tools-only 7.Skill with the Claude API.md
Introduce Skills with the Claude API
(通过 Claude API 介绍技能功能)
在第一课中，你已经了解了技能（Skills）在 Claude AI 中的运作方式。
现在，我们将开始使用 Claude API来测试我们在上一课中创建了两个技能。
要在 Claude API 中使用技能，我们需要用到代码执行工具和文件 API。
这将让 Claude 获得文件系统的访问权限，使其能够读写文件，并通过 bash 执行代码。
我们开始吧。之前我们已经聊了很多关于技能的运作原理以及创建方法。
我们也简单提到了技能在 Claude 生态系统不同环境下的可移植性，以及在其他众多智能代理类应用中的表现。
我们先从 Claude AI 和 Claude Desktop 中的技能讲起，现在我们要转向介绍如何通过 Claude Messages API 使用技能。
重要注意事项
有两点需要重点注意。
第一，你在 Claude AI 和 Claude Desktop 中创建的技能不会在 Claude API 或 Claude Code 中共享。
💭 个人思考：这个限制其实挺合理的，但也意味着我们需要在不同环境之间手动迁移技能。我个人的建议是：把常用的技能保存到一个git仓库里，这样在不同环境中都能快速部署。虽然有点麻烦，但至少能保证技能的一致性，还能顺便做版本控制。
第二点重要信息是，为了让技能正常工作，我们需要让 Claude 具备执行代码、创建和编辑文档、演示文稿、PDF以及数据报告，并且能与文件系统交互的能力。
在使用 Claude API 时，这些功能都需要我们手动配置，而在使用 Claude AI 和 Claude Desktop 时，这些功能会直接为你配置好。
在 Claude Desktop 或 Claude AI 中，如果我进入设置查看功能配置，你会看到这里有一个"代码执行与文件创建"的板块。
这正是我们后续直接使用 API 时要深入讲解的内容。
这是一个默认启用的设置，它允许 Claude 执行代码、创建文档、电子表格、演示文稿等内容。
这实际上相当于给 Claude AI 和 Claude Desktop分配了一台计算机或虚拟机，用于执行代码并完成所有让技能得以运行的任务。如果该功能被禁用，我们会发现必须先将其开启才能使用技能。
代码执行工具和文件创建功能
现在我们回到正题，来聊聊代码执行工具和文件创建功能的工作原理，因为在使用 API 时，我们需要手动启用这些功能。
当使用 Claude Code 和 Claude 智能代理这类工具时，你可以直接访问文件系统。而使用 Claude API 时则无法直接访问，我们需要一个容器来执行代码，并搭配一个文件系统来使用。
在 Claude AI 和 Claude Desktop 中，这种容器化环境和文件系统是直接提供给你的，无需你自行实现。归根结底，功能本身是完全相同的，只是我们使用技能的方式略有不同。
技能本身不会改变，技能的格式也不会改变，但根据你所处的环境不同，使用技能的具体方式可能会略有差异。
当我们开始探索 Messages API 时，我们会用到代码执行工具。代码执行工具允许 Claude 运行Bash 或 Shell 命令，来完成我们在使用技能时看到的所有操作：创建、查看、编辑文件，以及编写代码，所有这些都在一个沙箱环境中进行。
代码执行工具让我们的应用能够拥有一个独立的专属容器，用于执行代码和操作文件系统。正如你所看到的技能能实现的所有功能，这对于读取我们的技能、在技能中执行代码，以及处理我们可能想要编辑、查看和创建的其他文件来说至关重要。
为了让你更直观地理解这一点，当我们集成代码执行工具时，相当于给 Claude 提供了一个执行沙箱或容器。
当我们让 Claude 创建并执行文件时，这些操作会在一个安全且隔离的环境中进行。该环境对内存、磁盘、CPU 等资源都有限制，更重要的是，它没有互联网连接，并且预装了一些开箱即用的库。因此，它并非适用于所有类型的编码环境。这里有一些需要注意的限制。
同时，我们也可以访问一个文件系统，并开始在其中添加目录。你在使用 Claude Desktop 和 Claude AI 时，可能已经发现了这一点的一些迹象。
注意：这种无互联网连接的限制是 Messages API 特有的。当我们在 Claude AI 或 Claude Desktop 中使用代码执行工具时，我们是可以访问互联网的，并且可以下载和安装包。
Files API
代码执行工具能很好地与Claude API 提供的另一组 API 配合使用。
你可以想象，当我们处理文件时，比如添加、创建、写入、修改文件，我们需要某种机制来实际存储这些底层文件。Claude API 包含一组名为 Files API 的接口，用于上传和下载可以在容器内运行和处理的文件。
你可以设想这样一个场景：用户要求总结一些输入内容并将总结保存到一个文本文件中。我们上传输入文件，将其发送到容器，再通过这个 Files API 下载生成的文件。
💡 实践经验：Files API 的设计让我想起了以前用过的云存储服务，但这里的妙处在于它和代码执行工具的无缝集成。说实话，刚开始我觉得这个设计有点绕——为什么不能直接访问文件系统？但用了一段时间后发现，这种强制通过 API 的方式反而更安全，而且方便追踪文件的来源和用途。如果你在做企业级应用，这种可控性真的很重要。
我们很快就会在代码中看到这些内容。当我们看到上传和下载文件后返回的 ID，以及它如何与技能和我们的代码执行工具完美配合时，你就会明白技能的作用所在。
技能目录结构
我们在 Claude AI 等工具中开箱即用的技能库，或者我们可以通过 API 自行添加的技能，都存储在容器内的一个目录中。
当我们开始从这个技能目录中读取内容，开始向技能中添加信息，或者使用这些底层技能创建新的、可以下载或上传的文件时，这就是技能发挥作用的地方。
我们还会发现，在使用 API 时，如果想要使用技能，也需要同时使用代码执行工具。
🔍 深度观察：这里有个有趣的设计哲学——技能本质上就是封装在特定目录中的代码和配置文件，这意味着技能其实可以被视作一种特殊的"插件系统"。如果你有开发经验，可以把技能想象成 VS Code 的扩展，或者 WordPress 的插件。理解了这一点，你就会发现技能的可能性远不止课程中展示的这些——你可以用它构建几乎任何自动化工作流。
实践应用
既然我们已经充分了解了代码执行工具和 Files API 的功能，让我们看看实际如何使用它们。我们将回顾之前创建的两个自定义技能，分别用于生成练习题和时间序列分析。
现在让我们进入 Jupyter Notebook 【选中进入】来探索这一点。在这里，我有我们之前处理过的两个自定义技能，还有一个数据文件夹，我将用它来分析时间序列数据。
我还有一个课堂笔记文件夹，在使用生成练习题的技能时会用到它。
小结
在这一课中，我们结合了 Messages API、代码执行工具、Files API和技能的相关知识，实现了自定义技能的程序化调用与处理。
在下一课中，我们将转向 Claude Code，学习如何在.claude文件夹中添加自己的自定义技能，并构建一个更复杂的命令行应用。
学完这节课后，我想分享一些自己的思考：
关于学习曲线：说实话，从 Claude AI 的图形界面转到纯 API 编程，确实需要一点适应时间。但一旦你理解了代码执行工具和 Files API 的协作方式，会发现这种编程方式给了你前所未有的控制力。图形界面适合快速验证想法，而 API 则适合构建可扩展的生产级应用。
关于技能的可移植性：正如前面提到的，技能在不同环境间不共享确实是个痛点。我的建议是：
- 把技能文件存放在一个独立的项目目录中
- 为每个技能编写清晰的 README 文档
- 考虑创建一个"技能启动脚本"，自动化部署流程
关于安全性和沙箱限制：无互联网访问的沙箱环境初看是个限制，但从安全角度看这是明智的设计。如果你需要联网功能，可以在容器外预先下载数据，或者使用其他 API 配合。记住：限制往往能激发更优雅的解决方案。
下一步的建议：在进入下一课之前，不妨尝试：
- 把你之前在 Claude Desktop 中创建的技能手动导出
- 尝试用 API 调用一个简单技能，熟悉整个流程
- 思考一下：你日常工作中哪些重复性任务可以通过技能自动化？
技能系统的真正威力在于它能让你把 AI 能力嵌入到任何工作流中。好好利用这个工具，你会发现效率提升是指数级的。