# 1. 什麼是 Agent Skills？ Agent Skills 是 Anthropic 於 **2025 年 12 月 18 日**正式發布的**開放標準**，與 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協定）一樣，朝著**通用跨平台規範**的方向發展。 官方提供了開箱即用的 **[Pre-built Skills](https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-creator/SKILL.md)**（如 Word、Excel、PowerPoint、PDF 處理），讓開發者能直接使用這些能力。同時，Atlassian、Figma、Canva、Stripe、Notion 等合作夥伴也已提供了官方 Skills。 # 2. SKILL 基礎架構 SKILL MD 檔案，範例如下 ```yaml --- name: backend-pr-review description: 後端發 PR 時的程式碼審查流程 --- # 後端 PR 審查 ## 使用時機 當開發者準備發 PR 時... ## 執行流程 1. 檢查程式碼風格 2. 驗證測試覆蓋率 3. ... ``` Skill 資料夾結構可參考如下 ```c# skill-name/ ├── SKILL.md (必須) │ ├── YAML frontmatter metadata (必須) │ │ ├── name: (必須) │ │ └── description: (必須) │ └── Markdown instructions (必須) └── Bundled Resources (選用) ├── scripts/ - 可執行程式碼（Python/Bash 等） ├── references/ - 需視需求載入 context 的文件 └── assets/ - 輸出用檔案（模板、圖示、字型等） ``` ### Skill 資源類型說明 #### references/（參考文件） 在 SKILL中會描述：「執行這個步驟時，需要參考 references 中的某份文件」 Agent 會將該文件載入上下文中 **用途範例**：API 規格文件、公司編碼規範、範本格式說明 #### scripts/（可執行腳本） Agent **只會執行**這些腳本，**不會讀取**程式碼內容 適合「先處理資料，再讓 Agent 接手」的場景 **用途範例**： ```python # scripts/format_data.py # Agent 執行這段程式將原始資料整理成結構化格式 # 輸出結果才會載入上下文供 Agent 繼續處理 ``` #### assets/（資源檔案） 與 references 類似，透過 SKILL流程按需載入 可放置圖片、範本檔案等 # 3. 為什麼這樣設計？ 把 SKILL想成「**可模組化的 Prompt**」： | 特性 | 說明 | |----|----| | **可重複執行** | 同一個 Skill 可以反覆使用於類似任務 | | **可搬遷** | Skills 就是檔案，可以版本控制、分享、跨平台 | | **通用格式** | 任何支援此標準的 Agent 都能讀懂並執行 | # 4. 漸進式揭露（Progressive Disclosure） 這是 Agent Skills 最強大的設計之一 —— **不需要每次都把所有指令塞進 System Prompt**。 ### 運作流程 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 1. Discovery（發現） │ │ Agent 啟動時只載入 Skill List │ │ 每個 Skill 只包含 name + description（僅數十個 tokens） │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 2. Activation（啟用） │ │ 當 Agent 判斷使用者意圖與某個 Skill 描述吻合時 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 3. Execution（執行） │ │ Agent 載入完整的 SKILL.md │ │ 按照 SOP 流程逐步執行，按需載入 references、執行 scripts │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### 為什麼這很重要？ * **節省 Token**：平常只佔用極少量的 context * **按需載入**：需要時才載入完整指令 * **擴展性強**：可以部署大量 Skills 而不影響效能 ### 對比：MCP 的 Context 爆掉問題 MCP 剛推出時，許多人遇到「裝太多 MCP servers 導致 context window 爆掉」的問題： | 情況 | Token 消耗 | |----|----| | 單一 MCP server（20 tools） | \~14,000 tokens | | 多個 MCP servers 同時啟用 | **66,000 - 82,000 tokens** | | Claude Sonnet 4.5 總 context | 200,000 tokens | > 實際案例：有人分享過，**還沒開始對話，光是載入 4 個 MCP servers，就已經用掉 67,000 tokens（約 33%）**。 **問題根源**：MCP 的設計是將所有連接的工具定義（名稱、描述、參數、JSON schema）**一開始就全部載入**到 context window。 ### MCP vs Agent Skills 的 Context 使用對比 | | MCP | Agent Skills | |----|----|----| | **初始載入** | 所有工具的完整定義 | 只有 name + description | | **初始 Token 消耗** | 數萬 tokens | 數十 tokens | | **完整內容載入時機** | 一開始就全載入 | 需要時才載入 | | **擴展性** | 工具越多越慢 | 可大量部署不影響效能 | 這正是 Progressive Disclosure 的核心價值 —— **從根本上解決了 context 膨脹的問題**。 --- # 5. 為什麼用「通用 Agent + Skills」而非「多個專用 Agent」？ 根據 [VentureBeat 報導](https://venturebeat.com/ai/anthropic-launches-enterprise-agent-skills-and-opens-the-standard)，Anthropic 產品經理 Mahesh Murag 在專訪中表示，Skills 代表了一種「**哲學轉變（philosophical shift）**」： > "The traditional approach involved building specialized agents for different use cases — a customer service agent, a coding agent, a research agent." > > "Rather than building and maintaining multiple specialized AI systems, organizations can invest in creating and curating skills that encode their institutional knowledge and best practices." ### 思維轉變 > **這一兩年的做法**：針對不同用途打造「客服 Agent」、「程式 Agent」、「研究 Agent」... > > **Skills 做法**：維護一個通用 Agent，為它裝備各種「技能」 就像是：與其雇用多個只會單一技能的員工，不如培訓一個能學習多種技能的通才。 ### Skills 的優勢 | 優勢 | 說明 | |----|----| | **模組化** | 一個 Skill 可被多種場景重複使用 | | **集中管理** | 企業可統一管理、分發、更新 Skills | | **版本控制** | Skills 是檔案，可以用 Git 管理 | | **跨平台相容** | 開放標準，不被單一平台綁定 | | **按需載入** | Progressive Disclosure 大幅節省 Token | --- # 6. 與 MCP 的關係 | 協定 | 角色 | 比喻 | |----|----|----| | **MCP** | 定義 Agent 如何連接外部工具與資料 | 水管（Plumbing） | | **Agent Skills** | 定義 Agent 如何使用這些連接來完成任務 | 操作手冊（Manual） | 兩者互補：MCP 提供安全的連接能力，Skills 提供具體的操作知識。 --- # 7. 安全管理與權限控管 ### 為什麼 Skills 更容易審核？ Skills 的設計本身就具備「**Self-documenting**」特性： * SKILL 是人類可讀的 Markdown 格式 * 任何人都能直接閱讀並理解這個 Skill 會做什麼 * 流程透明、步驟明確，便於審查與改進 > "A skill author or user can read a [SKILL.md](http://SKILL.md) and understand what it does, making skills easy to audit and improve." — 官方文件 ### 信任來源原則 Anthropic 官方明確建議： | 來源類型 | 建議做法 | |----|----| | **官方 / 合作夥伴 Skills** | 可直接使用（如 Atlassian、Notion、Figma 等） | | **第三方 Skills** | 必須徹底審核後才能安裝 | | **自行開發的 Skills** | scripts/ 中的可執行腳本需經過安全審查 | > "Anthropic recommends installing skills only from trusted sources and thoroughly auditing those from less-trusted origins." — VentureBeat ### Scripts 安全注意事項 由於 scripts/ 中的程式碼會被 Agent **直接執行**，安全風險較高： * **限制檔案系統存取**：僅允許存取特定目錄（如暫存工作區） * **限制可用指令**：僅允許必要的工具（如 pytest、node） * **避免廣泛權限**：除非有明確需求，否則不要開放 package manager # 8. 參考資源 ### 官方文件 * 官方網站：[agentskills.io](https://agentskills.io) * 規格文件：[agentskills.io/specification](https://agentskills.io/specification) * GitHub 範例：[github.com/anthropics/skills](https://github.com/anthropics/skills) * 最佳實踐指南：[platform.claude.com/docs](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/agent-skills/best-practices) ### MCP Context 問題相關資料 * [Optimising MCP Server Context Usage in Claude Code](https://scottspence.com/posts/optimising-mcp-server-context-usage-in-claude-code) — Scott Spence 的實測數據（82,000 tokens 消耗） * [Claude Code Just Cut MCP Context Bloat by 46.9%](https://medium.com/@joe.njenga/claude-code-just-cut-mcp-context-bloat-by-46-9-51k-tokens-down-to-8-5k-with-new-tool-search-ddf9e905f734) — 67,000 tokens 案例記錄 * [Code execution with MCP: building more efficient AI agents](https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp) — Anthropic 官方工程部落格 * [GitHub Issue #6186: Agent-Scoped MCP Servers](https://github.com/anthropics/claude-code/issues/6186) — 社群對 context overflow 的討論 ### 新聞報導 * [VentureBeat: Anthropic launches enterprise 'Agent Skills'](https://venturebeat.com/technology/anthropic-launches-enterprise-agent-skills-and-opens-the-standard) — 2025/12/18 發布報導 * [Unite.AI: Anthropic Opens Agent Skills Standard](https://www.unite.ai/anthropic-opens-agent-skills-standard-continuing-its-pattern-of-building-industry-infrastructure/) — 開放標準策略分析