Claude Agent Skills 与 n8n 深度实测对比：谁才是 AI 自动化的未来？

最近 AI 圈子里最火的话题，莫过于 Claude 的 Agent Skills。很多人在试用后感叹，只需要写下一段简单的任务描述，它就能像真人助手一样，帮我们搞定整个复杂的任务流程。甚至有一种声音在蔓延：有了 Agent Skills，像 n8n 这种深耕已久的工作流自动化工具是不是就要被淘汰了？

作为一名深耕工作流自动化的创作者，我也非常好奇这个问题的答案。为了帮大家看清本质，我决定进行一次深度的实战对比。我们将从安装配置开始，通过真实的案例，看看它们各自的优势到底在哪，以及 Agent Skills 是否真的能取代 n8n。

什么是 Claude Agent Skills？

在深入对比之前，我们先来聊聊到底什么是 Agent Skills。

简单来说，Agent Skills 是将专业知识打包成可被发现的功能，从而变成一种“技能”。每一个技能（Skill）的核心是一个名为 skills.md 的 Markdown 文件。这个文件就像是给 AI 的“说明书”，里面包含了 Claude 在执行任务时需要读取的操作指引，以及它可以选用的支持文件（比如脚本或模板）。

这些技能并不是时刻都在后台运行，而是根据你下达的指令“按需加载”的。

Agent Skill 的标准文件结构

一个完整的 Skill 通常存放在 .claude/skills/技能名称 目录下，包含以下部分：

  1. skills.md（核心文件）：定义技能的名称、描述、使用条件以及详细的工作流指令。
  2. reference（引用文件夹）：存放参考资料，如法律条文、医疗文件等。这是可选的，按需添加。
  3. examples（示例文件夹）：存放任务的执行示例，让 AI 学会如何处理特定需求。
  4. scripts（脚本文件夹）：支持 .sh 脚本或 Python 脚本，用于执行具体的任务操作。
  5. templates（模板文件夹）：存放输入、输出的参考模板或相关文献。

如何在本地安装和配置 Claude Code？

目前在国内，使用 Agent Skills 最方便的方式是通过 claude-code 命令行工具。下面是详细的安装步骤。

第一步：安装 Node.js

你需要先在本地安装 Node.js。直接访问 Node.js 官网，根据你的电脑系统（Windows 或 Mac）选择对应的版本下载并安装。

  • 如何验证？：打开终端（或命令行），输入 node -v。如果你能看到版本号，说明安装成功了。

第二步：一键安装 Claude Code

在终端中输入以下指令进行全局安装：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code （注：基于原文描述的 npm 全局安装方式）

  • 检查版本：输入 claude -v。实测时使用的版本是 2.0.76。

第三步：创建并运行项目

Claude Code 的运行是基于文件夹和项目的。建议你单独创建一个项目文件夹，比如叫 claude_skills。

  1. 进入该文件夹，右键打开终端。
  2. 输入 claude 激活工具。
  3. 初次启动时，你可以选择界面的皮肤模式（如暗黑模式或明亮模式）。

第四步：身份鉴权与国内平替方案

正常情况下，系统会要求你登录 Claude Pro 会员进行身份验证。如果你在境内无法直接使用 Claude，可以考虑使用智谱 AI (Zhipu AI) 作为平替。
智谱提供了 API Key，可以无缝接入到 claude-code 中。你只需要去智谱的开发者后台注册一个账号，根据需要选择资源包或按量计费即可。

第五步：注入 API Key 到环境变量

拿到智谱的 API Key 后，你需要将其注入到环境中。

  • Windows 用户（PowerShell 示例）：
    你需要设置 token、url 链接以及超时参数。将你申请到的 API Key 替换到脚本对应的位置，然后在 PowerShell 中运行即可。
  • 运行：设置好后，再次在项目文件夹中运行 claude，你会发现它已经成功接入了模型（如 GLM-4）。

[图片：展示终端中成功运行 claude-code 的界面]

编写你的第一个技能：skills.md 指南

编写 skills.md 就像是在写一段结构化的 Prompt。以下是一个用于“文章提取与总结”的技能模板示例：

---
name: article_summarizer
description: 从指定 URL 提取文章全文并生成结构化摘要。
---
# Instruction
该技能旨在高效提取网站文章内容，分析并生成摘要。

## 工作原理
1. 接收链接后，判断是文章 URL 还是网站首页。
2. 如果是文章 URL，直接调用 Playwright 插件提取内容。
3. 如果是首页，先筛选最新文章链接，再依次提取。
4. 总结为有序列表，包含：标题、来源、核心摘要、关键要点。
5. 将结果保存为 Markdown 文件。

实战对比：量子位新闻自动推送任务

为了直观对比两者的效率，我们设定了一个相同的任务：访问“量子位”网站，获取最新的 3 条新闻资讯，由 AI 总结摘要，最后发送到飞书群聊中。

场景一：使用 Claude Agent Skills 执行

在这种模式下，我将任务拆分成了两个技能：一个负责文章提取总结，另一个负责对接飞书 API 接口。

  1. 任务启动：在终端输入“访问量子位，获取最新三条资讯并总结成摘要”。
  2. 自动识别：Claude 自动识别并调用了“文章提取”技能。它通过 Playwright 插件自动操控浏览器，抓取了三篇关于 Meta、物理研究和 Stack Overflow 的文章。
  3. 结果保存：它按我预设的格式生成了摘要，并以时间命名为 Markdown 文件保存在本地。
  4. 推送动作：接着它询问是否发送到飞书。在获得允许并提供 AppID、密钥和群聊 ID 后，它自动规划了步骤：设置环境变量 -> 格式化消息 -> 调用外部脚本发送。

实测感受：Claude 的容错性极强。在执行过程中，如果遇到路径错误或接口不通，它会自动进行修复和调试，不需要我干预。

场景二：使用 n8n 执行

在 n8n 中，我搭建了一个严谨的工作流。步骤如下：

  1. RSS 订阅节点：直接接入量子位的 RSS 源。
  2. Limit 节点：限制只抓取 3 篇。
  3. HTTP Request 节点：以 GET 方式抓取网页 HTML 源码。
  4. HTML 提取节点：通过 CSS 选择器（如 .article 标签）提取正文，并排除图片和广告。
  5. AI Agent 节点：将提取的文字交给 AI 总结。
  6. Code 节点：合并三篇摘要。
  7. Feishu 节点：一键推送到群聊。

实测感受：n8n 的执行逻辑非常清晰，由于流程是预设好的，出故障的概率极小。

深度数据对比：Claude vs n8n

维度 Claude Agent Skills n8n 工作流
执行速度 接近 3 分钟（含调试过程） 49 秒
Token 消耗 较高（因为要推理、规划和报错修复） 极低（仅总结环节使用 AI）
并发能力 较低（通常按顺序一步步来） 高（支持并行执行多个任务）
入门难度 低（对话式上手，只需写 md 文件） 中（需要学习节点和 UI 操作）
系统性质 依赖大模型生态的封装格式 独立的、闭环的控制系统

如何选择最适合你的工具？

通过案例我们可以发现，这两个工具各有所长。选择时可以参考以下标准：

什么时候该选 n8n？

  • 任务高频且重复：比如每天要从 500 个电商网站抓取价格并存入数据库。如果用 Claude 跑，每天光 Token 费可能就要几十块钱，而 n8n 的成本几乎为零。
  • 对速度有要求：n8n 没有模型速率限制，只要你的硬件能扛住，可以无限并发。
  • 流程固定、结果明确：对于这种“死逻辑”的任务，n8n 显然更稳健。

什么时候该选 Agent Skills？

  • 任务模糊且非结构化：比如分析 30 份竞品报告，找出其中的潜在风险。这种任务没有固定流程，需要 AI 极强的语义理解和推理能力。
  • 探索性任务：当你自己都没想清楚具体步骤时，让 AI 帮你去试错、去分拆任务，Skills 会更高效。

如何理解这两者的关系？

如果非要用一个比喻来形容：

  • n8n 就像一辆挖掘机：刚开始学驾驶时，你需要记住每个按钮、每个拉杆的作用（学习曲线陡峭）。但一旦你学会了，它就是一个极其强大的、独立的机器。你可以开着它去任何工地干重活，它不依赖任何咒语，只讲究逻辑和力量。
  • Agent Skills 就像一名魔法师：表面上，你只需要念一段咒语（自然语言描述），奇迹就发生了。但是，想要让咒语生效，魔法师本人必须有极高的素养。如果你不懂底层的 Python 脚本、环境配置或中端操作，稍微复杂的魔法就会爆错或失效。

Skills 的天花板，不在于工具本身，而在于使用者自身的综合能力（全栈工程素养）。

常见问题解答 (FAQ)

Q: Claude Agent Skills 会让 n8n 消失吗？

A: 不会。它们在自动化生态里扮演的角色完全不同。n8n 更多依赖工具和流程，对模型的依赖较少；而 Skills 极度依赖模型能力。它们是互补关系，而不是替代关系。

Q: 我是零基础，应该先学哪个？

A: 如果你只需要处理一些简单的、对话式的任务（如抓取网页、整理文档），Agent Skills 上手极快。但如果你想构建企业级的、稳定的自动化系统，建议系统学习 n8n，它能带给你更清晰的逻辑感和更低的运行成本。

Q: 运行 Agent Skills 必须付费吗？

A: 需要有支持的 API 环境。虽然可以使用智谱 AI 等国内平替，但调用大模型始终会产生 Token 费用。相比之下，n8n 只有在调用 AI 节点时才会产生费用。

Q: 为什么我的 Agent Skill 总是执行失败？

A: 可能是因为你的 skills.md 指令不够明确，或者脚本环境配置有误。Agent Skills 的天花板取决于用户的综合工程能力，建议检查脚本权限和环境变量设置。

总结

选择工具不应该盲目追新，而要看它能否为你提供最稳定的结果。n8n 胜在稳定、高效和确定性；Claude Agent Skills 胜在灵活、智能和容错性。在实际工作中，将两者的优势结合起来，才是最高级的自动化方案。