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包装专业知识：Claude 技能如何将判断转化为工件
想想当您入职新员工时会发生什么。首先，您为他们提供工具。电子邮件访问。松弛。客户关系管理。办公软件。项目管理软件。开发环境。将一个人连接到他们完成工作所需的系统。然而，这是必要的但还不够。没有人会仅仅因为可以登录 Salesforce 就变得高效。 [...]
来源:O'Reilly Media _AI & ML想想当您入职新员工时会发生什么。
首先，您为他们提供工具。电子邮件访问。松弛。客户关系管理。办公软件。项目管理软件。开发环境。将一个人连接到他们完成工作所需的系统。然而，这是必要的但还不够。没有人会仅仅因为可以登录 Salesforce 就变得高效。
接下来是更困难的部分：教他们你的组织实际上是如何运作的。您的团队经过多年迭代开发的分析方法。质量标准没有写在任何地方。隐性的工作方式。该判决要求何时升级以及何时独立处理某些事情。机构知识将新员工与老员工区分开来。
第二部分——专业知识转移——是组织面临困境的地方。它昂贵且不一致，并且无法扩展。它存在于导师关系、机构知识和文档中，而这些文档在编写时就变得过时了。
Claude Skills 和 MCP（模型上下文协议）正是遵循这种模式。 MCP 为 Claude 等人工智能代理提供了工具：访问系统、数据库、API 和资源。技能是教克劳德如何工作以及如何使用这些工具的培训材料。
这种区别比乍看起来更重要。虽然我们在配置工具方面已经相当擅长，但我们一直没有一个好的方法来打包专业知识。技能改变了这一点。他们将专业知识打包成标准化格式。
工具与培训
MCP 是工具配置。它是将 AI 代理连接到外部系统的协议：数据仓库、CRM、GitHub 存储库、内部 API 和知识库。 Anthropic 将其描述为“用于 AI 的 USB-C”——一种标准化接口，可让 Claude 插入您现有的基础设施。 MCP 服务器可能使 Claude 能够查询客户记录、提交代码、发送 Slack 消息或使用授权权限提取分析数据。