Trong các dự án phát triển phần mềm hoặc vận hành kỹ thuật, việc sử dụng
LLM thường gặp một vấn đề phổ biến: mô hình có thể trả lời đúng về mặt
kiến thức, nhưng không tuân thủ đúng quy trình, tiêu chuẩn hoặc phong cách
làm việc của tổ chức.
Claude Code Skills được thiết kế để giải quyết chính
khoảng trống này.Bài viết này trình bày khái niệm Skills, tổng hợp các nguyên tắc xây dựng
Skill theo tài liệu chính thức của Claude, đồng thời hướng dẫn chi tiết
từng bước để xây dựng một Claude Code Skill có thể sử dụng trong thực tế.
1. Skills là gì và vì sao cần thiết
Skill là một đơn vị tri thức có cấu trúc, dùng để hướng dẫn Claude thực
hiện một loại nhiệm vụ cụ thể theo đúng cách mà người dùng mong muốn. Khác
với prompt thông thường chỉ tồn tại trong phạm vi một cuộc hội thoại,
Skill được định nghĩa độc lập, có thể tái sử dụng nhiều lần và được Claude
tự động áp dụng khi ngữ cảnh phù hợp.
Về bản chất, Skill đóng vai trò như một “quy trình chuẩn hóa”: nó mô tả
khi nào nên sử dụng, cần thực hiện những bước nào, tuân theo những ràng
buộc gì và trong một số trường hợp có thể kèm theo tài liệu tham khảo hoặc
script hỗ trợ.
Nhờ cơ chế nạp theo nhu cầu (lazy loading), Claude chỉ đọc nội dung chi
tiết của Skill khi thực sự cần thiết. Điều này cho phép xây dựng hệ thống
Skills phong phú mà không gây lãng phí context window.
2. Cách Claude Code sử dụng Skills
Trong Claude Code, mỗi Skill được định nghĩa bằng một thư mục chứa file
SKILL.md. File này bao gồm hai phần chính: metadata ở dạng YAML
frontmatter và phần nội dung hướng dẫn ở dạng Markdown.
Trường description trong frontmatter đóng vai trò quyết định.
Claude sử dụng nội dung này để xác định Skill có phù hợp với yêu cầu hiện
tại hay không. Do đó, description cần mô tả rõ chức năng của Skill và bối
cảnh áp dụng.
Skills có thể được khai báo ở cấp cá nhân (personal skills) hoặc cấp dự án
(project skills). Claude Code tự động phát hiện Skills trong các thư mục
con, cho phép tổ chức Skill theo từng domain hoặc nhóm chức năng.
3. Nguyên tắc xây dựng Skill hiệu quả
Best practices của Claude nhấn mạnh rằng Skill không nên lặp lại những
kiến thức phổ thông mà mô hình đã nắm vững. Nội dung của Skill cần tập
trung vào những quy tắc, chuẩn mực và quyết định mang tính đặc thù của tổ
chức hoặc dự án.
Một Skill hiệu quả thường có dung lượng vừa đủ, ngắn gọn và có cấu trúc rõ
ràng. Mỗi đoạn nội dung cần mang giá trị hướng dẫn cụ thể; những phần
không cần thiết nên được loại bỏ hoặc tách sang các file tham khảo riêng.
Đối với các tác vụ có độ rủi ro cao hoặc yêu cầu độ chính xác lớn, hướng
dẫn nên được cụ thể hóa bằng checklist, template hoặc quy trình từng bước.
Ngược lại, với các tác vụ mang tính phân tích hoặc sáng tạo, Skill nên để
lại không gian cho Claude suy luận thay vì áp đặt quá cứng nhắc.
4. Hướng dẫn từng bước tạo Claude Code Skill
Phần này minh họa quy trình tạo một Skill mẫu có tên
commit-helper, dùng để hỗ trợ sinh commit message theo
chuẩn của nhóm phát triển.
Bước 1: Tạo cấu trúc thư mục
~/.claude/skills/commit-helper/
Bước 2: Khai báo file SKILL.md
File SKILL.md cần bắt đầu bằng YAML frontmatter, trong đó xác định
tên Skill, mô tả và các công cụ được phép sử dụng.
---
name: commit-helper
description: Generates consistent commit messages from staged git changes. Use when preparing commits or pull request summaries.
allowed-tools: Bash, Read
---
# Commit Helper
## Objective
Generate commit messages that follow the team's conventions.
## Process
- Analyze staged changes using git diff
- Identify intent and impact
- Propose multiple message options for selection
## Rules
- Subject line under 50 characters
- Use present tense
- Prefer clarity over verbosity
Bước 3: Thử nghiệm trong ngữ cảnh thực tế
Nhập prompt yêu cầu Claude Code “write a commit messsage for git”.
Claude Code hỏi dùng skill “commit-helper” không? Enter để chọn option 1 và hiển thị ra những đề xuất commit
5. Kết luận
Claude Code Skills cung cấp một phương thức chuẩn hóa cách AI hỗ trợ công
việc kỹ thuật, chuyển từ việc “trả lời câu hỏi” sang “thực thi quy trình”.
Khi được thiết kế đúng cách, Skill trở thành một tài sản tri thức có thể
tái sử dụng, chia sẻ trong đội nhóm và duy trì lâu dài.
Việc đầu tư xây dựng Skill không chỉ cải thiện độ chính xác của đầu ra, mà
còn giúp đồng bộ cách làm việc giữa con người và AI trong các dự án quy mô
lớn.
