Claude Skills 被吹上天前，Peter Yang 给了一个冷静但致命的用法

Claude Skills 被很多人吹成“下一个 AI 项目级突破”，但 Peter Yang 直接泼了冷水：它现在其实并不好用。更反直觉的是，他还是教你如何把这个“不成熟功能”，变成每天都能省时间的真生产力武器。

先说结论：Claude Skills 很强，但几乎不会“自动生效”

视频一上来，Peter Yang 就点破了 Skills 最大的幻觉：大家以为它像插件一样智能，其实完全不是。现实是——Claude 目前并不擅长在对话中可靠地触发 Skill。

这也是他整个视频最反直觉的观点：Skills 不是“AI 会帮你判断要不要用”，而是“你要反过来教 AI 什么时候用”。Skill 本质上只是一个文件夹，里面是一堆写给 AI 的说明文档，其中最关键的是 skill.md。AI 只会先读它，再决定要不要继续往下用。

这也解释了为什么很多人照着官方示例做完后，会觉得 Skills“没啥用”。不是你写得不对，而是你指望 AI 太聪明了。Peter 的原话几乎是行业现状总结：“产品还很早期。”

Skills 和 Projects 的真实分工，不是你以为的那样

一个很容易被忽略、但对专业用户极其重要的点：Skills 和 Projects 不是竞争关系，而是分工明确。

Projects 的定位很清楚——服务某一个具体工作流，比如一个新产品、一次研究、一个 PRD。你把资料丢进去，AI 在这个封闭上下文里干活。

Skills 则完全不同。它不是“一次性任务”，而是“跨所有对话生效的习惯和模板”。你不是在教 AI 做一件事，而是在训练它：以后只要看到某些关键词，就用这一套方法干活。

Peter 给的例子非常实在：项目里放产品研究资料，而用 Skill 来定义“如何生成 PRD”。一个管内容，一个管方法。这个区分，直接决定了 Skills 是否值得你花时间搭。

如何用一个 Skill，永久摆脱 AI 味写作

整支视频最“能抄作业”的部分，是他现场搭了一个写作 Skill。

核心思路很简单，但很多人没做到：
- Skill 一定要有明确名字和描述
- 必须写清楚“触发关键词”，比如 draft、edit
- 不只定义你想要什么，还要写清楚“坚决不要什么”

他专门列了一整段来避免 AI slop：禁止过度铺垫、禁止用 delve、禁止模板化的问答结构、禁止“X is not Y”这种 AI 常见句式。

结果很关键：当他把一段真实访谈丢给 Claude，说一句“用我的风格写博客”，Claude 明确显示自己先检查了可用 Skills，再按写作风格执行。这不是心理安慰，而是你能在界面里看到的行为变化。

真正的高手用法：多文件 Skill + 一个“作弊级”触发技巧

但 Peter 也很诚实：一旦 Skill 复杂起来，比如包含多个模板，Claude 很快就不听话了。

他的解决方案是绕开 Claude，直接用 Cursor 或任何编辑器手工搭结构：
- 一个与 Skill 同名的文件夹
- 必须有 skill.md
- 额外加 resources 文件夹，放策略备忘录等模板

关键中的关键在 skill.md 的最后一段：你必须显式告诉 AI，什么时候去用 resources 里的模板。因为 Claude 初始只读 skill.md。

即便如此，Peter 仍然承认：Skills 现在非常不稳定。所以他给出了一个“不得不做但很土”的结论——你需要加一行几乎是强制声明式的指令，来提醒 Claude 每次都检查并应用 Skill。没有这一步，成功率会明显下降。

当一切设置完成后，他让 Claude 直接输出一个 OpenAI 2026 年竞争策略的一页纸文档，格式、结构、语气都自动对齐。这一刻，Skills 的价值才真正显现。

总结

这支视频最值得记住的不是“Claude Skills 很强”，而是另一句话：它现在还很不成熟，但已经值得高手提前占位。对你来说，最现实的行动不是一次性搭十个 Skill，而是先做一个——比如写作风格或策略文档模板。

一旦你意识到 Skills 的本质是“可复用的个人工作方式”，而不是炫技功能，它就会变成一个长期复利工具。未来产品体验一定会变好，但真正拉开差距的，是谁更早把自己的方法论，固化进 AI。

关键词： Claude Skills， 提示工程， 生成式AI， AI写作， Anthropic

事实核查备注： 视频发布时间为 2026-01-14；作者/频道为 Peter Yang；Skills 目前处于预览阶段；Skills 通过 skill.md 与 resources 文件触发；涉及产品：Claude、Cursor；涉及公司：Anthropic、OpenAI