MASTER六部架构打造你的Claude Skills

Claude Code Skills 是 Claude 推出的全新功能，允许用户教导 AI 特定的自定义工作流，并将其保存为指令集，从而代表用户自动执行复杂任务。视频作者 Brandon 指出，这项功能不仅能处理创意任务（如生成 YouTube 视频标题），还能自动化软件开发中的繁琐流程，如 Shipkit.AI 的代码发布。通过将原本需要手动点击或输入的重复性劳动转化为自动化技能，用户可以更高效地工作，使效率提升千倍。为了帮助大家掌握这一工具，作者提出了 MASTER 框架，旨在让用户像培训熟练员工一样，将手动任务转化为精准的 AI 自动化技能。

第一阶段是手动执行（Manual）

。在将任何任务转化为自动化技能之前，你必须先在 Claude Code 中完整地手动执行一次该任务，以便为 AI 建立操作基准。在此过程中，你需要引导 Claude 完成每一个具体的子任务，例如撰写邮件的标题、检查代码的版本号或更新变更日志。这种“手把手”的引导至关重要，因为它能让你在进入自动化阶段前，先明确定义出任务执行的精确步骤和逻辑顺序。

第二阶段是分析与反馈（Analyze & Feedback）

。在手动执行的过程中，你必须针对 Claude 的每一步输出提供实时的反馈。如果 Claude 的语气不符合你的习惯（例如不够口语化），或者执行逻辑有误（例如变更日志的排序方式不对），你需要立即指出并纠正。此外，你还可以提供参考资料，如以往的高质量邮件范例或已发布的项目日志，帮助 AI 深入理解并精准对齐你的个人风格与工作标准。

第三阶段是系统化（Systematize）

。当你在一次会话中成功完成了任务并经过反复调优后，便可以指令 Claude 将这一整套工作流转化为一个正式的 Claude Code Skill。此时的关键操作是启用 Plan Mode（计划模式）（通过快捷键 Shift + Tab），这能让 Claude 在正式采取行动前，主动向你提出一系列关于逻辑边界的问题。这一步骤能确保 AI 对你的需求有系统性的理解，避免在自动化执行时产生盲目猜测。

第四阶段是训练（Train）

。在这一阶段，你需要通过回答 Claude 在计划模式中提出的问题来定义技能的底层逻辑。你需要明确技能的具体规则，例如在更新版本时是默认增加补丁版本还是大版本，以及该技能是否需要支持处理多个项目的“批量模式”。通过这些具体的指令训练，Claude 会在项目的 .claude/skills 文件夹中生成一个结构化的初版技能文件，使其具备初步的自动化能力。

第五阶段是通过迭代增强（Enhance）

。由于初版技能可能无法涵盖所有边缘情况，你需要在实际使用中不断进行迭代优化。Claude 技能通常是隐式触发的：当你描述一个相关任务时，它会自动识别并启用对应技能。如果运行中发现它遗漏了步骤或执行顺序混乱，你需要重新进入计划模式，指出错误并要求它更新技能文件。这种迭代过程就像在培训一名员工，通常经过三到五次的演练，技能就能达到极高的精准度。

第六阶段是推广应用（Rollout）

。当技能成熟并能稳定产出高质量结果后，你可以将其作为标准作业程序（SOP）在更大范围内推广。你可以将这些经过验证的技能分享给团队成员或新员工，确保所有人都能以同样的高标准执行任务。此外，通过引入 MCP 服务器（如连接 Supabase 数据库），你可以赋予技能直接读写数据库等外部操作能力，进一步扩展自动化的边界。

总之，构建 Claude Code Skills 是一个从“手写”向“智造”转变的过程，它能将原本需要 10 分钟的手动操作缩减至几秒钟内完成。通过 MASTER 框架，你不仅能实现个人的“单人自动化军队”，还能将个人的工作经验沉淀为可复制的资产。正如 Brandon 所言，通过自动化那些本不该由你亲自处理的琐碎任务，你将能以十倍速推动项目进展，真正释放 AI 的生产力潜力。

构建 Claude Code Skills 就像是在培训一名初级助理：你先当着他的面演示一遍（手动执行），每一步都纠正他的动作（分析反馈），然后将流程写成操作手册（系统化与训练）。在助理开始独立工作后，你依然会在他犯错时给予指导（迭代增强），直到他变得非常熟练，你甚至可以将这套手册分发给其他助理（推广应用），让你自己从琐事中彻底解脱出来。