用途：为 Claude 实现基于文档的引用与 RAG 模式，使回答有据可查、可验证，适用于文档问答、检索增强生成、研究分析等需要来源归属的场景。
主要能力：支持三类引用定位——char_location（文本按字符范围）、page_location（PDF 按页码）、content_block_location（自定义内容按块索引）。可在请求的 documents 中设置 citations 为 enabled 来启用引用，并从响应 content 的 text 块中读取 citations 获取文档标题与起止字符索引。支持自定义内容块以控制引用粒度，支持多文档问答、编号引用与 APA/MLA/Chicago 等学术格式，以及用 cache_control 缓存静态文档。
使用方式：通过 anthropic 客户端调用 messages.create，在 documents 中传入 type 为 document、source 为 text 或 content 的文档，并显式设置 citations 为 enabled；随后遍历响应文本块提取引用。RAG 流程包括文档分块、向量化、相似度检索、将相关块作为文档传入并生成带引用的回答。资料还给出上下文检索做法：先用较快模型为每个块生成简短上下文再嵌入，并称可提升检索准确率 49-67%。
适用场景：文档问答与来源归属、RAG 系统、基于所给文档的接地回答、可信 AI 应用、带引用的研究与分析。
限制：引用仅来自所提供的文档；字符索引引用要求文本精确匹配；PDF 需结构化解析；引用提取会带来约 5-10% 的 token 开销；带引用的响应不支持批处理操作。资料未提供该技能的安装命令、收费与价格、平台支持范围等信息。