最近流行起来的 Claude Skill 是一项什么技术？本文带你一探究竟。
Claude Skill 是什么？
最近，Claude 背后的公司 Anthropic 推出了一个名为 “Claude Skills” 的新功能，让这款类似 ChatGPT 的 AI 助手可以更好地处理高度专业化、定制化的任务。简单来说，Claude Skill 是一组预先写好的操作指南和工具包，可以在需要时让 AI 加载使用。你可以把它想象成给 AI 准备了一本 “员工手册” 和一套 “工具箱”，当 AI 遇到某类问题时，手册会告诉它怎么做，每一步用什么工具，工具箱里的脚本和资料则帮助它动手完成任务。
在 Vibe Coding（即兴/氛围编程）和 AI 辅助编程日益普及的今天，我们写代码的速度越来越快，但随之而来的风险也越来越大。为了保持代码的健壮性和团队协作的顺畅，总结了每一位开发者（和 AI 助手）都应该铭记的“AI 编程八荣八耻”。
前几天算了一下，过去三个月，我大概欠了 ChatGPT 一万多美元。
不是订阅费，是小费。
事情是这样的：我每次让 ChatGPT 帮我做事，最后都会加一句——
"如果你的回答让我很满意，我会给你 100 美元小费。"
然后它每次都表现得特别卖力。
问题是，我满意的次数有点多……
前几天一个朋友跟我吐槽："我花了三年考下来的证书，现在招聘都不怎么看了。"
我说："正常，这才刚开始。"
他不信。但我见过太多这样的事了——符号和真实能力之间的裂缝，正在越撕越大。
用了大半年的 AI 写代码、写文档，踩了不少坑，也摸索出一些门道。这篇文章把我觉得真正有用的提示技巧整理出来，少扯概念，多讲实操。
近来，有个问题总在耳畔萦绕，带着些许时代更迭的焦虑与不安。人们说，AI 已能挥洒自如地自行编写代码，那么，软件工程师的行当是否已然日薄西山？我们是否该就此拱手让位，让那冰冷的"AI 写手"直接接管一切？我对此的回答是：是的，AI 确能产出代码，可它终究无法交付真正的"成品"。在"代码片段"与"可运行的产品"之间，横亘着一道深邃的鸿沟，这便是我们今日所思所想的焦点。
AI，说到底，不过是一件工具，一块"快进"的跳板。它能迅速生成草图，为我们的客户——那些律师、销售，乃至各行各业的专家们——提供一个起步的架子，让他们凭此窥见最新的商业点子，或是用 AI 加速奔跑的可能。然而，每当抵达一个关键的隘口，事情便戛然而止。那些热衷于展示的科技合伙人，总是带着 AI 交付的"半成品"来找我们，眼神中流露出一丝困惑："你们得帮我一把，让这个东西，真正成为一个能上线、能供用户使用的产品。"
从代码到成品，绝非简单的转译。我审视过它们给出的代码，得出的结论是：让"它变得可以上线"，等同于一切推倒重来。 AI 所擅长的，是那些"独善其身"的小问题：写一段排序函数，生成一条 SQL 语句，这确实是"写代码"的范畴，其难度自是不必多言。然而，真正的软件工程，其意义绝非仅止于此。真正的挑战，潜藏于三个面向。
其一，是管理的复杂度。 当系统走向正式上线，你必须从容应对成百上千个彼此交织的问题，确保其间高效协同、毫无间隙地运转。其二，是长期的考量。 AI 生成的代码，往往缺乏可维护、可扩展、安全性、性能优化、错误处理与系统集成等面向的深层考量，这些都关系到一个产品能否经受住时间的检验。其三，是结构的缺失。 AI 或许能描绘出漂亮的零件，但它缺少构建整个系统宏伟蓝图的"设计图纸"——一套关于架构、部署、数据流向、以及未来如何演进的深思熟虑。而这些考量，恰恰诞生于代码之外，超越于代码之上。
因此，软件工程师的核心价值，更像是"掌舵人"的角色，是管理的集成者。一个真正能稳定运行的软件系统，其背后所耗费的心力，可能比重复写上几百个简单的函数还要复杂百倍。它要求团队之间默契地协作，并在未来的数年内仍能持续迭代，这才是真正考验人性的地方。那些看似炫目、由 AI 快速搭建的演示，一旦要使其成为真正可运行的活物，便必然需要我们的专业与心血来灌溉。
所以，我的总结是，AI 能为你迅速生成"素材"或"代码片段"，并将其编织成一个初具人形的"骨架"。可将这骨架赋予灵魂，使其成为一个经得起风雨、结构稳固的"大厦"，这，才是人类软件工程师无可取代的核心能力。工具的进化，只是将"想法"变成"可能"，将"骨架"变成"系统"的过程，它抬高了我们工作的起点，却绝不会降低我们存在的价值。
延伸阅读：
我们正站在人类历史上最激动人心的技术革命浪潮之巅。从 ChatGPT 的横空出世到各种 AI 工具的百花齐放，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的工作、学习和生活方式。这不仅仅是一次技术升级，更是一场认知革命。
与过去的技术革命不同，AI 技术的门槛正在急剧降低：
AI 不是让你的工作效率提升 10%，而是可能提升 10 倍：
AI 不仅提升效率，更创造了全新的机会：
最重要的不是学习 AI 技术本身，而是：
将 AI 整合到日常工作中：
日常工作流示例：
1. 用 ChatGPT/Claude 做头脑风暴和方案设计
2. 用 GitHub Copilot 辅助编程
3. 用 Midjourney/DALL-E 生成视觉素材
4. 用 AI 工具润色文案和翻译
5. 用 AI 总结会议和文档
AI 最大的价值在于与你的专业知识结合：
✅ 正确认知：会用 AI 的人会取代不会用 AI 的人
AI 是工具，是放大器。关键是你如何使用它来增强自己的能力。
✅ 正确认知：现在就是最好的时机
早期使用者会获得更大的先发优势。等到人人都会用的时候，红利期就结束了。
✅ 正确认知：使用 AI 比使用智能手机还简单
你只需要学会对话，学会提问。这是每个人都具备的能力。
初级阶段（1-2 周）：
- 熟悉基本对话技巧
- 尝试 3-5 种不同的 AI 工具
- 找到适合自己的主力工具
中级阶段（1-3 个月）：
- 学习 Prompt Engineering
- 建立个人 AI 工作流
- 探索专业领域的 AI 应用
高级阶段（持续）：
- 深度整合 AI 到工作中
- 创造性使用 AI
- 分享经验，建立影响力
AI 红利期可能只有 3-5 年。在这个窗口期，谁能更快地掌握和应用 AI，谁就能获得巨大的竞争优势。
不要观望，不要等待，从今天开始行动。你与未来的距离，可能就差一个对话框的距离。
记住：在 AI 时代，学习能力和适应能力比任何具体的技能都重要。
AI 不是未来，AI 就是现在。
抓住这个时代的红利，不是因为我们比别人聪明，而是因为我们比别人更早地认识到变化，并采取了行动。
你准备好了吗？