Skills

用了一段时间 Agent，你大概会发现有几件事，自己每周都在跟它重复交代：

• 发版前：「先跑测试，再改版本号，然后生成 changelog，最后打 tag……」
• 代码审查：「先看有没有安全问题，再看命名和边界条件，最后按这个格式输出……」
• 写周报：「从 git log 拉本周提交，按项目分组，语气正式一点……」

每次都要从头讲一遍，讲漏一步它就做漏一步。更麻烦的是，这些经验都在你脑子里或者聊天记录里，换个会话就没了。

Skills 就是把「你教 Agent 做事的过程」打包成一个随时能调用的能力。 教一次，以后每个会话都能用。

你可能感觉这和上一节课的CLAUDE.md 的功能不是一样么？你要是有这样的感觉，恭喜你学进去了。

学完这节，你就理解Skills 和 CLAUDE.md 的区别了

一、Skills的诞生

[个人思考：这里得加上 skills 最开始是要解决什么问题吧！]

Skills 最开始是 Anthropic 在 Claude 里推出的一个功能，后面大家反馈非常好用，于是整理成了一个开放规范，叫 Agent Skills

目前 Skills 非常重要，原因有三个：

1. 省上下文：用到才加载，装几百个也只露出一句简介（下面马上讲）
2. 能沉淀经验：AI很聪明，但是不懂你的细节，你书写给AI看的细节，写一次就能一直复用，还可以 提交到 Git 还能和团队共享
3. 跨工具通用：它是开放标准，Claude Code 之外，主流的 Agent 工具都支持同样格式的 Skill，学一次到处能用，已经形成了业内规范共识。

一、Skill的组成

一句话：Skill = 指令 + 资源，打包放进一个文件夹，如下面这个结构

feature-checklist/
├── SKILL.md          # 必需：说明这个 Skill 干什么、什么时候用、怎么做
├── templates/        # 可选：模板文件
│   └── pr-template.md
└── scripts/          # 可选：可执行脚本
    └── check.sh

看起来就是个文件夹，好像没什么特别的。关键在于它的加载方式。

1.按需加载：Skill 最核心的设计

还记得之前讲的，上下文是稀缺资源，塞进去的东西越多，模型越容易分心，成本也越高。

假设你有 20 个流程，全写进 CLAUDE.md，那每次会话一开始就要带着这几千行说明，哪怕你今天只想改个错别字。

Skills 用的办法叫渐进式加载（Progressive Disclosure），分三层：