anthropic skills与提示词并不是互相排斥的两种东西。技能本身也包含自然语言指令，只是把可重复使用的要求整理成有名称、适用场景和配套文件的任务包。普通提示词则更适合说明当前要做什么，两者通常需要一起使用才能得到明确结果。
提示词表达这一次的具体需求
在对话里写明“把这份材料缩成300字，面向新同事”，就是给出当前任务。材料、字数、读者和交付时间等变化信息，适合直接写在请求中。
品牌规范可由brand-guidelines这类技能保存，本次材料和受众仍应写清。提示词也能保存复用；主要差别在于是否整理成客户端能够发现和加载的技能包。
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技能保存多次任务共用的做法
固定品牌配色、写作步骤、检查清单等要求，可以放入SKILL.md；详细参考资料、模板或脚本则按需要放进同一个技能目录。
例如doc-coauthoring把协作写作流程整理为技能，减少每次重新描述流程的工作。没有脚本也可以成为有效技能，重点是任务规则能被正确发现和使用。
Python基础语法库，覆盖30+核心主题：数据类型、字符串操作、运算符、列表/元组/字典/集合、条件语句与循环、函数定义与高级函数（lambda/map/filter/reduce）、装饰器、生成器与迭代器、面向对象编程（类/继承/多态/魔术方法）、模块与包管理、文件IO、异常处理、常用内置函数与标准库（os/sys/json/datetime/collections）、类型提示、推导式。适用场景：Python语法查询、数据类型操作、函数编写、面向对象设计、模块使用、文件读写、异常捕获、装饰器编写、生成
把固定流程与本次参数一起交给Claude
使用时点名相关技能，再补充本次输入和结果要求，例如“使用文档协作技能，基于会议纪要起草一页项目说明，读者为销售团队”。
技能通常先提供名称与描述，匹配后再加载详细要求，附带文件按需要读取。固定规则放技能，本次资料放任务请求，能减少重复输入，也便于后续修改流程。
