Claude Code自定义Skill开发实战：从零构建你的第一个AI技能

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Claude Code 自定义 Skill 本质上是一个可扩展的 AI 功能模块，与普通 API 相比有三个显著差异：

会话式交互 ：Skill 被设计为在对话流中自然触发，而非传统 API 的请求 - 响应模式
上下文感知 ：可以访问当前对话的上下文信息（如用户历史输入）
多模态支持 ：除了文本，还能处理结构化数据、文件等复杂输入

推荐使用以下工具链（2023 年稳定版本）：

Python 3.9+（建议使用 pyenv 管理版本）
Claude Code SDK 2.3+
FastAPI（用于构建技能服务端）
ngrok（本地调试隧道工具）

配置步骤：

# 创建虚拟环境
python -m venv claude_skill_env
source claude_skill_env/bin/activate

# 安装依赖
pip install claude-code-sdk fastapi uvicorn python-dotenv

实现一个能根据城市名称返回实时天气、温度和建议着装的技能

from pydantic import BaseModel

class WeatherRequest(BaseModel):
    city: str  # 要查询的城市名称
    unit: str = 'celsius'  # 温度单位

class WeatherResponse(BaseModel):
    temperature: float
    condition: str  # 天气状况
    suggestion: str  # 着装建议

from fastapi import FastAPI
from claude_code.skill import SkillRouter
import requests

app = FastAPI()
router = SkillRouter()

# 配置天气 API 密钥（实际项目应使用环境变量）WEATHER_API_KEY = "your_api_key"

@router.skill("weather_query")
async def get_weather(request: WeatherRequest):
    """
    关键逻辑分步说明：1. 调用第三方天气 API 获取原始数据
    2. 转换温度单位（如需要）3. 根据天气生成着装建议
    """
    # 1. 调用天气 API
    api_url = f"https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key={WEATHER_API_KEY}&q={request.city}"
    response = requests.get(api_url)
    data = response.json()

    # 2. 单位转换
    temp_c = data['current']['temp_c']
    temp = temp_c if request.unit == 'celsius' else temp_c * 9/5 + 32

    # 3. 生成建议
    condition = data['current']['condition']['text']
    suggestion = generate_clothing_suggestion(temp_c, condition)

    return WeatherResponse(temperature=round(temp, 1),
        condition=condition,
        suggestion=suggestion
    )

def generate_clothing_suggestion(temp, condition):
    """根据温度生成智能建议"""
    if temp > 25:
        return "建议穿着短袖和短裤，注意防晒"
    elif 15 < temp <= 25:
        return "适合穿长袖 T 恤或薄外套"
    else:
        return "需要穿厚外套或羽绒服"

app.include_router(router)

并发处理 ：
使用异步 IO（async/await）
限制第三方 API 的并发请求数

缓存策略 ：

from fastapi_cache import FastAPICache
from fastapi_cache.backends.redis import RedisBackend

# 启动时配置
@app.on_event("startup")
async def startup():
    FastAPICache.init(RedisBackend("redis://localhost"))

# 使用缓存装饰器
@router.skill("weather_query")
@cache(expire=300)  # 5 分钟缓存
async def get_weather(request):
    ...

输入校验 ：
使用 Pydantic 验证城市名称格式
防范 SQL/NoSQL 注入

权限控制 ：

from fastapi import Depends, HTTPException

async def verify_token(token: str = Header(...)):
    if not validate_token(token):
        raise HTTPException(status_code=403)

@router.skill("weather_query", dependencies=[Depends(verify_token)])
async def secured_endpoint(request):
    ...