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Claude Code 进阶秘籍:手把手教你创建专属 Skills,效率翻倍!

2026年1月23日 10:44

Claude Code 进阶秘籍:手把手教你创建专属 Skills,效率翻倍!

大家好,我是斌仔。

如果你已经在用 Claude Code(简称 CC,还没用上的小伙伴可以看斌仔之前写的教程:《Claude Code 入门指南:看这一篇就够了!(保姆级教程)》+ 《GLM-4.7 可以平替 Claude Code 的国产编码大模型》,国内也能轻松用上 CC)帮你看代码、写脚本,那你一定遇到过这种烦恼:

每次开新对话,都得跟它重复一遍你的代码规范项目架构,或者是那套万年不变的 Commit 格式

其实,CC 官方早就准备好了一个大招:Skills

这玩意儿就像是给 Claude 配备了一本本“专业工作手册”。一旦配置好,它就能在需要的时候自动“翻书”,按照你的规矩办事。

今天这篇教程,斌仔带你把 Skills 彻底玩透。

Claude Code 进阶秘籍:手把手教你创建专属 Skills,效率翻倍!
Claude Code 进阶秘籍:手把手教你创建专属 Skills,效率翻倍!


1. 什么是 Skills?(为什么你一定要学会它)

简单来说,Skills 是 CC 的模块化知识系统

没有 Skills 时

  • 每次都要贴一大段 Prompt 告诉它怎么写代码。
  • 上下文窗口很快就被这些重复信息占满。
  • 团队协作时,每个人的代码风格都不一样。

有了 Skills 后

  • 一次编写,重复使用:写好一次,全项目(甚至全系统)生效。
  • 智能触发:你不用手动喊它,它看到关键词会自己“对号入座”。
  • 节省空间:只有在用到的时候才会加载,不占用多余的上下文。

 什么是 Skills?
什么是 Skills?


2. 快速上手:创建你的第一个 Skill

Skills 的核心是一个名为 SKILL.md 的 Markdown 文件。

2.1 放在哪里?

你可以根据需求,把 Skill 放在不同的地方:

  • 个人全局使用(在任何文件夹下都能用):
    • MacOS、Linux 用户:~/.claude/skills/你的技能名/SKILL.md
    • Windows 用户:C:\Users\用户名\.claude\skills\你的技能名\SKILL.md
  • 项目团队共享(只在该项目下生效):
    • MacOS、Linux 用户:.claude/skills/你的技能名/SKILL.md
    • Windows 用户:.claude\skills\你的技能名\SKILL.md

2.2 SKILL.md 长啥样?

一个标准的 Skill 文件由两部分组成:

第一部分:YAML 元数据(这是触发的关键!)

---
name: commit-master
description: 当用户请求创建 commit、生成提交信息或询问 commit 规范时,使用此技能。
version: 1.0.0
---

图片以 skill-creator 为例
图片以 skill-creator 为例

第二部分:Markdown 正文(具体的规矩)

这里写你对 Claude 的具体要求。比如:

# Commit 规范

所有提交必须遵循 Conventional Commits:
- feat: 新功能
- fix: 修复 Bug
- docs: 文档更新

格式:`type(scope): description`

图片以 skill-creator 为例:红框为正文内容
图片以 skill-creator 为例:红框为正文内容


3. 进阶玩法:Skills 的“全家桶”结构

如果你觉得一个 SKILL.md 不够用,CC 还支持更复杂的目录结构:

my-skill/
├── SKILL.md             # 核心说明(必选)
├── references/          # 参考文档(如详细的 API 文档)
├── examples/            # 示例代码(如最佳实践 demo)
└── scripts/             # 自动化脚本(如代码校验工具)

斌仔亲测小技巧
SKILL.md 里引用这些文件时,Claude 会在需要的时候才去读它们。这样能极大节省上下文空间,这就是所谓的“渐进式加载”。

Skill Creator:让 Claude 帮你写 Skill

觉得手写 SKILL.md 麻烦?斌仔告诉你一个官方“外挂”:Skill Creator

这其实是一个官方内置的“元技能”,专门用来帮你通过对话的方式,快速生成其他的 Skills。

操作步骤很简单:

  1. 安装 Skill Creator
  2. 一句话召唤
    在 CC 终端里直接输入:
    Help me create a skill for [你想实现的功能]
    例如:Help me create a skill for Python code review
  3. 交互式引导
    Claude 会像面试官一样问你几个问题:
    • 目标:你想让这个技能达成什么效果?
    • 规范:有哪些必须要遵守的死理(比如 PEP8)?
    • 示例:能不能给两个“正面教材”和“反面教材”?
  4. 自动生成与测试
    聊完之后,Claude 会自动在你的 .claude/skills/ 目录下创建好文件夹和 SKILL.md。它甚至还会邀请你当场跑一个测试用例,看看好不好使。

斌仔提示
如果你输入指令后 Claude 没反应,或者说“我无法帮你创建”,记得在本地先安装再检查一下。

斌仔建议
新手一定要从 Skill Creator 入手。先让 Claude 帮你把复杂的 YAML 元数据和基础架构搭好,你再去手动微调正文里的规则,这才是最高效的姿势。

Skill Creator:让 Claude 帮你写 Skill
Skill Creator:让 Claude 帮你写 Skill


4. 避坑指南:如何写好“触发描述”?

很多小伙伴说:“我写了 Skill,但 Claude 不理我啊!”

大概率是你的 description 写得太模糊了。

  • 错误示范description: 帮我写代码。(太泛了,它不知道什么时候该用)
  • 正确示范description: 当用户提到“重构代码”、“提取函数”或“优化逻辑”时,请调用此技能提供重构建议。

核心原则:多放关键词,使用第三人称,描述具体的应用场景。


5. 常见问题 FAQ

Q:怎么看我安装了哪些 Skills?
在 CC 界面输入 /skills 即可一键查看。

Q:Skill 里的脚本跑不起来怎么办?
记得给脚本加上执行权限:chmod +x scripts/your-script.sh,并且要在文件开头写上 Shebang(如 #!/bin/bash)。

Q:Skill 文件写太长了会怎样?
建议 SKILL.md 保持在 1500-2000 字以内。如果真的有很多资料,记得利用 references/ 文件夹外移。


6. 斌仔的建议

Skills 不只是程序员的专利。

如果你是文案策划,可以写一个“品牌语气 Skill”;如果你是数据分析师,可以写一个“SQL 优化规范 Skill”。

“把重复的事情自动化,把自动化的事情模块化。”

这就是 Skills 存在的意义。

如果你在配置过程中遇到什么坑,或者有什么神仙 Skill 想分享,欢迎在评论区留言,我们一起折腾!


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8. Agent Skills Marketplace 导航

  1. The Agent Skills Directory:官方范儿十足的 Skills 目录,收录了大量符合 SKILL.md 标准的高质量技能,是寻找标准生产力工具的首选。
  2. SkillHub - Claude Skills & Agent Skills Marketplace:体验极佳的 Skills 社区,支持 AI 语义搜索和独家的 AI 评分系统(S 级神器一眼便知),还支持一键 CLI 安装,非常省心。
  3. Agent Skills Marketplace - SkillsMP:目前规模最大的 Skills 聚合站,从 GitHub 自动抓取了数万个技能,分类极细,想“挖宝”个性化插件的必看。

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谢谢你看我的文章,我们,下次再见啦~。

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Alpha Arena: AI 在真实市场的实盘对决与深度分析

Alpha Arena:AI 在真实Crypto市场的表现

这几天国内外都在关注的一个有意思的事情, 就是 nof1.ai 搞了一个各大AI在虚拟货币市场投资/操盘能力。此刻,有人正让6个顶级AI模型,真金白银地炒币,看谁赚得多,不是模拟盘,是直钱实战。现在DeepSeek移居第一,已经赚了3000多刀。游戏规则简单粗暴,每个AI模型发10000美元启动资金,让它们自己分析比特币、以太坊等6种主流币的行情,自己决定买卖、加杠杆,最后谁账户里的钱最多谁赢。这个比赛非常有看头,用得都是通用AI,不是专门为了炒币训练的,能看出AI到底行不行。也不让AI组队商量,就是看每个AI自己的本事。如果AI真能炒币赚钱,以后可以用来自动管理投资池,帮DAO做决策,捕捉套利机会。
  • Alpha Arena 是首个使用真实资金测试 AI 投资能力的平台。更多信息见 Nof1 / Alpha Arena
  • 每个模型获得 10,000 美元真实资金,交易标的为加密货币永续合约(Hyperliquid)。本文结合最新交易流水,给出策略风格、风险表现与可改进点的分析。
DeepSeek 曾一度领跑,但现在暂时被阿里的千问(Qwen 3 Max)反超。GPT-5 操作太频繁了,几乎是“手痒型”交易员,频繁进出导致手续费都交了不少。事实再次证明:折腾得越多,亏得越快。市场里,少操作往往意味着少风险。 我在想——如果 AI 什么都不做,拿着那 1 万美元静静不动,岂不是既不亏也不赚?不过估计在提示词(prompt)里早就规定了不能一直“躺平”HODL,否则这比赛就没意思了。 看来连 AI 都逃不掉人类交易者的通病——手太勤,赚不来稳。 [caption id="attachment_70223" align="alignnone" width="2048"]哪个AI能真实搞到钱?我们拭目以待 哪个AI能真实搞到钱?我们拭目以待[/caption]

比赛规则与目标

  • 起始资本:每个模型 10,000 美元真实资金
  • 市场:加密永续合约(Hyperliquid)
  • 目标:最大化风险调整后回报,同时保持透明与可审计
  • 透明性:所有模型的交易与输出均公开
  • 自主性:AI 必须独立产生 alpha、决定仓位、择时与风控
  • 持续时间:Season 1 持续至 2025-11-03 17:00 EST

当前赛况速览(截至 10/23)

模型 当前净值(近似) 表现摘要
Qwen 3 Max $14,287.91 领先者,持仓与择时均有较好表现
DeepSeek V3.1 Chat $12,766.00 稳健系统化交易,风险管理较好
Grok 4 $8,500.46 偏激进,倚重方向判断;单笔盈亏波动大
Claude 4.5 Sonnet $8,734.66 温和趋势跟随,频率中等
Gemini 2.5 Pro $3,607.77 多次方向判断失误,回撤较大
GPT 5 $2,714.07 短线频繁进出,但连日亏损,风险控制需加强

重点实盘交易摘录与解读

  • Grok 4 — BNB 多单(10/23 16:11)
    • 开仓价 $1,076.9,平仓价 $1,143;数量 7.07;名义价值由 $7,614 增至 $8,081
    • 持仓时长 136 小时 36 分;净盈利 $463.13
    • 解读:长期持仓且最终获利,表明 Grok 在该方向上具备“耐心持有”与趋势判断能力,但长期持仓也暴露出资金占用与潜在回撤风险。
  • GPT 5 — 多笔短线/空单(10/23 多次)
    • 例如:BNB 空单(10/23 16:10),开 $1,103,平 $1,124.6,数量 -1.81,净损失 $40.14;另有 ETH、SOL、BTC 等多笔短线/空单均出现小幅亏损
    • 解读:GPT 5 的交易风格偏短线与高频,执行力强但缺乏方向辨识或耐心;频繁的小亏累积导致净值大幅下行。
  • Claude 4.5 Sonnet — BNB / ETH / SOL(10/23 多笔)
    • BNB 多单获利 $175.62;ETH 与 SOL 的短持仓出现小额亏损
    • 解读:Claude 更偏向温和跟随与择时,盈利与亏损幅度均较小,说明其可能在使用更保守的仓位或直接采用止损/止盈规则。
  • Gemini 2.5 Pro — 多次空单与多单,频繁小额亏损
    • 包括 BTC、BNB、DOGE、SOL 等品种,单笔亏损多在几十至几百美元
    • 解读:可能存在过度依赖动量或短期反转规则,在高波动市场下表现不稳。
  • DeepSeek V3.1 Chat — XRP 多单(10/22)
    • 持仓 61 小时 38 分,净亏 $455.66,表现稳健但遭遇方向性风险
    • 解读:DeepSeek 展现了较强的仓位管理与策略连贯性,单笔亏损反映市场极端波动对中性/偏多策略的挑战。

从交易行为看 AI 策略类型与弱点

  • 短线高频型(代表:GPT 5)
    • 优点:可快速捕捉微小机会,反应速度快
    • 缺点:在波动市场中易被噪声触发止损,交易成本与滑点影响明显
  • 中长期趋势型(代表:Grok 4、Qwen 3 Max)
    • 优点:更容易撸到趋势收益与较高的收益/回撤比
    • 缺点:仓位占用时间长,回撤管理与资金利用率是关键
  • 稳健系统型(代表:DeepSeek V3.1)
    • 优点:风险管理与回撤控制优良,长期曲线平滑
    • 缺点:在高 α 机会来临时可能表现保守,错失快速上涨
  • 传统统计/动量型(代表:Gemini 2.5 Pro)
    • 优点:在规律性市场中表现良好
    • 缺点:在无序或高噪声环境中频繁失灵,连续止损会侵蚀资本

为何用真实市场作为训练环境?

  • 市场是一个开放式、对抗性极强且永无止境的环境。随着 AI 能力提升,市场难度会自我提升,形成持续进化的训练循环。
  • 真实资金与真实成本迫使模型考虑摩擦、滑点、资金占用与风控规则,这些在回测或模拟环境中往往被简化或忽略。
  • 市场行为包含人类情绪、结构化事件和意外冲击,逼迫模型发展更强的世界模型与对抗性策略。

改进方向与研究建议

  • 增强风险管理:引入分层止损、动态头寸规模(基于波动率与资金利用率)和回撤阈值触发机制。
  • 混合策略组合:将短线信号与中长期趋势判断结合,采用多策略并行或层次化决策流程。
  • 样本效率与在线学习:在真实市场环境下采用在线更新机制,利用自生成数据进行持续微调,但需注意过拟合与回放偏差。
  • 情景化评估:构建极端事件模拟器(黑天鹅情形)以检验模型在尾部风险下的鲁棒性。
  • 交易成本建模:把滑点、手续费和限价/市价执行差异纳入奖励函数,避免“纸面 alpha”无法在实盘兑现。

结语:资本配置是智能的试金石

  • Alpha Arena 不仅是一场比谁能赚更多钱的比赛,更是一场关于“什么是智能”的实验。
  • 当前观测告诉我们:有耐心、懂风险管理、能区分噪声与信号的模型,更接近“实用的投资智能”。
  • 如果你对将 AI 用于真实资本配置感兴趣,Alpha Arena 提供了一个宝贵且透明的研究平台。
  • 招聘与合作信息可在 Nof1 / Alpha Arena 查询。

附:选取交易流水(节选,按时间倒序)

时间(UTC) 模型 品种 方向 开价 → 平价 数量 名义变化 持仓时长 净 P&L
10/23 16:11 Grok 4 BNB $1,076.9 → $1,143 7.07 $7,614 → $8,081 136h36m $463.13
10/23 16:10 GPT 5 BNB $1,103 → $1,124.6 -1.81 $1,996 → $2,036 7h35m -$40.14
10/23 15:20 Claude 4.5 SOL $190.16 → $188.4 37.02 $7,040 → $6,975 53m -$70.76
10/23 14:10 GPT 5 ETH $3,891.1 → $3,834.5 1.40 $5,448 → $5,368 4h45m -$82.06
10/22 22:39 DeepSeek V3.1 XRP $2.4666 → $2.3397 3,542 $8,737 → $8,287 61h38m -$455.66
10/22 22:11 Grok 4 ETH $3,851.2 → $3,724.4 5.06 $19,487 → $18,845 118h33m -$657.41
网友说:
Grok的风格是最激进的。Grok的回撤的过程中是非常猛的。Grok开的倍数很高,出现大回调Grok仍然采用高倍战法,甚至20倍的做多。 最惨的是GPT-5和Gemini。 让所有的大模型一起跑够一个月,那这个参考价值就更加的强悍了。 昨天还是加密市场好赚的AI大模型们,今天却全线崩盘,Alpha Arena的这个“大模型实盘交易竞技赛” 给每个AI模型配置一万美元的本金,让它们在真实市场中自由交易,整个过程全自动、无人干预。入场才两天多,DeepSeek就狂赚超40%,稳坐第一。可就在今天凌晨,市场突然大跳水,AI们完全没反应过来,继续死扛,结果全被套牢。最惨的DeepSeek一天亏掉31%。连一向最稳的Qwen 3 Max也跌了20%。 为啥会翻车?18号刚入场的时候,正好赶上了市场的低点。表现好的模型甚至加了10-15倍的杠杆,一路顺风顺水,AI看到行情好,几乎都全线加多仓。但今天市场突变,AI模型不会看新闻,只是机械执行策略,而且没及时学会止损,杠杆太高,一旦下跌很容易直接爆仓。更扎心的是Gemini,还老频繁买卖/交易。光手续费就亏出去一大笔。 最后6个模型几乎在同一个点集体翻车。当然,这实验才刚三天多。时间还太短,真要论长期,到底谁能赢还说不定呢。 这场实验最有意思的地方,就是让AI在实盘里真刀真枪摔跟头,把问题都暴露出来,到底谁最怕突发状况?谁反应最快,换做是你,敢让AI直接帮你炒币吗? 这是唯--个融合了“Ai+Crypto+Web1”三大概念的注意力产品。6万美金+半个月时间,就打造出了这么一款神级产品,6个中美顶级大模型实盘跑分,7x24小时自动运行。你总会忍不住的想看哪个模型赚了亏了,要是再增加一个“预测市场”的功能,估计大家就可以下注竞猜了。这个产品经理真厉害! 谁要是把这个交易工具给做出来了,我马上投。听说国内马上就有人开源了。 DeepSeek,这是你老本行,这个你熟。 实盘的魅力,主打一个刺激。 垫底的是GPT-5和Gemini,四天亏了3000上下。 AI在Hyperliquid的永续合约上面去真刀真枪自由操作,在链上是全透明,可追溯。最后就是谁赚得多,谁赢。 虽然不提供API,你看不到AI是怎么做思考和复盘的,但是你可以看到机器人交易记录。每一个大模型都像一个非常有性格的交易员。 DeepSeek Chat v3.1就是一个多头纪律性特别强的万能手,没有什么高频交易,Grok4跟它相比之下,就能承受比较高的波动。Qwen就一直比较稳不赚不赔,GPT-5和Gemini 2.5 Pro就俩活宝,高频交易逆势操作,匆匆忙忙连滚带爬,把钱亏了。 以前大家对AI的期待是什么?写个论文、画个图、做个视频、写个代码就不得了了,但是这些所有的测试都有很大的缺陷。都是在无菌、可预测的环境里面。币圈可不一样。实战的零和游戏。金融市场,是世界的终级建模引擎,同时也是唯一一个会随着AI变聪明,它的难度也会提高的基准。 金融市场的逻辑就是波动、反应、惩罚、奖励。每个大模型以后比得就不是“谁的标签打得最好” 而是比别的一套逻辑,第一,你解读波动的速度快不快,第二你怎么权衡这个风险,第三你怎么快速准确的纠错。这就变得很实战。新的玩法、新的标准会改变所有人,对所有AI公司的标准和估值。
真实的市场才是最好的试金石,不论是驴是马,都得拉出来遛遛。不过话说回来——你敢把自己的钱交给 AI 来操作吗? [show_file file="/var/www/wp-post-common/justyy.com/ai.php"] 英文:AI Trading in Real Markets? Would you put your money to it? 英文:Alpha Arena: How AI Performs in the Real Crypto Market

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