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    第一步

    Claude 介紹快速入門

    模型與定價

    模型概覽選擇模型Claude 4.5 的新功能遷移到 Claude 4.5模型棄用定價

    使用 Claude 建構

    功能概覽使用 Messages API上下文視窗提示詞最佳實踐

    功能

    提示詞快取上下文編輯延伸思考串流訊息批次處理引用多語言支援Token 計數嵌入向量視覺PDF 支援Files API搜尋結果Google Sheets 附加元件

    工具

    概述如何實現工具使用代幣高效工具使用細粒度工具串流Bash 工具代碼執行工具電腦使用工具文字編輯工具網頁擷取工具網路搜尋工具記憶工具

    代理技能

    概述在 API 中開始使用 Agent Skills技能編寫最佳實踐使用 Agent Skills 與 API

    Agent SDK

    概述Agent SDK 參考 - TypeScriptPython SDK

    指南

    串流輸入處理權限會話管理託管 Agent SDK修改系統提示SDK 中的 MCP自訂工具SDK 中的子代理SDK 中的斜線命令SDK 中的代理技能追蹤成本和使用量待辦事項清單SDK 中的外掛程式

    API 中的 MCP

    MCP 連接器遠端 MCP 伺服器

    Claude 在第三方平台上

    Amazon BedrockVertex AI

    提示工程

    概述提示詞生成器使用提示模板提示詞改進器保持清晰和直接使用範例（多樣提示）讓 Claude 思考（思維鏈）使用 XML 標籤給 Claude 分配角色（系統提示詞）預填 Claude 的回應串接複雜提示長文本技巧延伸思考技巧

    測試與評估

    定義成功標準開發測試案例使用評估工具降低延遲

    加強防護措施

    減少幻覺提高輸出一致性防範越獄handle-streaming-refusals減少提示詞洩漏保持 Claude 的角色特性

    管理和監控

    Admin API 概述使用量和成本 APIClaude Code 分析 API
    Console
    代理技能

    使用 Agent Skills 與 API

    了解如何使用 Agent Skills 透過 API 擴展 Claude 的功能。

    Agent Skills 透過組織化的指令、指令碼和資源資料夾來擴展 Claude 的功能。本指南展示如何使用預先建立的和自訂 Skills 與 Claude API。

    如需完整的 API 參考，包括請求/回應架構和所有參數，請參閱：

    • Skill 管理 API 參考 - Skills 的 CRUD 操作
    • Skill 版本 API 參考 - 版本管理

    快速連結

    開始使用 Agent Skills

    建立您的第一個 Skill

    建立自訂 Skills

    編寫 Skills 的最佳實踐

    概述

    如需深入了解 Agent Skills 的架構和實際應用，請閱讀我們的工程部落格：使用 Agent Skills 為代理程式配備真實世界的功能。

    Skills 透過程式碼執行工具與 Messages API 整合。無論使用由 Anthropic 管理的預先建立 Skills 或您上傳的自訂 Skills，整合形式都是相同的——兩者都需要程式碼執行，並使用相同的 container 結構。

    使用 Skills

    Skills 在 Messages API 中的整合方式相同，無論來源如何。您在 container 參數中指定 Skills，包括 skill_id、type 和可選的 version，它們在程式碼執行環境中執行。

    您可以從兩個來源使用 Skills：

    方面Anthropic Skills自訂 Skills
    Type 值anthropiccustom
    Skill ID短名稱：pptx、xlsx、docx、pdf生成的：skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv
    版本格式基於日期：20251013 或 latestEpoch 時間戳：1759178010641129 或 latest
    管理由 Anthropic 預先建立和維護透過 Skills API 上傳和管理
    可用性對所有使用者可用私有於您的工作區

    兩個 Skill 來源都由 List Skills 端點 返回（使用 source 參數進行篩選）。整合形式和執行環境相同——唯一的區別是 Skills 的來源和管理方式。

    先決條件

    要使用 Skills，您需要：

    1. Anthropic API 金鑰，來自 Console
    2. Beta 標頭：
      • code-execution-2025-08-25 - 啟用程式碼執行（Skills 所需）
      • skills-2025-10-02 - 啟用 Skills API
      • files-api-2025-04-14 - 用於上傳/下載檔案到/從容器
    3. 程式碼執行工具在您的請求中啟用

    在 Messages 中使用 Skills

    Container 參數

    Skills 使用 Messages API 中的 container 參數指定。您可以在每個請求中包含最多 8 個 Skills。

    結構對 Anthropic 和自訂 Skills 都相同——指定必需的 type 和 skill_id，並可選擇包含 version 以固定到特定版本：

    Python
    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"
    }]
)
    TypeScript
    import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic();

const response = await 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'
  }]
});
    Shell
    curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: code-execution-2025-08-25,skills-2025-10-02" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
    "max_tokens": 4096,
    "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"
    }]
  }'

    下載生成的檔案

    當 Skills 建立文件（Excel、PowerPoint、PDF、Word）時，它們在回應中返回 file_id 屬性。您必須使用 Files API 下載這些檔案。

    工作原理：

    1. Skills 在程式碼執行期間建立檔案
    2. 回應包含每個建立的檔案的 file_id
    3. 使用 Files API 下載實際檔案內容
    4. 在本地儲存或根據需要處理

    範例：建立和下載 Excel 檔案

    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}")

    其他 Files API 操作：

    # 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"]
)

    如需 Files API 的完整詳細資訊，請參閱 Files API 文件。

    多輪對話

    透過指定容器 ID 在多個訊息中重複使用相同的容器：

    # 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"}]
)

    長時間執行的操作

    Skills 可能執行需要多個回合的操作。處理 pause_turn 停止原因：

    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"}]
    )

    回應可能包含 pause_turn 停止原因，表示 API 暫停了長時間執行的 Skill 操作。您可以在後續請求中按原樣提供回應，讓 Claude 繼續其回合，或修改內容以中斷對話並提供額外指導。

    使用多個 Skills

    在單個請求中組合多個 Skills 以處理複雜工作流程：

    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"
    }]
)

    管理自訂 Skills

    建立 Skill

    上傳您的自訂 Skill 以在您的工作區中使用。您可以使用目錄路徑或個別檔案物件上傳。

    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}")

    要求：

    • 必須在頂層包含 SKILL.md 檔案
    • 所有檔案必須在其路徑中指定公共根目錄
    • 總上傳大小必須小於 8MB
    • YAML frontmatter 要求：
      • name：最多 64 個字元，僅小寫字母/數字/連字號，無 XML 標籤，無保留字（"anthropic"、"claude"）
      • description：最多 1024 個字元，非空，無 XML 標籤

    如需完整的請求/回應架構，請參閱 Create Skill API 參考。

    列出 Skills

    檢索您工作區中所有可用的 Skills，包括 Anthropic 預先建立的 Skills 和您的自訂 Skills。使用 source 參數按 Skill 類型進行篩選：

    # 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"]
)

    請參閱 List Skills API 參考 以了解分頁和篩選選項。

    檢索 Skill

    取得特定 Skill 的詳細資訊：

    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}")

    刪除 Skill

    要刪除 Skill，您必須先刪除其所有版本：

    # 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"]
)

    嘗試刪除具有現有版本的 Skill 將返回 400 錯誤。

    版本控制

    Skills 支援版本控制以安全地管理更新：

    Anthropic 管理的 Skills：

    • 版本使用日期格式：20251013
    • 進行更新時發布新版本
    • 指定確切版本以確保穩定性

    自訂 Skills：

    • 自動生成的 Epoch 時間戳：1759178010641129
    • 使用 "latest" 始終獲取最新版本
    • 更新 Skill 檔案時建立新版本
    # 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"}]
)

    請參閱 Create Skill Version API 參考 以了解完整詳細資訊。

    Skills 如何被載入

    當您在容器中指定 Skills 時：

    1. 元資料發現：Claude 在系統提示中看到每個 Skill 的元資料（名稱、描述）
    2. 檔案載入：Skill 檔案被複製到容器中的 /skills/{directory}/
    3. 自動使用：Claude 在與您的請求相關時自動載入和使用 Skills
    4. 組合：多個 Skills 組合在一起以處理複雜工作流程

    漸進式揭露架構確保高效的上下文使用——Claude 僅在需要時載入完整的 Skill 指令。

    使用案例

    組織 Skills

    品牌與通訊

    • 將公司特定的格式（顏色、字體、佈局）應用於文件
    • 按照組織範本生成通訊
    • 確保所有輸出中的一致品牌指南

    專案管理

    • 使用公司特定格式（OKR、決策日誌）結構化筆記
    • 按照團隊慣例生成任務
    • 建立標準化的會議摘要和狀態更新

    業務運營

    • 建立公司標準報告、提案和分析
    • 執行公司特定的分析程序
    • 按照組織範本生成財務模型

    個人 Skills

    內容建立

    • 自訂文件範本
    • 專業化的格式和樣式
    • 特定領域的內容生成

    資料分析

    • 自訂資料處理管道
    • 專業化的視覺化範本
    • 特定行業的分析方法

    開發與自動化

    • 程式碼生成範本
    • 測試框架
    • 部署工作流程

    範例：財務建模

    組合 Excel 和自訂 DCF 分析 Skills：

    # 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"}]
)

    限制和約束

    請求限制

    • 每個請求的最大 Skills 數：8
    • 最大 Skill 上傳大小：8MB（所有檔案合計）
    • YAML frontmatter 要求：
      • name：最多 64 個字元，僅小寫字母/數字/連字號，無 XML 標籤，無保留字
      • description：最多 1024 個字元，非空，無 XML 標籤

    環境約束

    Skills 在程式碼執行容器中執行，具有以下限制：

    • 無網路存取 - 無法進行外部 API 呼叫
    • 無執行時套件安裝 - 僅可用預先安裝的套件
    • 隔離環境 - 每個請求都獲得一個新的容器

    請參閱 程式碼執行工具文件 以了解可用的套件。

    最佳實踐

    何時使用多個 Skills

    當任務涉及多個文件類型或領域時組合 Skills：

    良好的使用案例：

    • 資料分析（Excel）+ 簡報建立（PowerPoint）
    • 報告生成（Word）+ 匯出為 PDF
    • 自訂領域邏輯 + 文件生成

    避免：

    • 包含未使用的 Skills（影響效能）

    版本管理策略

    用於生產：

    # Pin to specific versions for stability
container={
    "skills": [{
        "type": "custom",
        "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
        "version": "1759178010641129"  # Specific version
    }]
}

    用於開發：

    # Use latest for active development
container={
    "skills": [{
        "type": "custom",
        "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
        "version": "latest"  # Always get newest
    }]
}

    提示快取考慮

    使用提示快取時，請注意在容器中更改 Skills 列表將破壞快取：

    # 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"}]
)

    為了獲得最佳快取效能，請在請求中保持 Skills 列表一致。

    錯誤處理

    優雅地處理 Skill 相關的錯誤：

    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

    後續步驟

    API 參考

    包含所有端點的完整 API 參考

    編寫指南

    編寫有效 Skills 的最佳實踐

    程式碼執行工具

    了解程式碼執行環境

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