AI 原生开发工作流实战
Tony Bai
资深架构师
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AI 原生开发工作流实战
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13|智能涌现的基石:精通Agent Skills,为AI植入专家能力

你好,我是 Tony Bai。
在前面的几讲中,我们已经学会了多种为 AI“赋能”的方法。我们用 Slash Commands 将复杂工作流封装为用户可以主动调用的指令;我们用 Hooks 在 AI 生命周期的特定节点上,植入了被动触发的自动化脚本;我们还用 MCP 服务器为 AI 连接了广阔的外部世界
我们的 AI 伙伴 Claude Code,已经越来越像一个通用的(General-Purpose)问题解决专家。它能读文件、能跑测试、能操作 Git,几乎无所不能。
然而,一个深刻的矛盾也随之浮现:
“随着模型能力的提升,我们现在可以构建出能够与完整计算环境交互的通用智能体……但当这些智能体变得越来越强大时,我们就需要一种可组合、可扩展、可移植的方式,来为它们装备领域特定的专业知识。”
这段话精辟地指出了通用 AI Agent 面临的核心挑战:如何在保持其“通用性”的强大基础上,优雅地解决“专业性”的问题?
我们不可能为每一个垂直领域(比如“处理公司财务报表”“遵循团队 Figma 设计规范”“分析 Kubernetes 日志”)都去从零开始训练一个专门的大模型,那样的成本是天文数字。我们也不想把所有领域的专业知识都一股脑地塞进一个巨大的、难以维护的 CLAUDE.md 文件里,那样会迅速撑爆 AI 的上下文窗口,导致其性能下降和“认知混乱”。
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1. Agent Skills是一种新的能力封装范式,使AI能够自主发现和调用预定义的“技能”,从而实现从“听话的执行者”向“博学的思考者”的进化。 2. 技能是由开发者预先定义的“陈述句”,以文件夹结构的形式存在,包含`SKILL.md`文件,定义了技能的“身份证”和具体指令。 3. Agent Skills的调用模式是模型主动调用,AI在接收到自然语言任务后,会主动地在它的“技能库”中进行扫描,寻找与当前任务最匹配的Skill,然后加载并执行它。 4. Agent Skills的核心机制是“渐进式披露”,通过三层信息加载模型实现高效的信息加载策略,解决了“为AI提供海量专业知识”与“保持其上下文窗口轻量高效”之间的根本矛盾。 5. Agent Skills实现了可组合性和可移植性,源于其标准化的文件夹结构,使其成为通用AI Agent装备领域专业知识的理想解决方案. 6. Agent Skills适用于AI处理特定领域问题时自动、更聪明地工作。 7. Agent Skills的设计哲学与最佳实践包括保持技能的“单一职责”和精心撰写“技能广告语”. 8. Agent Skills代表了AI Agent能力扩展的前沿方向,但其应用的最佳实践和最终形态,仍在被社区和开发者共同塑造。

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