Les compétences d'agent étendent les capacités de Claude par le biais de dossiers organisés contenant des instructions, des scripts et des ressources. Ce guide vous montre comment utiliser à la fois les compétences prédéfinies et personnalisées avec l'API Claude.
Pour la référence API complète incluant les schémas de requête/réponse et tous les paramètres, consultez :
Meilleures pratiques pour la création de compétences
Pour une analyse approfondie de l'architecture et des applications réelles des compétences d'agent, lisez notre blog d'ingénierie : Équiper les agents pour le monde réel avec les compétences d'agent.
Les compétences s'intègrent à l'API Messages via l'outil d'exécution de code. Que vous utilisiez des compétences prédéfinies gérées par Anthropic ou des compétences personnalisées que vous avez téléchargées, la forme d'intégration est identique—les deux nécessitent l'exécution de code et utilisent la même structure container.
Les compétences s'intègrent de manière identique dans l'API Messages indépendamment de la source. Vous spécifiez les compétences dans le paramètre container avec un skill_id, un type et une version optionnelle, et elles s'exécutent dans l'environnement d'exécution de code.
Vous pouvez utiliser des compétences de deux sources :
| Aspect | Compétences Anthropic | Compétences personnalisées |
|---|---|---|
| Valeur de type | anthropic | custom |
| IDs de compétence | Noms courts : pptx, xlsx, docx, pdf | Générés : skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv |
| Format de version | Basé sur la date : 20251013 ou latest | Timestamp d'époque : 1759178010641129 ou latest |
| Gestion | Prédéfinies et maintenues par Anthropic | Téléchargées et gérées via API Skills |
| Disponibilité | Disponibles pour tous les utilisateurs | Privées pour votre espace de travail |
Les deux sources de compétences sont renvoyées par le point de terminaison List Skills (utilisez le paramètre source pour filtrer). La forme d'intégration et l'environnement d'exécution sont identiques—la seule différence est la provenance des compétences et leur gestion.
Pour utiliser les compétences, vous avez besoin de :
code-execution-2025-08-25 - Active l'exécution de code (requis pour les compétences)skills-2025-10-02 - Active l'API Skillsfiles-api-2025-04-14 - Pour télécharger/télécharger des fichiers vers/depuis le conteneurLes compétences sont spécifiées à l'aide du paramètre container dans l'API Messages. Vous pouvez inclure jusqu'à 8 compétences par requête.
La structure est identique pour les compétences Anthropic et personnalisées—spécifiez le type et le skill_id requis, et incluez éventuellement version pour épingler une version spécifique :
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=4096,
betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
container={
"skills": [
{
"type": "anthropic",
"skill_id": "pptx",
"version": "latest"
}
]
},
messages=[{
"role": "user",
"content": "Create a presentation about renewable energy"
}],
tools=[{
"type": "code_execution_20250825",
"name": "code_execution"
}]
)Lorsque les compétences créent des documents (Excel, PowerPoint, PDF, Word), elles retournent des attributs file_id dans la réponse. Vous devez utiliser l'API Files pour télécharger ces fichiers.
Comment cela fonctionne :
file_id pour chaque fichier crééExemple : Créer et télécharger un fichier Excel
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
# Step 1: Use a Skill to create a file
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=4096,
betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
container={
"skills": [
{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}
]
},
messages=[{
"role": "user",
"content": "Create an Excel file with a simple budget spreadsheet"
}],
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)
# Step 2: Extract file IDs from the response
def extract_file_ids(response):
file_ids = []
for item in response.content:
if item.type == 'bash_code_execution_tool_result':
content_item = item.content
if content_item.type == 'bash_code_execution_result':
for file in content_item.content:
if hasattr(file, 'file_id'):
file_ids.append(file.file_id)
return file_ids
# Step 3: Download the file using Files API
for file_id in extract_file_ids(response):
file_metadata = client.beta.files.retrieve_metadata(
file_id=file_id,
betas=["files-api-2025-04-14"]
)
file_content = client.beta.files.download(
file_id=file_id,
betas=["files-api-2025-04-14"]
)
# Step 4: Save to disk
file_content.write_to_file(file_metadata.filename)
print(f"Downloaded: {file_metadata.filename}")Opérations supplémentaires de l'API Files :
# Get file metadata
file_info = client.beta.files.retrieve_metadata(
file_id=file_id,
betas=["files-api-2025-04-14"]
)
print(f"Filename: {file_info.filename}, Size: {file_info.size_bytes} bytes")
# List all files
files = client.beta.files.list(betas=["files-api-2025-04-14"])
for file in files.data:
print(f"{file.filename} - {file.created_at}")
# Delete a file
client.beta.files.delete(
file_id=file_id,
betas=["files-api-2025-04-14"]
)Pour plus de détails sur l'API Files, consultez la documentation de l'API Files.
Réutilisez le même conteneur sur plusieurs messages en spécifiant l'ID du conteneur :
# First request creates container
response1 = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=4096,
betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
container={
"skills": [
{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}
]
},
messages=[{"role": "user", "content": "Analyze this sales data"}],
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)
# Continue conversation with same container
messages = [
{"role": "user", "content": "Analyze this sales data"},
{"role": "assistant", "content": response1.content},
{"role": "user", "content": "What was the total revenue?"}
]
response2 = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=4096,
betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
container={
"id": response1.container.id, # Reuse container
"skills": [
{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}
]
},
messages=messages,
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)Les compétences peuvent effectuer des opérations qui nécessitent plusieurs tours. Gérez les raisons d'arrêt pause_turn :
messages = [{"role": "user", "content": "Process this large dataset"}]
max_retries = 10
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=4096,
betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
container={
"skills": [
{"type": "custom", "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", "version": "latest"}
]
},
messages=messages,
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)
# Handle pause_turn for long operations
for i in range(max_retries):
if response.stop_reason != "pause_turn":
break
messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=4096,
betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
container={
"id": response.container.id,
"skills": [
{"type": "custom", "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", "version": "latest"}
]
},
messages=messages,
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)La réponse peut inclure une raison d'arrêt pause_turn, qui indique que l'API a mis en pause une opération de compétence de longue durée. Vous pouvez fournir la réponse telle quelle dans une requête ultérieure pour laisser Claude continuer son tour, ou modifier le contenu si vous souhaitez interrompre la conversation et fournir des conseils supplémentaires.
Combinez plusieurs compétences dans une seule requête pour gérer des flux de travail complexes :
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=4096,
betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
container={
"skills": [
{
"type": "anthropic",
"skill_id": "xlsx",
"version": "latest"
},
{
"type": "anthropic",
"skill_id": "pptx",
"version": "latest"
},
{
"type": "custom",
"skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
"version": "latest"
}
]
},
messages=[{
"role": "user",
"content": "Analyze sales data and create a presentation"
}],
tools=[{
"type": "code_execution_20250825",
"name": "code_execution"
}]
)Téléchargez votre compétence personnalisée pour la rendre disponible dans votre espace de travail. Vous pouvez télécharger en utilisant soit un chemin de répertoire, soit des objets de fichier individuels.
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
# Option 1: Using files_from_dir helper (Python only, recommended)
from anthropic.lib import files_from_dir
skill = client.beta.skills.create(
display_title="Financial Analysis",
files=files_from_dir("/path/to/financial_analysis_skill"),
betas=["skills-2025-10-02"]
)
# Option 2: Using a zip file
skill = client.beta.skills.create(
display_title="Financial Analysis",
files=[("skill.zip", open("financial_analysis_skill.zip", "rb"))],
betas=["skills-2025-10-02"]
)
# Option 3: Using file tuples (filename, file_content, mime_type)
skill = client.beta.skills.create(
display_title="Financial Analysis",
files=[
("financial_skill/SKILL.md", open("financial_skill/SKILL.md", "rb"), "text/markdown"),
("financial_skill/analyze.py", open("financial_skill/analyze.py", "rb"), "text/x-python"),
],
betas=["skills-2025-10-02"]
)
print(f"Created skill: {skill.id}")
print(f"Latest version: {skill.latest_version}")Exigences :
name : Maximum 64 caractères, lettres minuscules/chiffres/tirets uniquement, pas de balises XML, pas de mots réservés (« anthropic », « claude »)description : Maximum 1024 caractères, non vide, pas de balises XMLPour les schémas complets de requête/réponse, consultez la référence API Create Skill.
Récupérez toutes les compétences disponibles pour votre espace de travail, y compris les compétences prédéfinies Anthropic et vos compétences personnalisées. Utilisez le paramètre source pour filtrer par type de compétence :
# List all Skills
skills = client.beta.skills.list(
betas=["skills-2025-10-02"]
)
for skill in skills.data:
print(f"{skill.id}: {skill.display_title} (source: {skill.source})")
# List only custom Skills
custom_skills = client.beta.skills.list(
source="custom",
betas=["skills-2025-10-02"]
)Consultez la référence API List Skills pour les options de pagination et de filtrage.
Obtenez des détails sur une compétence spécifique :
skill = client.beta.skills.retrieve(
skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
betas=["skills-2025-10-02"]
)
print(f"Skill: {skill.display_title}")
print(f"Latest version: {skill.latest_version}")
print(f"Created: {skill.created_at}")Pour supprimer une compétence, vous devez d'abord supprimer toutes ses versions :
# Step 1: Delete all versions
versions = client.beta.skills.versions.list(
skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
betas=["skills-2025-10-02"]
)
for version in versions.data:
client.beta.skills.versions.delete(
skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
version=version.version,
betas=["skills-2025-10-02"]
)
# Step 2: Delete the Skill
client.beta.skills.delete(
skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
betas=["skills-2025-10-02"]
)Toute tentative de suppression d'une compétence avec des versions existantes retournera une erreur 400.
Les compétences prennent en charge le versioning pour gérer les mises à jour en toute sécurité :
Compétences gérées par Anthropic :
20251013Compétences personnalisées :
1759178010641129"latest" pour toujours obtenir la version la plus récente# Create a new version
from anthropic.lib import files_from_dir
new_version = client.beta.skills.versions.create(
skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
files=files_from_dir("/path/to/updated_skill"),
betas=["skills-2025-10-02"]
)
# Use specific version
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=4096,
betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
container={
"skills": [{
"type": "custom",
"skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
"version": new_version.version
}]
},
messages=[{"role": "user", "content": "Use updated Skill"}],
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)
# Use latest version
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=4096,
betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
container={
"skills": [{
"type": "custom",
"skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
"version": "latest"
}]
},
messages=[{"role": "user", "content": "Use latest Skill version"}],
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)Consultez la référence API Create Skill Version pour plus de détails.
Lorsque vous spécifiez des compétences dans un conteneur :
/skills/{directory}/L'architecture de divulgation progressive garantit une utilisation efficace du contexte—Claude ne charge les instructions complètes de compétence que lorsque cela est nécessaire.
Marque et communications
Gestion de projet
Opérations commerciales
Création de contenu
Analyse de données
Développement et automatisation
Combinez les compétences Excel et d'analyse DCF personnalisée :
# Create custom DCF analysis Skill
from anthropic.lib import files_from_dir
dcf_skill = client.beta.skills.create(
display_title="DCF Analysis",
files=files_from_dir("/path/to/dcf_skill"),
betas=["skills-2025-10-02"]
)
# Use with Excel to create financial model
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=4096,
betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
container={
"skills": [
{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
{"type": "custom", "skill_id": dcf_skill.id, "version": "latest"}
]
},
messages=[{
"role": "user",
"content": "Build a DCF valuation model for a SaaS company with the attached financials"
}],
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)name : Maximum 64 caractères, lettres minuscules/chiffres/tirets uniquement, pas de balises XML, pas de mots réservésdescription : Maximum 1024 caractères, non vide, pas de balises XMLLes compétences s'exécutent dans le conteneur d'exécution de code avec ces limitations :
Consultez la documentation de l'outil d'exécution de code pour les paquets disponibles.
Combinez les compétences lorsque les tâches impliquent plusieurs types de documents ou domaines :
Bons cas d'utilisation :
À éviter :
Pour la production :
# Pin to specific versions for stability
container={
"skills": [{
"type": "custom",
"skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
"version": "1759178010641129" # Specific version
}]
}Pour le développement :
# Use latest for active development
container={
"skills": [{
"type": "custom",
"skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
"version": "latest" # Always get newest
}]
}Lors de l'utilisation de la mise en cache des invites, notez que la modification de la liste des compétences dans votre conteneur cassera le cache :
# First request creates cache
response1 = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=4096,
betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02", "prompt-caching-2024-07-31"],
container={
"skills": [
{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}
]
},
messages=[{"role": "user", "content": "Analyze sales data"}],
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)
# Adding/removing Skills breaks cache
response2 = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=4096,
betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02", "prompt-caching-2024-07-31"],
container={
"skills": [
{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
{"type": "anthropic", "skill_id": "pptx", "version": "latest"} # Cache miss
]
},
messages=[{"role": "user", "content": "Create a presentation"}],
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)Pour les meilleures performances de mise en cache, gardez votre liste de compétences cohérente entre les requêtes.
Gérez les erreurs liées aux compétences avec élégance :
try:
response = client.beta.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250929",
max_tokens=4096,
betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
container={
"skills": [
{"type": "custom", "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", "version": "latest"}
]
},
messages=[{"role": "user", "content": "Process data"}],
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)
except anthropic.BadRequestError as e:
if "skill" in str(e):
print(f"Skill error: {e}")
# Handle skill-specific errors
else:
raise