实战:团队级 Skill 库与治理

场景:跨境股权研究团队

20 人团队,做美股、港股、A 股的基本面研究。痛点:

• 每个分析师都写自己的长 prompt,风格、口径、输出结构全不一样
• 新人入职 3 个月才能独立出报告
• 换模型、换工具要把 prompt 迁移一遍
• 团队最佳实践沉淀在个别大牛脑子里

目标:半年内把团队知识产品化为 20 个 Skill,形成内部 Skill Marketplace。

Skill 清单设计

fin-skills/
├── data/
│   ├── sec-10k-fetcher/          ← 抓美股 10-K
│   ├── hkex-filing-fetcher/      ← 抓港交所披露
│   ├── cninfo-fetcher/           ← 抓巨潮资讯 A 股披露
│   └── bloomberg-terminal-query/ ← 彭博终端查询(需 license)
├── analysis/
│   ├── sec-10k-analyzer/         ← 10-K 结构化分析
│   ├── ratio-analyzer/           ← 财务比率
│   ├── peer-comparison/          ← 同业比较
│   ├── risk-scorer/              ← 风险评分
│   └── industry/
│       ├── tech-analyzer/
│       ├── banking-analyzer/
│       ├── retail-analyzer/
│       ├── energy-analyzer/
│       └── biotech-analyzer/
├── report/
│   ├── research-memo-writer/     ← 标准研究笔记
│   ├── initiation-report-writer/ ← 首次覆盖报告
│   ├── earnings-preview-writer/  ← 业绩前瞻
│   └── update-note-writer/       ← 更新备忘
└── compliance/
    ├── disclosure-checker/       ← 披露合规检查
    ├── fair-disclosure-reminder/ ← 信披公平提醒
    └── embargo-guard/            ← 信息屏蔽检查

仓库结构与治理

monorepo 组织

fin-skills/                       ← 独立 git repo
├── README.md
├── CODEOWNERS                   ← 每个 Skill 的 owner
├── skills/
│   ├── sec-10k-analyzer/
│   │   ├── SKILL.md
│   │   ├── CHANGELOG.md
│   │   ├── scripts/
│   │   ├── references/
│   │   └── tests/
│   └── ...
├── shared/                      ← 跨 Skill 复用
│   ├── references/
│   │   └── accounting-glossary.md
│   └── scripts/
│       └── xbrl_parser.py
├── .github/
│   └── workflows/
│       └── skill-ci.yml
└── tools/
    ├── lint_skill.py
    ├── upload_skill.py
    └── eval_runner.py

CODEOWNERS 示例

# 数据接入 — 数据工程团队
skills/data/                    @data-eng-team

# 分析逻辑 — 首席分析师 + 行业专家
skills/analysis/sec-*           @chief-analyst @us-equity-team
skills/analysis/industry/tech/  @tech-sector-lead
skills/analysis/industry/banking/ @banking-sector-lead

# 报告模板 — 研究总监
skills/report/                  @research-director

# 合规 — 合规官 + 法务
skills/compliance/              @compliance-officer @legal

CI 流水线

name: Fin-Skills CI
on:
  pull_request:
    paths: ["skills/**", "shared/**"]

jobs:
  detect-changed:
    runs-on: ubuntu-latest
    outputs:
      skills: ${{ steps.changed.outputs.skills }}
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
        with: { fetch-depth: 0 }
      - id: changed
        run: python tools/detect_changed_skills.py >> $GITHUB_OUTPUT

  test-skill:
    needs: detect-changed
    strategy:
      matrix:
        skill: ${{ fromJson(needs.detect-changed.outputs.skills) }}
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - run: python tools/lint_skill.py skills/${{ matrix.skill }}
      - run: pytest skills/${{ matrix.skill }}/tests
      - run: python tools/eval_runner.py skills/${{ matrix.skill }}

  deploy-staging:
    needs: test-skill
    if: github.event_name == 'push' && github.ref == 'refs/heads/main'
    steps:
      - run: python tools/upload_skill.py --env staging --all-changed
      - run: python tools/eval_runner.py --full-suite

内部 Marketplace

Anthropic 提供了组织级 Skill 管理(Claude for Team / Enterprise),再配上你们自己的目录站:

这个页面可以是简单的静态站(从 SKILL.md 的 frontmatter + 调用日志生成),让团队看见"有哪些 Skill 能用、谁维护、热度如何"。

权限模型

新人上手流程

1. Day 1:clone fin-skills repo,按 README 配好 Claude Code + API key
2. Day 1:跑 tools/demo.py,Claude 用 sec-10k-analyzer 完整分析苹果,新人看见流程
3. Day 2-3:用 peer-comparison、report-writer 做一份非敏感公司研究,导师 review
4. Week 1:参与一个 Skill 的 PR——可以是加 reference、修 few-shot、补 eval case
5. Week 2:独立出一份内部研究报告

度量与演进

团队 Skill 用一段时间后,要定期复盘:

避坑清单

终点也是起点

你已经走完这条学习路径:从一个最简 SKILL.md,到三层加载模型,到脚本/references 的规范,到测试/治理,到团队级 Marketplace。

下一步可以:

• 选一个你最痛的工作流程,今天就写一个 Skill 跑起来
• 把团队里的"资深同事的长 prompt"重构成 Skill,让新人也能用
• 在 Anthropic 官方 Skills 示例库里贡献你的作品
• 关注 Claude Skills 后续更新:SKILL 互相引用、Skill 组合、Skill 作为 Claude Code 插件

全书小结