19.2.1 Skills 的典型应用场景#

1. 快速原型开发#

Skills 非常适合快速原型开发，因为它们可以通过自然语言描述快速创建和修改。

场景示例：用户：创建一个技能，用于将 Markdown 文档转换为 HTML 文档

Claude Code：我会创建一个 Markdown 转 HTML 的技能。

技能配置：

名称：markdown-to-html
描述：将 Markdown 格式转换为 HTML 格式
输入：Markdown 文本
输出：HTML 文本

使用示例：请将以下 Markdown 转换为 HTML：

标题

段落内容

优势：

无需编写代码即可创建功能
快速迭代和调整
适合探索性开发

2. 知识封装与复用#

Skills 适合封装特定的知识和经验，使其可以在不同的上下文中复用。

场景示例：


python
# 技能：代码审查标准
class CodeReviewSkill(Skill):
    def execute(self, parameters, context):
        code = parameters["code"]
        language = parameters["language"]

        # 应用代码审查标准
        issues = self.check_code_quality(code, language)
        suggestions = self.provide_improvements(code, language)

        return SkillResult(
            success=True,
            data={
                "issues": issues,
                "suggestions": suggestions,
                "score": self.calculate_quality_score(code, language)
            }
        )

优势：

封装团队最佳实践
跨项目复用
保持一致性

3. 自然语言处理任务#

Skills 特别适合需要理解自然语言的任务，因为它们可以利用 Claude 的语言理解能力。

场景示例：技能：需求分析助手功能：

分析用户需求文档
识别功能点
提取技术约束
生成用户故事输入：需求文档文本输出：结构化需求分析

优势：

强大的语言理解能力
处理非结构化文本
灵活的输入输出

4. 教育与培训#

Skills 可以作为教学工具，帮助学习者理解和应用特定概念。

场景示例：


python
# 技能：编程导师
class ProgrammingTutorSkill(Skill):
    def execute(self, parameters, context):
        topic = parameters["topic"]
        difficulty = parameters["difficulty"]

        # 根据主题和难度提供教学
        explanation = self.explain_concept(topic, difficulty)
        examples = self.generate_examples(topic, difficulty)
        exercises = self.create_exercises(topic, difficulty)

        return SkillResult(
            success=True,
            data={
                "explanation": explanation,
                "examples": examples,
                "exercises": exercises
            }
        )


bash
        }
    )

优势：

个性化学习体验
即时反馈
自适应难度

5. 辅助决策#

Skills 可以帮助用户做出更明智的决策，通过分析数据提供建议。

场景示例：技能：技术选型顾问功能：

分析项目需求
评估技术方案
提供选型建议
列出优缺点输入：项目需求文档输出：技术选型建议报告


bash
**优势**：
- 综合分析能力
- 基于数据的建议
- 多方案对比
## 19.2.2 插件的典型应用场景
### 1. 系统级集成
插件适合需要与操作系统、数据库或其他系统进行深度集成的场景。
**场景示例**：
```python

# 插件：数据库连接器
class DatabaseConnectorPlugin(Plugin):
    def __init__(self):
        super().__init__(
            name="database-connector",
            version="1.0.0"
        )

        self.connection_pool = None

    def connect(self, config):
        """建立数据库连接"""
        self.connection_pool = create_connection_pool(config)
        return True

    def execute_query(self, query, params=None):
        """执行查询"""
        with self.connection_pool.get_connection() as conn:
            cursor = conn.cursor()
            cursor.execute(query, params or {})
            return cursor.fetchall()

    def close(self):
        """关闭连接"""
        if self.connection_pool:
            self.connection_pool.close()

**优势**：
- 直接访问系统资源
- 高性能执行
- 精确控制

### 2. 复杂业务逻辑

插件适合实现复杂的业务逻辑，特别是需要高性能和确定性的场景。

> **场景示例**：
# 插件：支付处理
class PaymentProcessorPlugin(Plugin):
def process_payment(self, payment_data):
"""处理支付"""
# 1. 验证支付数据
self.validate_payment(payment_data)
# 2. 创建支付记录
payment_id = self.create_payment_record(payment_data)
# 3. 调用支付网关
gateway_response = self.call_payment_gateway(payment_data)
# 4. 更新支付状态
self.update_payment_status(payment_id, gateway_response)
# 5. 发送通知
self.send_payment_notification(payment_id, gateway_response)
return {
"payment_id": payment_id,
"status": gateway_response["status"],
"transaction_id": gateway_response["transaction_id"]
}

优势：

确定性执行
事务处理
错误处理

3. 高性能计算#

插件适合需要高性能计算的场景，特别是涉及大量数据处理或复杂算法的场景。 场景示例：


python

# 插件：图像处理
class ImageProcessorPlugin(Plugin):
    def process_image(self, image_path, operations):
        """处理图像"""
        # 使用 OpenCV 进行高性能图像处理
        import cv2
        import numpy as np

        # 读取图像
        image = cv2.imread(image_path)

        # 应用操作
        for operation in operations:
            if operation["type"] == "resize":
                image = cv2.resize(image, operation["size"])


bash
        elif operation["type"] == "blur":
            image = cv2.GaussianBlur(image, operation["kernel"], 0)
        elif operation["type"] == "edge_detection":
            image = cv2.Canny(image, 100, 200)

    return image

优势：

使用原生库
优化性能
并行处理

4. 安全敏感操作#

插件适合需要严格安全控制的场景，特别是涉及敏感数据或关键操作的场景。

场景示例：

插件：加密服务

class EncryptionServicePlugin(Plugin): def init(self, key): super().init(name="encryption-service") self.key = key def encrypt(self, data): """加密数据""" from cryptography.fernet import Fernet f = Fernet(self.key) return f.encrypt(data.encode()) def decrypt(self, encrypted_data): """解密数据""" from cryptography.fernet import Fernet f = Fernet(self.key) return f.decrypt(encrypted_data).decode()


bash
**优势**：
- 严格的访问控制
- 审计日志
- 安全合规
### 5. 第三方服务集成
插件适合与第三方服务集成，特别是需要复杂认证和错误处理的场景。
**场景示例**：
```python

# 插件：AWS S3 集成
class S3IntegrationPlugin(Plugin):
    def __init__(self, access_key, secret_key, region):
        super().__init__(name="s3-integration")
        self.s3_client = boto3.client(
            's3',
            aws_access_key_id=access_key,
            aws_secret_access_key=secret_key,
            region_name=region
        )

    def upload_file(self, bucket, key, file_path):
        """上传文件到 S3"""
        try:
            self.s3_client.upload_file(file_path, bucket, key)
            return {"success": True, "key": key}
        except Exception as e:
            return {"success": False, "error": str(e)}

    def download_file(self, bucket, key, file_path):
        """从 S3 下载文件"""
        try:
            self.s3_client.download_file(bucket, key, file_path)
            return {"success": True, "path": file_path}
        except Exception as e:
            return {"success": False, "error": str(e)}

**优势**：
- 复杂认证处理
- 重试机制
- 错误恢复

## 19.2.3 场景对比表

| 场景 | Skills | 插件 | 推荐 |
|------|--------|------|------|
| 快速原型开发 | ✓✓✓ | ✓ | Skills |
| 知识封装 | ✓✓✓ | ✓✓ | Skills |
| 自然语言处理 | ✓✓✓ | ✗ | Skills |
| 教育培训 | ✓✓✓ | ✓ | Skills |
| 辅助决策 | ✓✓✓ | ✓✓ | Skills |
| 系统级集成 | ✓ | ✓✓✓ | 插件 |
| 复杂业务逻辑 | ✓ | ✓✓✓ | 插件 |
| 高性能计算 | ✓ | ✓✓✓ | 插件 |
| 安全敏感操作 | ✓ | ✓✓✓ | 插件 |
| 第三方服务集成 | ✓✓ | ✓✓✓ | 插件 |
| 代码生成 | ✓✓✓ | ✓✓ | Skills |
| 代码审查 | ✓✓✓ | ✓✓ | Skills |
| 数据转换 | ✓✓ | ✓✓✓ | 插件 |
| 文档生成 | ✓✓✓ | ✓✓ | Skills |
| 自动化测试 | ✓✓ | ✓✓✓ | 插件 |
| 监控告警 | ✓✓ | ✓✓✓ | 插件 |
| 日志分析 | ✓✓✓ | ✓✓ | Skills |
| 配置管理 | ✓✓ | ✓✓✓ | 插件 |
| 部署自动化 | ✓✓ | ✓✓✓ | 插件 |

## 19.2.4 混合使用场景

在实际应用中，Skills 和插件经常需要配合使用，发挥各自的优势。

### 示例 1：代码审查流程

# 插件：Git 集成
class GitIntegrationPlugin(Plugin):
def get_changed_files(self, branch):
"""获取变更的文件"""
return run_git_command(['diff', '--name-only', branch])
# 技能：代码审查
class CodeReviewSkill(Skill):
def execute(self, parameters, context):
# 使用插件获取变更的文件
git_plugin = context.get_plugin("git-integration")
changed_files = git_plugin.get_changed_files(parameters["branch"])
# 对每个文件进行审查
reviews = []
for file_path in changed_files:
code = read_file(file_path)
review = self.review_code(code, file_path)
reviews.append(review)
return SkillResult(success=True, data={"reviews": reviews})

示例 2：数据处理流程#


python

# 插件：数据库访问
class DatabasePlugin(Plugin):
    def query_data(self, query):
        """查询数据"""
        return execute_sql_query(query)

# 技能：数据分析
class DataAnalysisSkill(Skill):
    def execute(self, parameters, context):
        # 使用插件获取数据
        db_plugin = context.get_plugin("database")
        data = db_plugin.query_data(parameters["query"])

        # 使用 Claude 分析数据
        analysis = self.analyze_data(data, parameters["analysis_type"])

        return SkillResult(success=True, data={"analysis": analysis})

19.2.5 选择建议#

选择 Skills 的场景#

需要快速迭代：当需求经常变化，需要快速调整时
依赖语言理解：当任务需要理解自然语言时
知识密集型：当任务需要应用特定知识或经验时
探索性开发：当在探索解决方案，不确定最佳实现时
教育目的：当目标是教学或学习时

选择插件的场景#

性能关键：当需要高性能或实时处理时
系统集成：当需要与操作系统或外部系统深度集成时
安全敏感：当涉及敏感数据或关键操作时
确定性要求：当需要精确控制和可预测结果时
复杂逻辑：当需要实现复杂的业务逻辑时

混合使用的场景#

需要两者优势：当任务既需要语言理解又需要高性能时
分层架构：当可以分层处理，上层用 Skills，下层用插件时
渐进式开发：当先用 Skills 原型，后用插件优化时

Claude Code 深度教程

19.2 适用场景对比

19.2.1 Skills 的典型应用场景#

1. 快速原型开发#

标题

2. 知识封装与复用#

3. 自然语言处理任务#

4. 教育与培训#

5. 辅助决策#

3. 高性能计算#

4. 安全敏感操作#

插件：加密服务

示例 2：数据处理流程#

19.2.5 选择建议#

选择 Skills 的场景#

选择插件的场景#

混合使用的场景#

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