把「资料收集整理」交给智能体,难点不在模型能力,而在流程是否说清楚:输入是什么(链接列表),按什么顺序处理,交付什么(资料库),哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

本文介绍如何在 Claude Code Skill 上实现这个技能,包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。

这个技能做什么

项目说明
技能资料收集整理(link-collector)
作用把浏览中收集的链接整理为资料库
输入链接列表
输出资料库
形态带脚本
风险低
适用人群运营与开发人员

处理流程分四步:

  1. 抓取标题与摘要
  2. 分类
  3. 去重
  4. 导出

这个技能需要运行本地脚本(解析文件、调用命令行工具等),要求运行环境允许执行代码;风险较低,但输出仍需快速过目再使用。

在 Claude Code Skill 中是什么形态

Claude Code 的 Agent Skills 以文件夹为单位:一个 SKILL.md(YAML 头写 name 与 description)加上可选的脚本和参考资料。智能体平时只看到 description,判断相关时才加载全文,所以 description 写得准不准,直接决定 Skill 会不会被用上。

个人级放在 ~/.claude/skills/,项目级放在仓库的 .claude/skills/,随代码一起提交,团队成员拉取后即可使用。

示例配置

.claude/skills/link-collector/
├── SKILL.md
├── scripts/link_collector.py
└── reference.md      # 可选:团队规范、模板等长资料,按需加载

SKILL.md 示例(示意):

---
name: link-collector
description: 把浏览中收集的链接整理为资料库。当用户提到资料收集整理、或给出链接列表并希望得到资料库时使用。
---

# 资料收集整理

## 输入
- 链接列表
- 若缺少关键信息,先列出需要补充的问题

## 步骤
1. 抓取标题与摘要
2. 分类
3. 去重
4. 导出

## 输出
- 资料库
- 末尾附「需人工确认」清单(没有则写“无”)

## 约束
- 遵守网站条款与访问频率,提交类操作需人工确认。
- 信息不足时先提问,不要自行编造数据或事实。
- 脚本只在当前项目目录内运行,运行失败时报告错误原文,不要猜测结果。

## 脚本
- 需要解析或批量处理时运行 `python scripts/link_collector.py <路径>`,读取其输出后再总结

示例里最重要的是两处:一是描述(或指令开头)要写明「什么时候用」,让智能体在运营与开发人员提出相关请求时能对上号;二是约束部分要写进「遵守网站条款与访问频率,提交类操作需人工确认」这类领域规矩,避免智能体自作主张。

安装与启用步骤

  1. 在项目根目录新建 .claude/skills/link-collector/ 文件夹
  2. 写 SKILL.md:先写 name 和 description,再写步骤、输出与约束
  3. 需要确定性处理的部分放进 scripts/ 目录,在 SKILL.md 中写明何时调用
  4. 重新启动或新开会话,用一句自然语言描述任务,观察是否自动加载
  5. 把 Skill 提交到仓库,在 README 或 AGENTS.md 中登记

实操:一次完整的运行

假设你在浏览器与自动化工具中发出这样的请求(虚构示例):

帮我做一下资料收集整理,材料是附上的链接列表。

智能体识别到任务与「资料收集整理」相关后,会依次抓取标题与摘要、分类、去重、导出。最终交付资料库,并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始链接列表抽查两三处关键信息,确认无误后再使用。

测试与验收

在新会话中用三种说法描述同一任务,确认 Skill 都能被触发;再用一个不相关请求确认它不会误触发。

针对这个技能,还建议额外准备:

  • 一份信息齐全的标准链接列表,检查输出是否完整
  • 一份缺少关键信息的输入,检查智能体是否先提问而不是编造
  • 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入,检查约束是否仍然有效

常见坑

  • description 写成口号(如“强大的助手”),智能体无法判断何时使用。
  • 把大量参考资料塞进 SKILL.md 正文,拖慢每次加载;长资料应拆到单独文件按需读取。
  • 只写了步骤,没写交付格式,导致每次输出的资料库结构不同。
  • 没有给出样例,智能体对“好结果”的理解与你不一致;在参考资料里放一两份范例会明显改善。

延伸阅读

说明:文中的配置、代码与目录结构均为示意,用于说明思路;各平台的入口、字段名与能力会更新,落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构,不代表真实案例。