，文章还提供了使用 GLM 4.6 替代 Claude 以降低成本的实操指南，并宣布成立了专注于“公开构建”的私密社区 Next Level Builder。 | 🔑 关键词：Substack、faafospecialist.substack.com、FA&FO | 🤖 由Gemini 3 Flash (Google API)分析生成

私人聚会

上周我有机会参加了由 Duc Nguyen 和 Minh Hoang 组织的 Private Meetup（私人聚会），在那里我遇到了来自各个领域的人，并就“中小企业的 AI Automation（AI 自动化）”这一话题交换了意见。我通常非常低调，以前从未参加过这样的聚会，但幸运的是，我成功说服了 Tony 这个“社恐”和我一起去，所以我们两个就摸索着去了。

结果……哇，原来比我想象的更有趣！大家都很开放、友好，因为我们有共同的兴趣，聊得很投机。我在这里学到了很多。我突然想到：“哇，如果效果这么好，也许我也应该为 [Build in Public VN] 社区组织类似的聚会！”

老故事，新问题

同样在这里，我发现了一件事：我“变位动词”（*）的能力显著下降了。我怀疑“罪魁祸首”是 AI。过去，我会阅读英文文档，这丰富了我的词汇量（虽然不是特别好，但足够交流）。但自从有了 AI，我一直在创建私有的 Agents（智能体）来帮我阅读文档并翻译成越南语，所以现在当我说话时，我记不起要说的词，总是在犹豫……

（*）“变位动词”是越南语中一种调侃“说英语”的说法。

不管怎样，让我们继续写吧！

Claude Code：我本周学到了什么！

Agent Skills（智能体技能）

基本上，Claude Skills 是一种机制，让你能将工作流、详细指令、模板甚至代码封装成“技能包”，Claude 可以在需要时自动加载。

酷的地方在于：Skills 不仅仅是简单的 Markdown 文件。它们是完整的文件夹结构，可以包含：

带有 YAML frontmatter（元数据 + 指令）的 `SKILL.md`

模板和示例

辅助脚本（Python、JavaScript 或任何能在容器中运行的语言）

任何你想要的资源

Anthropic 称之为将特定能力“编程”进 Claude 的“微型代码库”。

渐进式披露：节省 Token 的秘密

这是 Skills 最闪光的地方。Skills 不会像 Memories（记忆）或 Custom Instructions（自定义指令）那样从一开始就把所有指令塞进 Context Window（上下文窗口），而是最初只加载极少的元数据。

具体来说：Claude 扫描所有可用技能，只读取 YAML 前置数据中的名称和描述——每个技能仅消耗几十个 Tokens。只有当 Claude 决定某个技能相关时，它才会加载完整内容。

有了这个机制，你可以拥有几十个技能而不会耗尽上下文窗口。相比之下，光是 GitHub 的 MCP server（模型上下文协议服务器）就会消耗成千上万个 Tokens，这在效率上是一个巨大的飞跃。

Skills vs MCP：两种哲学的对决

著名的开发者和 AI 研究员 Simon Willison 写道，Skills “可能比 MCP 意义更大”。为什么？

MCP 的问题：

**Token 消耗巨大**：仅 GitHub MCP 服务器就会消耗数万个 Token。再添加几个 MCP 服务器，你的上下文窗口就会枯竭，没有空间留给实际工作了。

**复杂度高**：需要理解网络协议、API 设计，可能需要用 TypeScript/Python/Java/Kotlin 编写代码。

**设置复杂**：必须运行服务器，维护连接。

Skills 解决了不同的问题：

**MCP = “是什么”**：让 Claude 能够访问工具和数据。

**Skills = “怎么做”**：教 Claude 如何执行任务。

一个很好的补充：MCP 是工具箱，Skills 是关于如何使用这些工具的说明书。

Skills 的优势：

**极其简单**：只需 Markdown + YAML，简单任务不需要代码。

**Token 效率**：渐进式加载，空闲时每个技能仅需几十个 Token。

**便携性**：一次构建，随处使用（claude.ai, Claude Code, API）。

**可组合性**：多个技能在需要时自动叠加。

**跨平台**：你可以将技能文件夹用于任何 **LLM**（Gemini CLI, Codex CLI...），因为它本质上只是 Markdown 指令。

ClaudeKit 1.9.0

本周我发布了 ClaudeKit 的重大更新，包含了我测试了一整周的 Agent Skills：

**特别之处**：得益于 Agent Skills，我能够完全移除 **Human MCP**，也不再需要 **Chrome Devtools MCP** 了！一切都被相应的 **Agent Skills** 取代，节省了初始上下文窗口中的大量 Token。

在这次更新中，我还通过以下方式优化了 Agent 的 Token 消耗：

在规则中加入了类似下面的提示： 让 Agent 报告简明扼要，甚至可以牺牲拼写。

添加了 Hooks（钩子）来防止 Agent 读取不必要的文件夹（如 `node_modules`、`__pycache__`，甚至 `.env`）。

如何在 Claude Code 中设置 GLM 4.6

我看到你们很多人在使用 Claude Code 的 Pro 计划（20 美元），刚完成规划阶段就达到了限制，要等 4-5 个小时。需要明白的是，使用 CC 时，我们是用大量的 Token 换取高质量的结果，所以 Pro 计划并不适合。

幸运的是，对于预算较低的人有一个相当不错的解决方案：将 Claude Code 与 Z(dot)AI 的 GLM 4.6 模型结合使用。

以下是设置方法：

安装 Claude Code： `npm install -g @anthropic-ai/claude-code`

在 z.ai 创建账户并购买 3 美元/月的编程计划。

在官网创建 **API key**。 将 key 保存到私密地方。

打开 `~/.claude/settings.json`。 添加如下信息，记得替换你的 key。

```json

{

"env": {

"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_zai_api_key",

"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.z.ai/api/anthropic",

"API_TIMEOUT_MS": "3000000",

"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",

"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.6",

"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.6"

}

```

你也可以通过这种方式在 Claude 计划和 GLM 之间切换： `https://github.com/foreveryh/claude-code-switch`

最重要的： 拿上 **ClaudeKit.cc** 立即使用！

运行 Claude Code，出发！

注意：我也在 Claude 达到限制时使用 GLM 替代。GLM 的质量当然无法与 Sonnet 相比，根据我的评估，它大约只有 Sonnet 4 的 7-8 成水平（是 SONNET 4.0，不是 4.5！），速度也较慢且没有 Vision（视觉）能力（但如果你用 ClaudeKit，可以用 Gemini 代替）。这么便宜的价格你不能要求更多，重要的是质量尚可且能解决问题。

其他 AI 更新

Cursor 2.0

我在这个版本中没看到什么特别之处，但我不明白为什么大家这么热捧。Cursor 发布了一个超快速度的模型，但质量……很一般。干得快但干得错等于没干。

此外还有一个 Multi-agents（多智能体）功能，让我非常失望：它就像 Warp.dev，每个标签页打开一个 Agent，用不同的模型运行相同的提示词，这和 OpenRouter 的测试场没区别。除了比较哪个模型更好之外，我看不出任何好处。

然后他们声称：“多智能体并行运行”。

如你所知：你会消耗 4 倍的 Token（高级请求）哈哈。平时给的高级请求就少，现在还让用户烧得更快，真是资本主义剥削。

传闻：Anthropic Neptune v6 & Gemini 3.0?

我看到大家都在热炒，虽然还没见到真面目，但我怀疑 Gemini 3.0 会翻车。

私密社区："Next Level Builder"

周六早上，我以一种非常令人惊讶的方式组织了一场 Webinar（在线研讨会）——周五晚上 7 点发布，周六早上 9:30 直播。

从未见过像我这样的人，只提前 14 小时通知就办研讨会！令人惊讶的是，尽管这么匆忙，还是有超过 300 人参加！

事情是这样的，最近我在 “Build in Public VN” 社区看到很多 “Launch in public”（公开上线）的帖子，我从中看到了自己的影子，这意味着我 99% 确定这些帖子不会给发帖人带来任何效果。所以我和 Cuong & Viet 喝了咖啡聊天，他们推着我办个研讨会，和新人分享如何正确地做这件事，避免错误，走得更快。

所以接下来……什么是 Next Level Builder？

我们也想开设一个私密社区（付费），专门给那些真正严肃对待 “Building in public” 的人。命名为：“Next Level Builder”。

最初我们考虑开课，但老实说我现在时间非常有限（管理 3 家公司，构建社区和个人项目），所以我担心没有精力准备详细的步骤说明并 24/7 紧跟学生。所以最后，我们决定开设一个私密社区，放在 Discord 上——这个界面既面向社区，又方便聊天和直播。这样，我们仍然能确保每个人的利益。我和导师们会一直在那里，随时准备为社区成员提供指导和建议。

这是我第一次启动 Private Community，肯定会有失误，这就是为什么我为那些注册为 Early Birds（早鸟）的人提供了很多优惠。目前我最多只接受 39 人，现在已经有 35 名成员了，等事情走上正轨后我会考虑开放更多名额。对未来的路感到非常兴奋！

感谢阅读！订阅以接收新帖并支持我的工作。

就这样！下周见。

📌 关键收获

对 Grace 的启示

**关注 Agent Skills 而非仅仅是 MCP**：在做独立站自动化时，优先考虑将 SOP（标准作业程序）封装成 Skills。这种“渐进式披露”机制能帮你节省大量 Token 成本，特别适合处理长文档或复杂工作流。

**低成本替代方案意识**：当 Claude Pro 达到限制时，可以考虑使用 Z.ai 接入 GLM 4.6 作为备用。在跨境电商的日常任务（如描述翻译、简单客服回复）中，7-8 成的性能通常已经足够，能显著降低运营成本。

**“快”也是一种营销策略**：作者仅提前 14 小时通知就吸引了 300+ 人参加研讨会。在 AI 时代，时效性比完美的准备更重要。如果你有好的增长点，不要等完全准备好，先在社区“公开构建”并快速测试。

MCP 是工具箱，Skills 是关于如何使用这些工具的说明书。

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