07 | 应用：构建替代工作流的 Skills 完成金融研报的生成
邢云阳
你好，我是邢云阳。
在前面的课程中，我们演示了如何将业务逻辑封装为自定义工具，并交由 ClaudeSDKClient 调用。然而，正如我们在前文所探讨的，Claude Code 的设计哲学强调：Agent 的工具集应当遵循“少而精”的原则，优先保留具备通用能力的工具。这是因为工具数量的膨胀会不可避免地挤占宝贵的上下文窗口，进而影响模型的推理质量与响应效率。
从单独调用工具进阶到以 skills 为主
为了化解这一矛盾，Claude Code 官方在架构层面进行了两阶段的优化探索。
第一阶段是引入工具的渐进式加载机制，其核心是 MCP Tool Search。当注册的工具定义占据上下文窗口超过 10% 的阈值时，系统会自动触发该机制。此时，系统不再一次性将所有工具的完整定义注入上下文，而是仅加载工具的简要名称与描述。只有当模型判断确实需要调用某个工具时，才会按需检索并加载其详细的参数与调用说明。这种“按需获取”的策略，大幅降低了常驻上下文的开销。
第二阶段则是 Skills（技能） 机制的推出。Skills 同样采用了渐进式加载的设计思路，但其加载的内容并非工具定义，而是指导模型完成特定任务的步骤说明、业务规范以及参考文档等。换言之，Skills 将“如何做一件事”的方法论从上下文中剥离出来，仅在模型需要执行具体任务时才动态载入。这不仅进一步释放了上下文空间，也让 Agent 的能力扩展变得更加灵活与高效。这样说可能你暂时没什么感觉，后续我们演示 Skill 封装实例的时候，你就明白我的意思了。
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