本文讨论了如何通过实现“技能”和“钩子”来改进 Claude 的功能，使其超越基础知识。这些功能旨在通过允许 Claude 访问和执行预定义的信息和规则来减少重复提示和 token 使用。技能使 Claude 能够在无需重新解释的情况下引用现有知识，而钩子则在模型外部确定性地强制执行操作，从而节省 token。 AI
影响 技能和钩子提供了一种在与 Claude 等 AI 模型交互时提高用户效率和降低 token 成本的方法。
排序理由 文章讨论了一种通过自定义功能增强现有 AI 模型功能的方法，而不是发布新模型或核心研究。
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