你是否厌倦了在 dify 里拖拽几十个节点，只为实现一个看起来很简单的 AI 工作流？
是否在 n8n 里调试到深夜，却始终找不到究竟是哪个节点出了问题？
是否在 coze 里维护了五六个流程，每次需求一改，就产生“删库跑路”的冲动？
我懂。
因为我也经历过这一切。
但现在，游戏规则真的变了。
Claude Skills 的出现，让所有基于“画流程图”的 AI Workflow 工具，都显得笨重而过时。
这不是危言耸听，而是一场已经开始发生的范式革命。
核心观点先行：你不再需要画流程图了
从今天起，你可以彻底告别这些事情：
- 拖拽节点
- 连线调试
- 手动触发执行
- 在低代码工具里当“流程工程师”
更震撼的是：
你只需要用“人话”告诉 Claude 你想要什么能力（Skill），
Claude 就会帮你起草完整的 Skill 文档。
当你之后提出相关请求时，Claude 会自动应用这个 Skill。
不需要显式调用，不需要选择流程，不需要点击“运行”。
这就是 Claude Skills 带来的降维打击。
Claude Skills 到底是什么？
根据官方定义，Skill 本质上是一个 Markdown 文件，用于教 Claude 如何完成某一类特定任务。
当你的请求与 Skill 的目标匹配时：
- Claude 会自动决定是否使用这个 Skill
- 你无需手动触发或选择
一个真实的官方示例
以下是 Anthropic 官方 Agent Skills Repository 中的真实案例（commit-helper）：
---
name: commit-helper
description: Generates clear commit messages from git diffs. Use when writing commit messages or reviewing staged changes.
---# 生成提交信息
## 指令
1. 运行 `git diff --staged` 查看更改
2. 生成符合 Conventional Commits 格式的信息：
- 摘要低于 50 字符
- 描述内部逻辑变更
- 引用相关 issue（如果有）
## 最佳实践
- 使用祈使句现在时（Add feature，而非 Added）
- 解释“做了什么”和“为什么”，而不是“怎么做”这不是 Demo，这是生产级能力定义。
对比一下：传统 Workflow vs Claude Skills
传统 Workflow（以 dify 为例）
要做一个「分析文档 + 生成报告」的流程，你通常需要：
- 输入节点
- LLM 节点（配置 prompt）
- API 调用节点
- JSON 解析
- 条件分支
- 聚合
- 输出节点
10–15 个节点，1–2 小时起步，还不算调试。
Claude Skills 的做法
你只需要写（或让 Claude 帮你写）一份 Skill 文档。
甚至你可以直接对 Claude 说：
“帮我创建一个提交信息生成 Skill，分析 git diff 并生成符合 Conventional Commits 的提交说明。”
Claude 会直接帮你起草初版 Skill 文档。
更进一步：Claude 甚至可以帮你“造 Skill”
通过 Anthropic 官方的 Skill Creator，你可以：
- 安装官方插件
- 直接对 Claude 说你想要的能力
- 让 Claude 自动生成 Skill 文档草稿
你只需要：
- 保存到指定目录
- 稍作调整
- 开始使用
Skill 的存放位置（很重要）
官方规定了三种作用域：
项目级
.claude/skills/your-skill/SKILL.md
个人级
~/.claude/skills/your-skill/SKILL.md
企业级
通过托管配置统一部署
真正的革命：从“你执行”到“AI 执行”
本质差异只有一句话：
Workflow：你告诉 AI 每一步怎么做
Skills：你告诉 AI 目标是什么
Workflow 让你在思考：
- 节点怎么连
- 参数怎么传
- 哪一步先执行
Claude Skills 让你思考：
- 这个任务的意图是什么
- 成功的标准是什么
- 需要哪些关键约束
这是从执行层 → 意图层的跃迁。
Skills 的关键设计：渐进式披露（Progressive Disclosure）
这是 Claude Skills 最聪明、也最被低估的设计。
传统问题
Function Calling / Workflow 工具有一个致命缺陷：
每次对话开始，都要把所有工具定义加载进上下文。
- 10 个工具
- 每个 500 行
- = Token 火箭筒
Claude Skills 的解决方案
1️⃣ 启动阶段
Claude 只读取每个 Skill 的 name 和 description
2️⃣ 匹配阶段
根据你的请求，智能判断是否相关（不是关键词匹配）
3️⃣ 加载阶段
只加载被匹配的 Skill 的完整内容
Token 对比
| 场景 | Function Calling | Claude Skills |
|---|---|---|
| 10 个工具，仅用 1 个 | 加载 10 个完整定义 | 加载 10 个摘要 + 1 个完整 Skill |
| Token 消耗 | ~5000 | ~500 |
| 节省比例 | - | 90% |
这使得你可以维护几十个专业 Skill，而不会互相干扰。
Skill 结构最佳实践（官方总结）
1. YAML 元数据（必须）
- name
- description（最重要！决定是否触发）
写 description 的原则：
- 具体、明确
- 描述“什么时候用”
- 第三人称
2. Markdown 主体
- Instructions：明确步骤
- Examples：输入 / 输出示例
- Best Practices：原则与避坑
3. 高级技巧：拆分大 Skill
skill-name/
├── SKILL.md
├── DETAILED_GUIDE.md
└── EXAMPLES.md只在需要时加载详细内容，既省 token，又利于维护。
Workflow vs Claude Skills：没有悬念的对比
| 维度 | Workflow 工具 | Claude Skills |
|---|---|---|
| 开发方式 | 拖节点 | 用人话描述需求 |
| 学习曲线 | 高 | 极低 |
| 开发效率 | 天 | 小时 |
| 维护成本 | 高 | 低 |
| 自动触发 | 否 | 是 |
| 协作方式 | 看图 | Git 管理 |
| 智能程度 | 固定流程 | Claude 自主决策 |
3 天实践路线：从零到生产级
Day 1：理解本质 + 第一个 Skill
- 阅读官方文档
- 让 Claude 帮你生成一个简单 Skill
- 保存并体验“自动触发”
Day 2：实战 + MCP 集成
- 构建中等复杂度 Skill
- 学会调用外部工具
Day 3：项目级 Skill
- 完整 PR 审查 Skill
- 使用渐进式披露
- 在真实项目中使用
结语：这是一次范式革命，而不是工具升级
dify、n8n、coze 曾经帮我们降低了 AI 应用的门槛。
但它们的问题是：让你在错误的层次上思考。
Claude Skills 把你拉回到正确的位置：
- 从画流程图 → 表达意图
- 从手动触发 → 自动应用
- 从低代码工程师 → 产品与系统设计者
工具会过时，但方法论不会。
现在，关掉你的流程图编辑器，打开 Claude Desktop，
用人话告诉它你想要什么 Skill，
让它帮你起草，保存，然后体验自动应用的那一刻。
