我做的第一个Claude Skill
Claude Skills这么好的东西，国内居然没啥反应，好诡异...Anyway，我做了第一个Skill，感觉挺有用的！后续会继续搞，到时分享在社群里。
Key Takeaway
Super Analyst Skills：创建Claude能力包，内置12分析框架（如第一性原理、波特五力），适用于创新/竞争/伦理等场景；模型自主选择或Python脚本打分辅助，通过MCP从Prompt House获取提示词。
分层加载机制：元数据常驻上下文，选择后加载SOP/工具，避免占用；对比无包仅汇总资料，使用后深度分析结论更好。
制作与潜力：用skill-creator自然语言需求自动生成，简单配置；社群分享压缩包，国内反应平淡但实用，优于MCP易发展，计划更多Skills。
我创建了一个Claude Skills，名叫Super Analyst，超级分析师。这个能力包的作用是，给Claude添加12种分析框架。当用户需要分析某个议题时，它可以根据情况，决定调用哪个分析框架。
这12种分析框架都各有各的适用场景。比如，第一性原理适合创新和突破性问题的分析；波特五力模型适合行业分析和竞争评估；设计思维适合产品或者服务的创新；苏格拉底方法适合哲学或伦理的辩论。
这些分析框架的提示词都存放在我做的产品Prompt House上边。这款产品专门用于提示词的存放和调用。这样一来，模型就不必一直加载所有提示词。当需要的时候，模型通过MCP连接Prompt House，把需要的提示词拿回来就可以。
在根据需求选择提示词方面，模型可以自主判断。当它拿不准的时候，就会启动一个Python脚本。这个脚本会通过打分的方式，辅助模型做出选择。
我对比了效果。同一个问题，使用和不使用这个能力包，差别还是很大的。
当不使用的时候，模型就只是去网上搜集资料，然后把观点做一个整理和汇总。
当使用这个能力包之后，模型就懂得根据情况选择一种或者多种分析框架进行深度分析。最终得出结论的质量肯定也好得多。
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回到今天的主题：给模型做个能力包。
在上一期视频中，我介绍了Claude Skills的基本情况。在做那期视频期间，我在星球内发了个帖子，说我准备做一个分析类的Skill。它完全遵循官方设计的分层加载的思路。
在第一层元数据层面，会有一段话简单介绍这个能力包。这一部分的数据量很少，会常驻在模型的上下文当中。这样模型才知道有这么个东西。
当用户有需求，需要做一些深入分析的时候，这个能力包就会被触发。这就是第二层。模型会去加载SKILL.md这个文件，了解整个SOP。比如，去哪里获取这些分析框架的详细内容，等等。
当模型确定使用某一个或某几个分析框架的时候，就会通过MCP连接Prompt House，从里面获取相应的提示词。
理论上，我可以把这些提示词都放在文件夹内。但是选择Prompt House有两个原因。一是我想测试一下Claude Skills对MCP的调用。二是存放在Prompt House里边，编辑起来很方便。我可以根据使用情况，随时对分析框架做细微调整。
至于刚才说的Python脚本，它其实是一个辅助工具。当模型拿不准的时候，就会启用它。这也是Claude Skills很棒的地方。它不只是调用提示词，还可以使用刚才说的MCP去调用外部工具，以及运行Python脚本，去实现更多功能。所以上限是很高的。
像我做的这个“超级分析师”的Skill，本质上就是一个“提示词路由”。在判断方面，通过提示词推动模型做判断，并且提供Python脚本的辅助判断。在加载方面，使用分层加载的方式，先了解12种框架的简介，选定了再通过MCP获取详细内容，避免占用过多上下文。
要制作这样的Skill其实很简单。官方有一个专门的skill-creator，你把它打开，然后用自然语言告诉它你的需求就可以。
比如我这个，我事先写了很详细的需求，尤其是把整个SOP都交代清楚，这个是最最关键的。
为了方便模型理解12个分析框架，我还把每个框架的名称和简介都准备好了。
有了这么详细的需求文档，skill-creator在创建的时候，完全不需要我插手，它全部都搞得定。
最终，我们会得到一个SKILL文件。来的Claude桌面版的设置，把它传上去就完成配置了。你看，这个是不是比MCP的配置简单许多。这也是我觉得Skill会比MCP更容易发展起来的原因。
大家如果对我这套Skill感兴趣的话，我把它们都放进压缩包了，发到了知识星球上边，可以自取。
目前国内对Claude Skills反应很平淡。但是我自己亲手搭建、亲自使用下来，我可以很肯定地说，这个东西非常有用。大家一定要试一试，千万别错过了。我接下来也会制作更多的Skill，在社群内分享。
OK，以上就是本期内容。想了解AI，想成为超级个体，想找到志同道合的人，就来我们newtype社群。那咱们下期见！