Claude悄悄更新了Skills生成器，這絕對是一次史詩級升級。

　　上周直播的時候，發(fā)現(xiàn)Anthropic的skills倉庫居然有更新了。

　　點進去一看，然后居然發(fā)現(xiàn)了一個超級剛需的Skills迎來了更新。

　　就是這個，甚至可以說是整個Skills生態(tài)的基石。

　　Skill-creator。

　　可以說，現(xiàn)在小龍蝦的能力能這么強，有一半的原因都要歸功于Skills，而這些Skills能被創(chuàng)造出來，幾乎都要歸功于這個母Skills，Skill-creator。

　　我相信，任何一個看過我們過去關于Skills的文章，或者玩過Skills的朋友，都絕對不可能對這個Skill-creator陌生。

　　簡單總結就是，這是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，幫你做成一個Skill。

　　如果有不了解的，可以去看一下我們過去的這一篇文章：自認為寫的還是比較詳細的。

　　這周終于有時間，詳細翻了一下這次更新的Skill-creator的文檔，然后發(fā)現(xiàn)，這次真的可以說，是史詩級更新也不為過，強了太多太多了。

　　所以我覺得，值得寫一篇文章，來給大家聊聊，這次Skill-creator更新的新特性和新功能。

　　真的，所有的skills，都值得重新優(yōu)化一遍。

　　非常簡單的說，這次他們一口加了4個全新的能力，分別是：

　　1. 評估系統(tǒng)，跑完直接告訴你這個skill到底行不行。

　　2. 基準測試，把通過率、耗時、token用量，全都量化。

　　3. 多代理并行測試，每個測試在干凈的環(huán)境里獨立跑，支持A/B盲評，結果不互相污染。

　　4. 描述調優(yōu)，可以自動幫你改skill描述，該觸發(fā)的觸發(fā)，不該觸發(fā)的就別亂觸發(fā)。

　　之前的Skill-creator其實一直有個痛點，就是你生成完的Skills，其實是個黑盒，你完全不知道，這個Skills到底好不好用，它的質量怎么樣，它的觸發(fā)機制合不合理。

　　用我們現(xiàn)代經(jīng)常提的工業(yè)化體系來說，就是缺少了一個很重要的東西，評估機制。

　　評估太重要了，一個好的評估，是真的可以引領方向的。

　　而現(xiàn)在，新版的Skill-creator，直接把整個評估體系，全都補上了。

　　我極力推薦大家，一定要更新到最新版。

　　更新方式也究極無敵簡單，你直接把這段話，發(fā)給你的Agent就行，無論是Claude code、OpenClaw、OpenCode等等等等：

　　https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator，這個skills更新了，幫我更新到最新版本

　　對，就這么一句話。

　　然后你的Agent，就會自己去更新了。

　　很快，就更新完了。

　　我用一個案例，來給大家演示一下新版Skill-creator的能力。

　　在之前有一篇文章中，我把Github上的yt-dlp做成了一個Skill，能從YouTube、B站等各種視頻網(wǎng)站下載視頻。

　　但其實我們后來發(fā)現(xiàn)，光能下載視頻還不夠。

　　我還希望拿到視頻鏈接之后，能直接生成文字版的講稿。

　　而且如果是英文或其他語言的視頻，最好能直接給我中英雙語的講稿文檔。

　　所以正好，借著這個機會，我就用skill-creator又搓了一個新skill。

　　提示詞很簡單。

　　我想創(chuàng)建一個skill，我希望能夠實現(xiàn)我給了一個視頻鏈接，它能夠把文字版的講稿發(fā)給我，如果是別的語言，最好是把原語言版和中文版的講稿文檔給我。

　　它會先問你幾個問題，確認需求細節(jié)，然后開始幫你設計整個skill。

　　大概3到5分鐘，這個Skill就設計完了。

　　我拿一個OpenClaw創(chuàng)始人的YouTube訪談視頻來試一下。

　　就給了一個YouTube的鏈接。

　　五分鐘后，中文版的講稿就出來了。

　　但是，其實有個問題。。。

　　這一大坨文字堆在一起，字又小又擠。

　　根本沒法看。

　　這時候你就可以繼續(xù)對話，讓它給你優(yōu)化，幫你改進這個skill。

　　新版的Skill-creator，在改進的能力上，也有一些提升。

　　改進之后的效果：

　　幾乎完美。

　　排版清晰，段落分明，這才像個文檔該有的樣子。

　　但這還沒完。

　　但這個時候，一個頭疼的問題就來了，我害怕我的skills觸發(fā)會打架。

　　因為我現(xiàn)在有兩個skill都跟視頻鏈接相關。

　　一個是yt-dlp，負責下載視頻到本地。

　　一個是剛做的講稿生成，負責把視頻轉成文字。

　　兩個skill的觸發(fā)條件都是給一個視頻鏈接，我害怕他們會打架，就是出現(xiàn)該觸發(fā)的不觸發(fā)，不該觸發(fā)的亂觸發(fā)。

　　那就可以使用Skill-creator的評估體系了，讓它來幫你，進行優(yōu)化skill描述。

　　它受會先讀取你當前skill的描述，然后告訴你接下來要做四件事：

　　自動生成兩組查詢，應觸發(fā)的10條和不應觸發(fā)的10條。

　　設計得很有意思。

　　故意把邊界情況都擺進去，逼模型在模糊地帶做判斷。

　　然后，直接生成了一個網(wǎng)頁，讓你確認，特別牛逼。

　　真的，我用到的時候都驚呆了。

　　所有查詢排在界面里，每一條右邊有個開關，標著是否應該觸發(fā)。

　　你可以逐條看一遍，覺得哪條判斷不對，直接關就行。

　　打個比方，第三條這種情況，我不想讓它再觸發(fā)了，我就直接讓它關掉就行。

　　然后還有不應該觸發(fā)的10條，我看了一遍，沒啥問題。

　　所有的都確認之后，這時候，你點導出評估集，就完事啦。

　　確認完樣本之后，優(yōu)化循環(huán)會在后臺啟動，最多跑5輪迭代。

　　每一輪做三件事來幫你進行測試和評估，整個過程大約需要10-20分鐘。

　　它害會定期匯報進度。

　　跑完之后就是你就能看到一個巨型表格。

　　每一列是一個查詢樣本，每一行是一個迭代版本的描述。

　　綠色勾對勾表示觸發(fā)成功，紅色叉×表示沒觸發(fā)。

　　藍色列是測試集，其余是訓練集。

　　它把樣本分成60%訓練集和40%測試集，在訓練集上迭代優(yōu)化，最終用測試集上的表現(xiàn)來選，防止過擬合。

　　跑完之后，最優(yōu)的描述會自動寫回你的SKILL.md，全程不用你動手。

　　Anthropic官方在自己6個文檔類skill上測了一下，5個觸發(fā)率都有提升。

　　僅僅就用新版的skill-creator優(yōu)化了一下，真的很牛逼。

　　通過這一步，能大大提升你的Skills的觸發(fā)準確率。

　　但觸發(fā)對了，并不等于OK。

　　所以，你的Skill裝上并且能穩(wěn)定觸發(fā)之后，到底在實際任務上表現(xiàn)如何，這個能力，也還要評估一下。

　　我就繼續(xù)拿這個剛做好的skill來跑一遍，帶你大家看看整個過程。

　　直接對剛剛那個skill進行一下評估。

　　它會先把你的skill文件完整讀一遍，搞清楚這個skill的核心流程是什么。

　　然后它會問你：你更想測哪個方面？

　　我選了全面評估。

　　它根據(jù)skill的功能，自動設計了三類測試場景，同時設計了量化驗收標準。

　　確認方案之后，它一次性啟動了4個獨立子代理，同時跑。

　　這次4個并行的Agent來進行測試，就很香了。

　　以前其實你也可以做一些簡單的評估，但是，最大的問題，就是會按順序跑，一個跑完再跑下一個。

　　但是大家都知道，上下文管理有多重要，前一個任務積累的上下文，會污染后一個的結果。

　　你以為是skill的功勞，但，其實完全是對話歷史幫了忙。

　　這次的評估，就對味了很多。

　　每個代理都在完全干凈的環(huán)境里獨立運行，有自己的token 計數(shù)和時間指標。

　　互相之間零交叉。

　　結果更快，數(shù)據(jù)更干凈。

　　等待的時候，它也順手就把量化評分腳本也準備好了。

　　等測試結果回來之后，就直接自動檢查格式是否符合要求，很多小細節(jié)全都在里面。

　　測試跑完，瀏覽器會里彈出評估查看頁面，有兩個標簽頁。

　　輸出標簽頁，可以直接看每個測試用例的輸出。

　　下面還有一個反饋框，你可以直接標注哪里不對、哪里需要改進。

　　這些反饋會被存起來，下次改進skill的時候直接用。

　　另一個是基準測試標簽頁，可以看有skill vs 無skill。

　　通過量化對比，一目了然。

　　數(shù)據(jù)這塊，也是極度量化。

　　有skill的通過率100%，無skill基線9%，差值91.5%。

　　費用上，有skill每次大約4000token，無skill1750token，差了2250。

　　但這是skill帶來的額外消耗，對比產(chǎn)出的結果，值得。

　　但評估的價值遠不止于此。

　　Anthropic官方也舉了個例子。

　　他們有個PDF skill，之前在處理表格時會出錯。

　　Claude需要把文字精確的放在特定坐標上，但因為沒有明確的字段做引導，經(jīng)常放歪。

　　這個問題在評估過程中被發(fā)現(xiàn)，再進行修復改進定位邏輯后，問題就解決了。

　　也就是說，找到問題之后不用從頭來過。

　　評估結果會存在本地，下次你用skill-creator改進這個skill的時候，它會把上次標注的問題直接帶進去，針對那里改。

　　改完再跑一遍評估，看有沒有提升。

　　測試、發(fā)現(xiàn)、修、再測，這個循環(huán)是完整的。

　　Anthropic把軟件開發(fā)的一些嚴謹做法，比如測試、基準、迭代改進等等，這次引入Skills的創(chuàng)作流程。

　　真的，牛逼太多了。

　　這絕對對于所有人來說，都是一個史詩級增強。

　　你要知道，小龍蝦為什么那么強，能做那么多的事，其實真不是因為他本身有多牛逼，純粹是因為，它身上掛的SKills，太多了，那都是一個一個的技能包。

　　可以說，Skills，就是整個Agent未來大繁榮生態(tài)的基石，而我自己，也一直極力的看好和強力推廣各種各樣的Skills。

　　所以，我極度建議，大家把Skill-creator更新到最新版，然后把你自己所有的Skills，都進行優(yōu)化和評估一遍。

　　當然，你得先分清楚，你寫的Skills是哪種。

　　因為本質上，Skills其實分兩種。

　　第一種是能力提升型。

　　就是教Claude做它本來不擅長的事。

　　比如官方的前端設計skill、文檔創(chuàng)建skill，里面寫了大量技巧，是你光靠Prompt根本拿不到的效果。

　　我們大多數(shù)人自己搓的skill，基本也都是這類。

　　第二種官方叫編碼偏好型。

　　就是告訴Claude按你的規(guī)矩來。

　　Claude本身每一步都能做，但你的skill把這些步驟按你團隊的流程串起來了。

　　比如一個會議紀要整理skill，按你們公司固定的格式，自動把錄音轉成帶行動項的文檔。

　　或者一個周報生成skill，從各個平臺里拉數(shù)據(jù)，按你要的格式排好。

　　你可以把這種，理解成一個Workflow，就是一個工作流。

　　對這兩種類型，評估的方向會稍微不太一樣。

　　對于能力提升型，測的是模型更新之后這個skill還有沒有存在的必要。

　　用A/B測試對比，有skill和沒skill各跑一次。

　　結果如果差不多，這個skill就可以退休了。

　　編碼偏好型測的是另一件事，它有沒有老老實實按你的流程走？

　　有沒有漏步驟？有沒有自作主張改了順序？有沒有忘了你特別說過的某個要求？

　　所以會稍稍有一些區(qū)別，這個大家在自己評估的時候，可以注意一下。

　　回頭想想，以前造完一個skill，其實也就是自我感覺良好。

　　但說實話，全是黑盒，根本不知道該怎么評估。

　　現(xiàn)在就舒服多了。

　　評估跑一遍，數(shù)據(jù)擺出來，好不好用，一眼就見真章。

　　所有的Skills，真的都值得重新優(yōu)化和評估一遍。

　　Skills生態(tài)。

　　感覺又要迎來一波大繁榮了。

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　　>/ 作者：卡茲克、可達

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