没有 Claude Code，如何实现 Skills？ChatGPT、Kimi、DeepSeek、豆
本文探讨在没有ClaudeCode原生Skills机制的情况下，如何利用其他AI工具实现类似功能。作者指出，虽然ChatGPT、Kimi、DeepSeek和豆包等工具缺乏SKILL.md自动触发机制，但可通过替代方案实现项目规则的持续引用。这些方案包括：ChatGPT的项目空间和自定义指令、Kimi的文件问答功能、DeepSeek的长上下文处理，以及豆包的智能体和知识库功能。文章强调核心在于将项目
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作者： 连小白 (连享会)
邮箱： lianxhcn@163.com
- 分类：AI 专题
- Title: 没有 Claude Code，如何实现 Skills？ChatGPT、Kimi、DeepSeek、豆包的替代方案
- Keywords: Skills, Prompt, ChatGPT, Kimi, DeepSeek, 豆包, PROJECT_RULES.md, AI 工作流, 论文复现, 数据清洗
- 提要：ChatGPT、Kimi、DeepSeek、豆包等工具，都没有原生的 Skills 机制。本文介绍如何用项目规则文件、项目指令、文件问答、知识库和智能体，来近似实现与 Claude Code 中的 Skills 类似的效果。
编者按：上一篇 推文 讨论了如何用 Claude Code Skills 把论文复现、数据清洗和代码规范写进 AI。但很多读者日常使用的是 ChatGPT、Kimi、DeepSeek、豆包等工具，它们未必有 Claude Code 式的
SKILL.md自动触发机制。本文讨论的重点是：如果没有原生 Skills，我们能否用项目规则文件、项目指令、文件问答、知识库和智能体，近似实现同样的效果？
1. 不是每个工具都有 Skills
Claude Code Skills 有比较明确的原生机制：在 Claude Code 中，自定义 Skill 通常以文件夹形式存在，包含 SKILL.md 文件；Claude 会根据任务自动发现并使用相关 Skills。Anthropic 的 Agent Skills 文档 也说明，Skills 采用分层加载机制：启动时加载 name 和 description 等元数据，触发后再读取 SKILL.md 正文，必要时继续读取附带文件或执行脚本。
这套机制很适合代码项目，因为它把项目规则变成了 Claude 可以自动调用的「任务能力模块」。例如，一个 Stata 回归 Skill 可以规定不要修改原始数据、使用相对路径、回归表输出到 tables/、图片输出到 figs/；一个 Quarto 写作 Skill 可以规定不要破坏公式、脚注、图片链接和交叉引用。
但问题是，很多读者并不使用 Claude Code。他们可能主要使用 ChatGPT、Kimi、DeepSeek 或 豆包，也可能在网页端、桌面端、手机端和 API 之间切换。
这就需要先澄清一个概念：
Claude Code Skills 是一种具体实现；真正值得迁移的是「把反复解释给 AI 的项目规则，沉淀为可复用上下文」的工作方式。
换句话说，文件名是否叫 SKILL.md 并不是最重要的。真正重要的是：AI 能不能在后续任务中持续引用你的项目规则，而不是每次都从零开始。
对于经管和社会科学研究者来说，这些项目规则通常包括：
-
原始数据不得修改；
-
清洗后的数据保存到
data_clean/； -
回归表保存到
tables/； -
图形保存到
figs/； -
代码使用相对路径；
-
数据清洗、变量构造、回归分析、图表输出分开写；
-
修改 Quarto 文稿时不得破坏公式、脚注、交叉引用和图片链接；
-
每次修改后说明改动了哪些文件、生成了哪些输出。
不同工具实现这些规则的方式不一样，但目标是一致的。
| 工具 | 最接近 Skills 的做法 | 适合解决什么问题 |
|---|---|---|
| Claude Code / Agent Skills | .claude/skills/xxx/SKILL.md |
代码项目中的自动触发规则、任务流程、工具约束 |
| ChatGPT Projects / Custom GPTs | Projects、自定义指令、Custom GPTs、项目规则文件 | 长期论文项目、课程材料、写作风格、代码规范 |
| Kimi / Kimi API 文件问答 | 文件上传、文件问答、长上下文、规则文件 | 长文档、论文草稿、变量说明、材料整理 |
| DeepSeek / DeepSeek API / Context Caching | 长上下文、规则文件、API system prompt、Context Caching | 推理、代码生成、规则约束输出 |
| 豆包 / 火山引擎 AgentKit / 知识库相关文档 | 文件上传、智能体、知识库、AgentKit | 文档处理、企业 / 课题组知识库、固定任务助手 |
需要注意，这张表和上图不是在说这些工具都拥有 Claude Code 式的 Skills 自动触发机制。更准确地说，它们可以用不同方式实现类似目标：让 AI 在一个项目中持续参考同一套规则。
ChatGPT Projects 可以把聊天、上传文件和自定义指令组织到同一个项目空间中，使回答参考该项目内共享上下文；Kimi API 文件问答 支持文件上传和基于文件内容进行问答；DeepSeek API 提供网页、App 和 API 入口，API 文档还介绍了 Context Caching；豆包及火山引擎则提供 AgentKit、知识库和智能体等面向企业与智能体开发的能力。
因此，本文的核心不是「哪个工具功能最多」，而是：
AtomGit AI 社区提供模型库、数据集、Agent、Token等资源
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