继Model Context Protocol后，AI下一个新标准已现雏形？Anthropic凭“简单、开放、中立”三原则再次领先｜Claude Skills、Anthropic、OpenAI

10 月 21

Luke FanAIGC , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 继Model Context Protocol后，AI下一个新标准已现雏形？Anthropic凭“简单、开放、中立”三原则再次领先｜Claude Skills、Anthropic、OpenAI已关闭评论

Anthropic Claude出了新工具，叫skills技能。这是不是MCP的升级版本呢？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道，咱们又有新玩具了。这一次，Anthropic出了一个东西，叫skills技能。它呢，应该是大模型功能拓展标准的一个新尝试。

大模型除了可以一本正经地胡说八道之外呢，你还需要去做一些技能拓展。比如说，你可以去写PPT，可以去做Excel，skills就主要干这玩意儿使的。这也算是AI agent以及上下文工程有可能会迎来的一个新标准，甚至呢，在部分功能上已经取代了MCP的功能。待会儿咱们再讲哪一部分可以取代MCP了。

到底什么是skills呢？它呢，是直接给Claude去赋能，让Claude code去做一些琐碎的工作。我举一个例子吧，比如说一个律所，你律所里头需要干一个什么事？就是你们出的所有的这个文件，它是有排版要求的。哪个地方用几号字，哪个地方用几号字，什么地方要用什么样的方式来表述，这个都是有要求的。以前我们律师给写的文件，大概每一个文章倒数第二段的时候，要写一个“以及”还是什么，反正有一个特别奇怪的要求。我第一次看到，我说：“你们为什么写这个？”他说：“律所要求就是必须这么写。”包括哪个标题需要使用什么字号、什么字体、字间距、行间距，他们都有要求。

这个东西你要让大模型去干活呢，就很费劲，特别是大模型每一次干出来不一样。那现在就是你，可以通过skills直接给它赋能，说我们以后按照这个律所什么什么要求去做，甚至是哪个版本的要求，去处理这些文件，最后处理出来的格式跟你的要求是一致的。

这东西呢，配置起来要比MCP省事。MCP配置还挺麻烦的，你需要在本地起服务器，或者就算是远程服务器，你也需要在本地去进行MCP服务的配置。这个配置的过程，可能普通非程序员不是说完全处理不了，但是还是比较费劲的。但是skills就省事多了，直接写个Markdown文件扔里头，完事。你就是建个目录，写一个skills.MD的一个文件，告诉它说，我什么样的字需要使用什么字号，或者说我这个信的结尾要加“此致敬礼”什么，你可以写一大堆这样的要求进去。写完了以后呢，直接在执行的时候告诉它说：“这是我的技能文件，请照着这个干活。”它就去照着执行去了。

而且skills呢，是可以在全客户端执行的。它可以在API上跑，也可以在Web端、手机端客户端，都是可以跑的。甚至呢，还可以在Claude code里头去跑，这个都没问题。如果你是在Claude code这样的本地的AI agent里头跑的话，它可以基本上覆盖MCP的功能。为什么？待会儿咱们细讲。在其他端这个还不太行，它是有一定限制的，至少目前还有吧。

现在呢，普通人都可以用这个skills工具。它主要是用两个格式的文件往里写东西：一个是Markdown。Markdown其实你基本上认为它是个纯文本就完了，只是呢，里头有一点点的简单的这种格式标记，写一个井号后边是大标题，两个井号是中标题，三个井号是小标题，它就是有一些这样的标记在里头，其他的也没有跟普通文本差异的地方。你用任何的纯文本编辑器都可以打开它，只是呢，没有渲染的效果而已。另外一个呢，叫YAML。YAML呢，实际上也是一种纯文本的配置文件，它呢，特点就是缩进，就是你通过缩进的方式来去写配置。现在大家看到很多的项目里头，都有这种文件，前面基本上是一个属性，打个冒号，后边是要赋的一个值。现在很多配置文件都是拿这玩意儿写的。

当然了，skills你要想处理一些更复杂的东西呢，它也允许你加代码进去，但是代码执行呢会比较受限制。因为这个skills是在哪跑的呢？它是在一个虚拟机里跑的，是在Anthropic本地的一个虚拟机里边去跑。这个虚拟机是不能联网的，也不能去调用很多的这种库文件进来，所以它的功能比较受限。

只有是在Claude code，就是在我们本地跑的时候，它可以联网。所以呢，你在本地跑的时候，它不是在虚拟机里头，你就可以基本上取代MCP的功能了。甚至你在skills里头直接写说，我要调一个什么API，这个API的调用方法是什么，返回值是什么，就是我们把很多那个API的文档文件直接贴在那个Markdown文件里就完事了，它就直接干活去了。所以只有在Claude code里头才可以替代MCP，如果不是在Claude code里头，它是不允许联网的。它的格式刚才我们讲了，就是一个叫skills.MD的一个文件放在一个目录里，或者再加一些其他的这种配置文件就完事了，极个别的情况需要加代码。

现在呢，Anthropic官方呢，也给出了一些skills，比如说一些Excel、Word、PDF、PPT这样的处理方式。我本来想去充一个Anthropic的会员，20美金充一个会员，后来翻了翻，发现这东西就完完全全的不支持中文，连繁体中文都不支持，最后算了，就不跟它费劲了。我相信skills应该很快就会普及出来，就像MCP一样，不是只有Anthropic自己可以用。

那skill适合做什么呢？最适合做文件处理、格式处理。如果在Claude code里头，基本上是全能的。技能和标准的固化和重用，这是它主要干的活。这个什么意思？比如说有一个人说：“我就擅长整理律所的文件格式。”这个东西呢，叫一个技能。你要再找一个人来说：“你给我把这个律所的文件都处理成我们要求的格式呢？”他需要重新学习。现在呢，等于是我们把这个东西固化下来了，说这个skills就叫“律所文件格式处理”，把它固定下来了。固定下来以后呢，就直接可以反复地重用了。我下一次需要去处理文件的时候，直接告诉Anthropic我的skills叫这个名字，去干活去吧，它就去干活去了。

Anthropic为什么总能拿出这种推动行业的新标准来呢？这样的一个功能，现在大家都在讨论的核心原因，就是大家觉得这可能是未来的标准。最早它推出的MCP标准虽然不完美，因为它调用的时候必须要起个服务器，这个事还是很讨厌的，但是呢，现在已经是标准了。谷歌、OpenAI都已经跟进了，国内的各大模型厂商、各大AI agent和工具厂商也都跟进了MCP了。原因很简单，就是它会秉承着叫“简单、开放、中立”这样的一个原则，这才是真正的关键。你把这事搞得很复杂，各种方方面面我都想到了，或者说我只能在自己的平台上使，我又不开放，或者说我虽然是中立的，但是呢，我们中间的这些代码是不给别人看的，其他的人你是不知道我怎么去调用这个功能的，这些都很难成为标准。你必须要简单、开放、中立。除了大模型的处理能力这些，MCP也好，skills也好，它基本上不依赖其他技术，这个也是非常非常重要的。你说我现在做了一个新的标准出来，我需要依赖很多很多东西，这个就很麻烦。像MCP呢，还是需要依赖一些外部服务，需要依赖一些这样的技术，但是skills就更简单，什么也不依赖，你直接拿出来就可以用的东西。

大模型能力拓展的尝试呢，其实一直在持续。从ChatGPT 3.5开始，GPT进入到公众视野以后，大家一直在尝试这东西到底能干嘛，除了一本正经地胡说八道之外还能干点什么。现在每天大模型的能力在上升，我又训练出GPT-5了，又训练出GPT-6了，但是还有一些东西呢，是它搞不定的。第一个是角色的固化，或者说技能的固化与重用，这个事情呢，是大模型自己搞不定的，因为大模型都是按照通用的模式来去训练的。另外一个就是要调用外部工具，我不可能自己把所有外部工具都跑通，它真跑通了就吓人了，有可能这个人类就没有存在的必要了。它还是有一定的能力边界的，这一块呢，就是在不断地拓展。

很多人可能会记得，咱们经常在写提示词的时候，第一句话干嘛？第一句话赋能，说“你是一个编辑”，“你是一个律所的文档格式大师”。我们经常会写这样的话在第一句。那你说这个真的会让ChatGPT也好，Anthropic Claude也好，像律所里边的文档编辑大师一样工作吗？是不能的。为什么呢？因为每个律所的文档格式要求是不一样的，它也不知道你要用什么方式去干活。所以你去写提示词的时候，对大模型进行角色赋值，说“你是什么什么”的时候，到底起什么作用？告诉大家，不会提升答案的质量，他原来该答什么还是答什么，但是呢，会让大模型将结果模仿成指定角色的方式说出来。他会去想说，这样的这个角色是怎么说话的，我先生成结果，然后模仿这个人的方式再重新说一遍。这个就是我们每一次去指定说“你是谁谁谁”的时候得到的一个结果。这肯定不是我们所希望的嘛，我们还是希望它真的具有相应的能力。

现在我们就要去做固定技能以及能力拓展，咱们做了很多尝试。前面OpenAI做的一个东西叫GPTS，这个东西呢，推出来的时候我就说这玩意没戏，现在呢，基本上已经没有什么人去玩耍了。GPTS主要干的活，实际上就是一个固定技能，当然它还有很多其他的功能，那个调用处理起来就非常非常麻烦了，你需要在里头写程序的。而且GPTS还有一个问题是什么呢？就是它必须在ChatGPT里头跑，它不能出来，这个是很麻烦的。刚才我们讲了，你要想确立标准的话，必须得中立，它的中立性就没有了。而且这个东西做起来其实没有那么容易，GPTS刚出来的时候我也做过一些，效果呢，差强人意，不一定每一次按照你的要求去做，因为当时模型的能力也没有那么强。折腾了半天GPTS以后，发现不是我想要的东西，所以现在呢，基本上玩的人很少了。

第二个就是function call，就是直接让大模型去通过代码干活。这块呢，甭管是国内的模型，还是国外的这种主流模型，都是支持function call。OpenAI、Anthropic的Claude，还有Grok、Gemini，都是支持function call。但是呢，这个东西比较麻烦，在哪呢？你必须写程序，你不写程序这事搞不定。只能在API里头使，你说我在客户端用，我在Web端用，这事你是没有办法拿它干活的。所以这东西呢，对于非程序员来说，基本上相当于没有。这就是function call的一个情况。

再往后呢，就是MCP了。MCP呢，比function call要简单一些，不再需要那么高的程序能力了。我可以说直接把一个MCP的配置文件写到比如Cursor，或者写到一些其他的这种支持MCP的客户端里去，他就可以去干活了。这个对于很多这种非程序员来说呢，就已经比较友好了。现在呢，你要去调MCP，可以写程序，也可以直接在支持它的客户端里配置就可以用。现在呢，有很大一部分的服务平台都将自己的服务包装成了MCP。你比如说支付宝、微信支付、高德地图、百度地图、大众点评，都开始出MCP了。这一块呢，就是只要上大模型，你挂上这些MCP以后，就可以实现相应的一些功能了。MCP主要干的活是什么呢？就是能力拓展，它并没有说把一些能力固化下来。你说我告诉大模型我有MCP了，那不能保证你每一次输出的结果都是你想要的，但是呢，它可以保证说大模型可以去调用百度地图了，知道这周围有什么好吃的，这个他可以去干了。

现在呢，skills来了。skills呢，和MCP比起来，对于非程序员就更加友好。原来MCP你要去做配置的话，还需要去写JSON，JSON还算是一种程序员使用的配置语言，而现在的话直接Markdown了，你就直接用自然语言去写就完了。JSON的话你要是把它写错了，大模型拿它也没办法，但是Markdown的话，你写错了以后，比如我写了几个错别字在里头，或者哪个地方我写点病句在里头，大模型就直接处理掉了。所以这一块容错率还是比较高的。它呢，可以很好地将技能固化下来，让你再去重用，也可以去拓展一些外部功能。但是拓展外部功能就只能是在Claude code里头用。我相信未来可能会有更多的客户端去支持skills，只要是有客户端支持的skills，就可以去允许你拓展外部功能，可以去联网。否则的话，你跑到Anthropic的自己的服务器上开虚拟机的话，它就不会让你干这个活。现在呢，在网页、API都可以去跑，但是网页、API包括手机端、PC端的这些客户端里头，它都是调用的Anthropic自己的虚拟机，不允许联网。如果你是在本地跑，它是允许你去联网的。

那你说未来大家会不会跟进呢？一个新技术，你不能说上来我就要做标准，这事是不对的。一个新技术出来了以后，一定是什么呢？一定是自己先用起来，大家喜欢了以后，逐渐去遵循你为标准。而且你前提还得是开放，你如果不开放的话，别人想去遵循你为标准也没有这个能力。我觉得呢，大概率skills会成为下一个标准，继MCP之后的下一个标准。为什么呢？就是skills的技术是完全中立的一个技术，因为你写进去的就是一堆Markdown，其他的没有什么，就算写一些Python代码，或者是一些TypeScript，或者是其他的这种代码进去，它要求的也都比较简单，不会要求写特别复杂的代码，因为它是在一个没有网络、也不可以调用外部代码库的一个虚拟机里去执行的，所以这个代码也不会太复杂。所以第一个，完全中立。第二个呢，就是它直接开放的，Markdown文件拿出来看就完了，我到底是一个什么样排版的文件，我直接看就可以了。

WPS里头有非常非常多的模板库，班级的点名表，或者是各种的报告，它都有模板库。以后这些东西通通都可以写成skills，我们就直接调用的时候，就可以产生出符合各个单位里头要求的格式化文档，这个还是很棒的。甚至呢，可以进行一些逻辑上的检查，比如说所有的股权算完cap table以后，加起来必须是100%，你这些东西通通都可以在skills里去干。现在大量的skills文件呢，已经开源了，都在GitHub上，大家可以自己去找去，直接下载下来就可以用。而且支持skills这件事呢，本身对于大模型也没有什么新的要求，完完全全是可以在这种客户端上就跑。你比如说Cursor或者是VS Code，这些东西就直接可以去支持了，并不需要模型做任何的修改，也不需要在模型API上做特别多的调整。所以这个东西成为标准的门槛是比较低的。

skills对模型唯一的要求是什么？就是你模型的上下文要进一步的提升，要有更好的指令依存度。我要求你干什么，你必须老老实实给我干去，这就是skills对模型的要求。现在Anthropic Claude对于skills的这种要求，特别是现在的4.5的版本，基本上是可以满足的。Gemini 2.5相信应该也没有任何问题，甚至马上要出Gemini 3，可能这个礼拜就要出Gemini 3，做这些事情应该也都是OK的。GPT-5处理skills这样的一些小问题，应该也没有任何毛病。国内的话，豆包、DeepSeek和千问应该也都可以完成相应的这种改造，就是你模型不用动，直接在这个客户端上处理一下就可以了。

未来的话，可能就是我们只要告诉大模型说，我有哪些function就是哪些功能，哪些MCP，比如说我可以调用百度地图、高德地图，然后呢，我们再告诉他，我还有哪些skills，哪些技能，我想干什么，然后它就给你干去了。我举一个例子吧，我们现在有MCP是高德地图的，有一个skills叫做“Excel格式整理和数据校验”，然后我们就可以告诉它什么呢？我现在想知道某一个地区周围有哪些日料店，他们都是一个什么样的情况，按照这个打星的情况去排序，还是按照价格排序，还是按照一个什么样的方式排序，然后呢，请给我去进行什么样的格式。把这个命令整个交给这个大模型以后，它就会自动地去调用MCP得到某一个地区附近的日料店，然后把里头所有数据都拎出来，再按照我们的要求调用skills，把这些东西通通都塞到Excel里头去进行校验、进行排序、进行这种格式的梳理，然后生成一个我们所要的这种Excel文件出来。它就是这么干活的。

跟这种标准，国内的这些公司应该会跑得很快的。国内一大堆抄袭Claude code的这种工具，像现在阿里、字节、腾讯都开始出这种客户端上直接进行命令行输入的、类似于Claude code的工具了，他们想去支持skills还是非常容易的。国内的这些AI IDE应该也会第一批跟上。云厂商跟进应该会更快一些，因为刚才我们讲了，skills执行的一个原理是开一台虚拟机，处理完了以后把它关上，这个对于所有的云服务厂商来说，“这个我们熟”，他们会更快的跟上。而国内最大的云厂商是谁？阿里。千问未来去支持skills应该是顺理成章的，国内MCP最早支持的应该也是阿里。

总结一下吧，你想去建立一个新的AI标准，你必须按照“简单、开放、中立”这个标准去，而且除了大模型能力之外，你其他的都不能要求。这个就是MCP成功的原因，也是skills我认为未来有可能会成功的一个底层逻辑。Anthropic呢，可以不断地确立新的行业标准，就是遵守了简单、开放、中立这样的一些基础。当然优点呢，是标准性；缺点是什么呢？就是不能吃独食。很多国内的这些厂商说，我也要去建立标准，建立了半天，他老惦记吃独食，这事你肯定就做不起来。现在AI领域里头是什么？就是一帮巨头，甭管美国的OpenAI、Anthropic、谷歌、Grok，这些都是巨头，非常非常值钱的公司。国内的字节、阿里，这都是巨头，可能DeepSeek稍微小一点点。在这个时候，没有谁说我确立一个标准，你必须在我这跑，其他人都不兼容，这事是跑不起来的。OpenAI就老惦记干这种活，吃个独食，把自己的私货加进去，但是效果非常的不好，所以他建立的各种标准一般是没有人用的，都是Anthropic在建立标准，大家去使用。

好，这就是今天要给大家讲的故事。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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