xiaohack's Blog - Agent Skills
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items: 0201好虫子周刊
items: Claude Code 支持重磅扩展 Skills —— 用最新 API 构建更靠谱的 AI 项目
items: 论 Skills 的哲学含义
items: Agent Skills 落地实战：拒绝“裸奔”，构建确定性与灵活性共存的混合架构
items: MCP + PTC + Skills + Subagents
items: Skill 与 MCP 深度对比
items: 一文看懂 Agent Skills：自动化的提示词工程
items: 万能的 skill 创建教程和 hooks 创建教程
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items: vercel 推出了一个 react 最佳实践的 skills

0201好虫子周刊
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date: 2026-02-01T23:57:26+08:00
description: (2026.01.18-02.01)🚀 好虫子周刊：DeepSeek V4前瞻、Agent标准确立、音频界面革命本周关键词： 混合专家 (MoE)、Agent 技能标准、物理 AI、音频首选 (Audio-first)摘要： 本周是开源界深度复盘与大厂战略转向的关键交汇期。DeepSeek R1 发布周年之际，官方以 86 页超长报告披露了 RL 训练核心机密，并预告 V4 版本将冲击 Claude 代码王座。与此同时，Anthropic 推动的 Agent Skills 规范逐渐成为行业事实标准，OpenAI 亦被传出转向“音频优先”硬件策略。整体趋势显示，AI 正在从“大参数”竞赛转向“高可靠性 Agent”和“低成本推理”的务实阶段。🚨 核心头条 (Top Stories)1. DeepSeek R1 报告更新与 V4 预告：开源界的透明化巅峰发布时间： 01.20核心亮点： DeepSeek 将 R1 技术报告扩展至 86 页，完整披露了从 Dev1 到 Dev3 的三阶段强化学习（RL）路径。同时预告 V4 版本将于 2 月中旬发布。技术突破： 详细记录了 MCTS（蒙特卡洛树搜索）在训练中的失败经验，证明了纯 RL 训练即可实现推理能力涌现。V4 将采用更优化的 MoE 架构，侧重软件工程能力。开源/行业价值： 为全球开发者节省了数亿元的验证算力，奠定了中国开源模型在 Hugging Face 社区的领导地位。2. Agent Skills 规范确立：智能体从“玩具”走向“工具”发布时间： 01.26核心亮点： Anthropic 官方开放 Agent Skills 规范。Moltbot（原 Clawdbot）在 GitHub 狂揽 10 万 Star，成为增长最快的 AI 助手项目。技术突破： 通过 MCP（Model Context Protocol）将智能体与真实系统连接摩擦降至最低。引入自验证机制，解决了复杂任务下 Agent 频繁遗忘上下文的痛点。开源/行业价值： 标志着 Agent 开发从碎片化走向标准化，开发者可复用 Vercel 或 Anthropic 提供的技能模块，加速企业级智能体部署。3. 音频界面革命：OpenAI 战略重心向“声音”偏移发布时间： 01.30核心亮点： 社区情报显示 OpenAI 计划在 Q1 发布新一代非 Transformer 架构的音频模型，并与 Jony Ive 合作开发“音频优先”个人设备。技术突破： 实现真·端到端语音交互，摆脱传统的“语音转文字”中转，延迟大幅降低，支持更细腻的情感表达。开源/行业价值： 预示着 AI 交互将从屏幕端（Screen-based）转向环境音端（Ambient Audio），为可穿戴设备和智能家居开辟新赛道。🛠️ GitHub 热门开源项目 (Trending Tools)本周 GitHub Star 增长最快、开发者关注度最高的项目精选⚡ Moltbot一句话介绍： 自托管的“最强 AI 智能助手”，GitHub 增长奇迹。核心价值： 支持集成 Slack/Discord/Telegram，具备系统级操作权限，重点在于数据完全本地化处理，解决了企业对闭环 AI 的核心焦虑。项目地址： moltbot/moltbot🤖 OpenClaw一句话介绍： 专注解决 Agent 稳定性的开源框架。核心价值： 针对长流程任务进行了“反馈闭环”优化，大幅降低了智能体在多步推理中的出错率（Hallucination Rate）。项目地址： pipecat-ai/nemotron-january-2026 (NVIDIA 驱动版)🎨 HunyuanVideo 1.5一句话介绍： 腾讯开源的“显卡救星”视频生成模型。核心价值： 仅需 13.6GB 显存即可运行 720p 视频生成，通过 SSTA 稀疏注意力技术实现了 1.87 倍的生成提速。项目地址： Tencent/HunyuanVideo📑 前沿研究与行业风向 (Insights)物理 AI (Physical AI) 与世界模型： 随着 Boston Dynamics 展示全电动 Atlas 机器人的 RL 训练成果，学术界开始转向“物理层面的智能定义”。LeCun 的 World Model 实验室获得 50 亿美元估值，标志着 AI 正在尝试理解物理世界的逻辑而非单纯的概率拟合。算力能源瓶颈： 马斯克在达沃斯论坛再次预警：电力供应将成为 2026 年 AI 扩张的最大红利障碍。Vistra 等电力巨头通过收购天然气电厂直接对接 AI 数据中心，能源溢价正在重塑 AI 供应链。✍️ 编辑结语： 本周我们看到了 AI 领域从“堆参数”到“堆逻辑”的结构性转变。开源社区不再盲目跟风，而是通过透明…

Claude Code 支持重磅扩展 Skills —— 用最新 API 构建更靠谱的 AI 项目
type: item
date: 2026-01-22T11:05:11+08:00
description: 在上一篇《Claude Code × 智谱 BigModel 实战集成指南》中，我们已经完成了一次完整的项目实战。项目可以正常运行，但在后续代码 Review 时，一个问题逐渐暴露出来：生成的代码虽然能跑，但大量 API 和用法已经过时，与最新官方文档存在明显偏差。这在 AI 辅助开发中其实非常常见——模型的训练数据更新速度，往往赶不上框架和 SDK 的迭代速度。正巧这时，一位朋友向我推荐了 Anthropic 最新发布的 Agent Skills，通过 plugins 的方式，让 Claude 在生成代码时 动态读取最新官方文档和工具能力，从而显著降低“写得像，但跑不通”的概率。本文就是这次探索的完整记录。一、Agent Skills 是什么？官方仓库地址：https://github.com/anthropics/skillsAgent Skills 可以理解为：一套可插拔的“能力模块”，用于教会 Claude 如何用正确的方法、最新的工具、可重复的流程 来完成特定任务。在技术层面上：每个 Skill 本质上是一个文件夹内部包含：指令（instructions）脚本（scripts）资源文件（resources）Claude Code 会在运行时动态加载这些 Skills它能解决什么问题？Agent Skills 的核心价值在于 “降低幻觉 + 提高一致性”，典型应用场景包括：按公司/团队的编码规范生成代码按最新官方文档调用 API（而不是靠模型记忆）执行固定的工程化流程（初始化项目、生成目录结构、部署脚本等）自动化个人或组织级任务简单来说：Skills 不是让模型更聪明，而是让模型更“守规矩”。二、在 Claude Code 中安装 Agent Skills在 Claude Code 命令行中执行：/plugin marketplace add anthropics/skills安装完成后，你就已经具备了使用官方 Skills 的能力。这一步相当于为 Claude Code 打开了“官方增强模式”。三、安装 context7 插件（关键步骤）接下来是本文的重点：context7。1️⃣ 打开插件管理在 Claude Code 中输入：/plugins然后使用键盘 ➡️ 进入 Discover。2️⃣ 搜索并安装 context7在搜索框中输入 context7，完成安装。context7 本质上是一个 MCP（Model Context Protocol）插件，能让 Claude 直接参考并对齐最新的官方文档内容。四、使用 context7 生成项目代码安装完成后，就可以在 Prompt 中显式声明使用 context7。示例 Prompt--- name: context7 description: 使用 Context7，基于框架最新的官方文档 --- # context7 ## 指南 已使用以下技术栈生成企业级项目： - 使用 Context7，基于最新的官方文档 - FastAPI 0.128.0，带 Token 认证 - 使用 sqlite 生成 token - 不使用 JWT，仅做 Token 校验 - langchain 1.2.6，使用 create_agent - langchain-ollama 1.0.1 - model：qwen3-vl:32b - embedding：qwen3-embedding:8b - langgraph 1.0.6 - Milvus（pymilvus）2.6.6 - langfuse 3.12.0通过这种方式，你是在明确告诉 Claude：不要靠“印象”写代码，而是以当前官方文档为准。五、实际体验与问题分析真实结论只有一句话：效果明显提升，但依然不能“一次生成直接可用”。优点API 使用明显更接近最新文档过时参数、废弃方法显著减少工程结构更合理，思路更偏向“真实项目”仍然存在的问题复杂技术栈组合（LangChain + LangGraph + Milvus + Langfuse）仍然需要 多轮调试才能完全跑通某些边界用法依然存在偏差我的判断并不是 context7 不行，而是模型生成速度，依然落后于框架演进速度。context7 做到的是：让 Claude 看得到 最新文档但最终“怎么拼起来”，仍然依赖模型本身的推理与代码能力六、总结如果你正在使用 Claude Code 做偏工程化、偏企业级的项目开发，我的建议是：✅ 一定要上 Agent Skills✅ 能用 context7 就用 context7❌ 不要再完全相信“模型记忆里的 API”但同时也要有一个清醒认知：AI 辅助开发 = 更快的起点，而不是免调试的终点。在当前阶段，最理想的模式依然是：AI 生成 + 人类…

论 Skills 的哲学含义
type: item
date: 2026-01-21T17:13:20+08:00
description: 大家好，我是李琼羽，我没啥拿得出手的 title ，所以就不做这方面的介绍了。另外，本文不过多介绍 skills 是什么，也不教怎么使用，也不会推销 “好用的 skills”，如果对这些有期待，本文可能不适合。零、引言把 agent 放进真实工作里，很快会发现它最常卡住的不是“不会思考”，而是“没在这个组织里做过事”。同样一份报告，你们团队默认的结构、口径、审阅点；同样一次上线，哪些检查是硬规则、哪些是踩过坑才知道的优先级；同样一次对外沟通，哪些信息永远不能外发、哪些措辞必须保留——这些东西通常不在公开知识里，也不在模型参数里，而是活在组织的惯例、清单、事故复盘、师徒传承里。Anthropic 在工程文章里提出的 Agent Skills ，切中的就是这类“怎么做事”的经验：把实践性的、程序性的知识（ procedural knowledge ）封装成一组 agent 可动态发现与按需加载的“文件夹化能力包”，里面可以包含指令、脚本与资源；并且他们直白地类比：写一个 skill 很像给新员工写 onboarding guide——把做事方法捕获、打包、共享，让通用 agent 变成适配具体场景的专门化 agent 。当这套机制在 2025 年底被发布为开放标准并强调跨平台可移植时，它就不再只是某个产品的“提示词技巧”，而是开始变成一种更接近基础设施的形态：经验被对象化、可分发、可组合、可审计。然而，这个转变，本身就是哲学问题。一、Skills 的“技术轮廓”，及其哲学问题一个 skill 最朴素的形态是一个目录，核心文件是 SKILL.md。它必须以 YAML frontmatter 开头，至少包含 name、description； agent 启动时会把每个已安装 skill 的 name/description 预加载进 system prompt ；当判断相关时，再把完整 SKILL.md 正文读入上下文。这套机制的关键词是 progressive disclosure：先加载极小的“目录级线索”，再按需加载正文与引用文件；当 skill 变复杂，可以把更细的内容拆到额外文件，由 agent 在需要时再去读。Anthropic 甚至把它写成一种“手册式分层”：目录（元信息）—章节（ SKILL.md ）—附录（ references/assets/scripts ）。在有文件系统与代码执行能力的 agent 上，技能目录里可捆绑的上下文“几乎无上限”，因为并不需要把所有内容一次性塞进上下文窗口，真正需要时再读取、再执行。但把边界说清楚也同样重要：在当前实现语境里，skills 的“注入”主要是中性工程意义的——把外部文件内容拼接进系统提示与上下文以影响推理与计划；它并不天然负责工具协议、通信、权限治理。开放规范里出现 allowed-tools 字段，恰恰说明了这一点：它更像“权限声明/预批准清单”的雏形，并被标注为 Experimental ，且明确写着“支持程度因实现而异”。也就是说，是否强制执行、如何执行，仍主要由宿主 runtime/产品层决定。到这里为止，skills 看起来像更系统化的 prompt 工程。但它真正有趣的地方在于：它把“经验”变成了可保存、可分发、可调用、可审计的对象；而且这种对象还天然带有目录结构、版本元信息、可选脚本与资源——它已经很像一种“可维护的知识工件”，而不是一次性对话。（不同实现可能会有的信息也略有不同，以后的迭代中可能也会加入更多信息，所以，细节不重要）二、从 know-how 到“可调用的记忆”，Skills 把经验外置成一种可移植的组织“小脑”skills 在工程上解决的是“怎么做”的问题，而哲学里对“会做”这类知识有一条经典区分：know-how 与 know-that 。Ryle 传统里，know-how 并不等价于“掌握一堆命题”，更不是先在脑内默背规则再执行；恰恰相反，很多情形里“会做”在逻辑上反而先于“会说”。Anthropic 对 Agent Skills 的定位（ onboarding guide 式的 procedural knowledge 封装）几乎是对这条区分的工程化回应：把组织里的 know-how 尽可能变成 agent 可读、可执行、可复用的形式。但这里立刻会碰到另一条更尖锐的边界：Polanyi 说“我们知道的多于我们能说出的”。也就是说，许多实践能力带着默会性：能做，却很难完整说清规则。skills 的现实策略并不是“消灭默会知识”，而更像一种切片：把能写下来的部分（流程、模板、禁区、常见坑、例外处理）固化为手册与清单；把不易言说但又关键的部分，留给模型的情境推理与人类的复核机制去兜底。这个切片是否切得好，决定了 skills 的价值上限。…

Agent Skills 落地实战：拒绝“裸奔”，构建确定性与灵活性共存的混合架构
type: item
date: 2026-01-21T10:52:12+08:00
description: 摘要随着 Anthropic 开源 skills 仓库，"Code Interpreter"（代码解释器）模式成为 Agent 开发的热门方向。许多开发者试图采取激进路线：赋予 LLM 联网和 Python 执行权限，让其现场编写代码来解决一切问题。但在构建企业级“智能文档分析 Agent”的实践中，我们发现这种“全托管”模式在稳定性、安全性和可控性上存在巨大隐患。本文将分享我们如何摒弃激进路线，采用 Java (确定性 ETL) + DSL 封装式 Skills + 实时渲染 的混合架构，在保留 LLM 灵活性的同时，确保系统的工业级稳定性。一、 背景：当文档分析遇到“复杂生成”在我们的“文档处理 Agent”项目中，基础的问答功能（RAG）已经解决得很好。但随着用户需求升级，我们面临了新的挑战：用户场景：“这是 2024 和 2025 年的两份经营数据报表，请对比 DAU 和营收的同比增长率，并生成一个 Excel 表格给我。另外，把总结报告导出为 PDF。”这类需求包含两个特征：逻辑计算：需要精确算术（LLM 弱项）。文件 IO：需要生成物理文件（LLM 无法直接做到）。引入 Skills（让 LLM 调用 Python 代码）似乎是唯一解。但在具体落地时，我们走了一段弯路。二、 弯路：激进的“纯 Skills”路线起初，我们参考了开源社区做法，采用了 完全的 Code Interpreter 模式。我们将 requests、pandas、reportlab 等库的权限全部开放给 LLM，并在 Prompt 中告诉它：“你是一个 Python 专家，请自己写代码解决所有问题。”这种“裸奔”模式在生产环境中遭遇了三次暴击：输入端不可控：LLM 对非结构化数据（如无后缀 URL、加密 PDF）的处理极其脆弱，经常陷入报错死循环。输出端崩坏：让 LLM 从零绘制 PDF/Word 是灾难。经常出现中文乱码、表格对不齐、使用了过期的库 API 等问题。安全黑洞：数据流完全在沙箱内闭环，Java 主程序失去了对内容的控制权，无法拦截敏感词或违规数据。三、 变革：Java 主控 + DSL Skills 的混合架构为了解决上述问题，我们重构了架构。核心思想是：收回 LLM 的“底层操作权”，只保留其“逻辑调度权”。我们制定了新的架构分工：Java 负责确定性的数据流转与安检，LLM 负责意图理解与代码组装，Python 沙箱 负责在受控环境下执行具体计算。3.1 架构设计概览我们将系统重新划分为四个逻辑层级：ETL 层 (Java)：负责下载、MIME 识别、OCR、敏感词检测。这是“确定性管道”。Brain 层 (LLM)：负责阅读纯文本，进行逻辑推理，并生成调用代码。Skills 层 (Python Sandbox)：提供高度封装的 SDK（DSL），而非裸库。Delivery 层 (Java)：负责将 Markdown/HTML 实时渲染为 PDF/Word。3.2 输入侧：回归 Java 流水线 (ETL)我们不再让 LLM 去下载和解析文件。所有输入文件，先经过 Java 的 DocPipeline。利用 Apache Tika 进行精准解析，并立即进行敏感词检测和文本截断。这一步保证了喂给 LLM 的数据是干净、安全、标准化的纯文本。3.3 中间层：DSL 封装模式 (The Wrapper Pattern)这是我们对 Skills 实践最大的改进。我们禁止 LLM 直接写 import pandas 进行底层操作，而是预置了一套高度封装的 DSL。Python 端封装 (excel_tool.py)：import pandas as pdimport osdef create_excel(data_list, filename="report.xlsx", output_dir="/workspace"): try: df = pd.DataFrame(data_list) save_path = os.path.join(output_dir, filename) # 【封装价值体现】自动处理格式、列宽、引擎兼容性，屏蔽 LLM 的幻觉风险 with pd.ExcelWriter(save_path, engine='openpyxl') as writer: df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') # 自动调整列宽 (LLM 很难写对的工程细节) worksheet = writer.sheets['Sheet1'] for idx, col in enumerate(df.columns): max_len = max(df[col].astyp…

MCP + PTC + Skills + Subagents
type: item
date: 2026-01-20T10:15:19+08:00
description: 本文內容：MCP+PTC：會「連招」的 Agent 工具箱Skills：給 Agent 配備的「知識膠囊」Subagents：「分而治之」的 Agent 架構聯繫、區別與協同📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1487408原作者： xiaola1转载时间： 2026/1/20 10:15:18

Skill 与 MCP 深度对比
type: item
date: 2026-01-19T17:52:41+08:00
description: Skill 与 MCP 深度对比首先，官方文档非常值得细细品味，看完官方文档倒也可以考虑不用看其他的文章了（针对 skill，mcp 这一块感觉描述一般，mcp 太多东西了）：# Agent Skills# Agent Skills 概览# 通过 MCP 将 Claude Code 连接到工具一、Token 占用对比，这个大家应该都知道，不过多描述1.1 MCP：全量加载模式MCP 在会话启动时全量加载所有工具定义到上下文：会话启动 → 加载所有 MCP 服务器 → 注入全部工具定义（JSON-Schema） 就拿我使用的 mcp 来说： MCP 服务器工具数Token 占用 auggie-mcp1~1kgrok-search5~3kmemory9~5ksequential-thinking1~2k多服务器叠加-轻松突破 10k+ 随便用几个占用就非常大了1.2 Skill：按需加载模式Skill 采用渐进式披露，仅在需要时加载： 阶段加载内容Token 占用 启动时仅 name + description 索引~10-100 tokens/skill触发时完整 SKILL.md 内容~1,000-5,000 tokens/skill 我使用的 skill：90K 的 Skills 目录，/context 仅显示 513 tokens，和 mcp 对比起来，非常直观。1.3 简单对比 维度MCPSkill 启动时占用全量（10k+ tokens）索引（~500 tokens）使用时增量无（已加载）按需逐步加载 二、设计模式对比2.1 MCP：全量注入 + JSON-Schema什么是 MCP？MCP（Model Context Protocol）即模型上下文协议，采用 Host-Client-Server 三层架构：Host (Claude Code) │ ├── Client ←──JSON-RPC──→ context7 Server ├── Client ←──JSON-RPC──→ sequential-thinking Server └── Client ←──JSON-RPC──→ your Server 角色是什么 HostAI 应用程序（比如 Claude Code、VS Code、Cursor 等）Client通信管道，负责与 Server 建立连接、发送 JSON-RPC 请求、接收响应Server提供工具 / 上下文的程序（== 日常说的「安装 MCP」就是安装 Server==）JSON-RPCClient 与 Server 之间传输的数据格式（所有 MCP 都遵守此协议）Tool Schema启动时 Server 返回的「工具说明书」，告诉 Claude 有哪些工具、怎么调用 Host 和 Client 由应用自动管理，开发者 / 使用者只需关注 Server。再比如 FastMCP 框架会自动处理协议细节。MCP Server 目录结构（这里以 Python 为例）my-mcp-server/ ├── pyproject.toml # 包定义（必需） │ ├── name = "mcp-server-xxx" │ └── version = "1.0.0" ├── src/ │ ├── server.py # 入口，初始化 FastMCP │ ├── tools.py # Tool 定义（单文件，适合 <10 个工具） │ ├── tools/ # Tool 定义（多文件，按功能拆分） │ │ ├── __init__.py │ │ ├── search.py │ │ └── fetch.py │ └── resources.py # Resource 提供者（可选） └── README.md tools.py 和 tools/ 二选一，可根据数量决定。Tool 定义示例从这里就可以看出，其实和接口非常像，请求 -> 回调数据，实际上多数的 mcp 也都可以理解成三方接口。from mcp.server.fastmcp import FastMCP mcp = FastMCP("weather") @mcp.tool() async def get_weather(location: str) -> str: """Get weather for a location.""" return f"Weather in {location}: 72°F, Sunny" if __name__ == "__main__": mcp.run(transport="stdio") 客户端配置结构（mcpServers）配置示例：{ "args": [ "-y", "@upstash/context7-mcp…

一文看懂 Agent Skills：自动化的提示词工程
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date: 2026-01-16T16:49:11+08:00
description: Skills 的底层逻辑：从提示词到架构模式最近 Skills 功能上线了，看到大家都在分享使用教程。我就不凑热闹发教程了，今天给各位大佬分享一点更底层的东西：Skills 的本质到底是什么？学不会？没事，学中干，干中学各位，没必要非要知道原理，只要会用即可！！！下面我用很简答易懂的话讲解了，还不懂就评论问吧！！！什么是 Skills？Skills 的本质：Agent 时代的通用架构模式Skills 不属于任何模型，不属于 MCP，也不属于任何一家科技巨头。它是 Agentic AI ( 智能体 AI) 发展过程中诞生的一种通用设计 模式 (Design Pattern)。抛开所有无用的内容，来看看具体实现，Skills 的核心逻辑其实很简单，可以用下面这个永恒的公式概括：Skills = System Prompt (系统提示词) + Trigger (自动触发器) + Executable (可执行文件)1. 手动模式 vs 自动模式为了理解 Skills 的适用性，我们回溯到人与 AI 交互的最基本形式。比如当你想要 AI 帮你写出一段高质量代码时，你通常可能会输入这样一段话：“你现在是一个资深 Python 架构师，精通设计模式和性能优化。请帮我审查这段代码…”在这个瞬间，你所输入的对话，其实就是在手动执行一个 Skill。你通过手动输入，给 AI 设定了角色 (Role) 和 上下文 (Context)。所谓的 Skills，就是把这个过程 “代码化” 或 “自动化” 了。无论是在 Gemini CLI、Claude Code 还是现在的这些 IDE 中，逻辑都是一样的：用户将这段 “资深 Python 架构师” 的设定（Prompt）封装成一个独立的模块。系统告诉模型：“如果用户问代码问题，你就自动加载这个模块，不需要用户每次都手敲。”2. 为什么系统提示词 (System Prompt) 也能调用 Skills？你可能会问：模型是怎么知道我有这些 Skills 的？这就涉及到了 System Prompt 的隐形机制。在对话开始之前，IDE 已经在后台偷偷做了一件事：它把所有可用 Skills 的名字和描述，写进了发给模型的第一条系统提示词里。这就像是考试前，老师（IDE）给学生（模型）塞了一张小纸条：“考试须知：如果你遇到不懂的代码题，你可以申请查阅‘Python 架构师手册’（即调用 skill: python-architect）。”正因为系统提示词里预埋了这些指令，模型才能在遇到问题时，理直气壮地 “调用” Skills。所以，System Prompt 不仅是 Skills 的载体，更是 Skills 的 “目录” 和 “导航”。这也是为什么我在 IDE 不支持的情况下能够将 skills 实现，很早就写出提示词来实现了 skills 这个功能。3. 进阶：Skill 包的解剖学 (Scripts & Assets)很多高级 Skill（比如 ui-ux-pro-max-skill）不仅仅是一个 Markdown 文件，它往往是一个文件夹。一个完整的 Skill 包结构通常是这样的：my-complex-skill/ ├── SKILL.md # 大脑：提示词和指令 ├── scripts/ # 手脚：Python/Node.js 脚本 │ ├── audit.py │ └── generate.js └── assets/ # 素材：图片、模板 └── logo.png 当 AI 决定调用这个 Skill 时，它不仅会读取 SKILL.md，还会获得执行 scripts/ 下脚本的权限。 比如，AI 可能会运行 python scripts/audit.py 来扫描你的代码，而不是自己瞎猜。4. 环境悖论：没有 Node 环境会怎样？这是一个非常现实的问题：“如果我在 Skills 中设定了调用 Node.js 脚本，但我电脑上没有安装 Node，Skills 会自动下载吗？”答案是：通常不会。Skills 是运行在你本地环境 (Local Environment) 中的。Skill 就像是一张游戏光盘。你的电脑 就像是游戏机。Node/Python 环境 就像是操作系统。如果你买了游戏光盘（下载了 Skill），但没买游戏机（没装 Node），游戏是跑不起来的。 Agent 尝试运行 node script.js 时，会直接收到系统的报错：command not found: node。虽然现在的 Agent 很聪明，它可能会检测到报错，然后建议你：“检测到未安装 Node.js，请先安装。”但它通常不敢（也不应该）擅自帮你下载安装这种系统级的 Runtime，因为这涉及巨大的安全风险和兼容性问题。…

万能的 skill 创建教程和 hooks 创建教程
type: item
date: 2026-01-16T13:04:03+08:00
description: 在这里，我分享一下如何万能的创建属于你自己的 skill 和对应的 hooks 搭配，不过在分享之前，我要声明，我并非原创发现，我只是从各个地方学习到了知识，然后整合分享给大家一。如何创建自定义的 skill1. 安装 skill 插件与 MCPgithub 仓库地址： anthropics/skills: Public repository for Agent Skills这里我直接把命令拿过来方便直接使用，在 Claude code 里面输入/plugin marketplace add anthropics/skills（两个哪个都行，安装一次就行）/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills/plugin install example-skills@anthropic-agent-skills运行后选择 Install for you (user scope)提示✓ Installed document-skills. Restart Claude Code to load new plugins. 就是安装成功了，然后重启 Claude Code这里安装 skill 插件是为了有 skill-creator，它的作用是创建或更新 skills 的指南2. 安装 **chrome-devtools-mcp** 和 upstash/context7: Context7 MCP Server – Up-to-date code documentation for LLMs and AI code editors（可选项）直接配置这两个 MCP 就行，这里不演示了2. 此时就可以创建 skill 了情景一：需要把 API 文档做成 skill举例：OpenAI 兼容协议文档❶与 Claude 对话：请你使用 context7mcp 去查找 OpenAI 兼容协议文档，详细的告诉我它的全部内容❷请你根据刚刚查询到的全部内容，参考 skill-creator 来帮我生成 skill现在就创建成功了，只不过我发现他放的地方不对那个文件夹是项目级别（当前项目专用），应该放在.claude\skills 这个文件夹里，这个手动移动一下就行，.skill 文件是打包好的把这个 .skill 文件移动到全局 skills 目录，所有项目都可以使用。这时候一个 skill 就创建好了情景二：需要把 context7 查不到的文档做成 skill举例：智谱的 API 文档❶与 Claude 对话：请你使用 chrome-devtools-mcp 访问 使用概述 - 智谱 AI 开放文档（链接放在这里变成蓝链了，对话的时候直接粘贴链接就行，别粘贴文字）❷与 Claude 对话：请你使用 chrome-devtools-mcp 把 cURL；Python SDK；Java SDK；Python SDK (旧) 这几个调用示例的具体内容查一下，还有关于 GLM 编码套餐的端点差异也查看一下（我这里只是举例子，你看你自己的文档，你需要什么内容，你就把你需要的内容让他再次去查看）❸与 Claude 对话：请你根据刚刚查询到的全部内容，参考 skill-creator 来帮我生成 skill创建成功依旧是需要手动一下位置，但是问题不大情景三：把 MCP 做成 skill举例：把 context7 做成 MCP❶与 Claude 对话：请你把 context7 这个 MCP 的调用参考 skill-creator 来帮我生成 skill，我的要求是，在新增或修改代码之前，使用此 mcp 去查询最新的、特定版本的文档和代码示例，放入上下文进行参考万能创建 skill 总结：1. 安装 skill-creator（skill 官方的生成技能）2. 根据自己的需求，先让 Claude code 完成你的任务，先完成一次，然后让他根据上下文参考 skill-creator 去创建一个新的 skill注：MCP 查询到的结果可以写入 skill,mcp 本身的调用也可以写入 skill, 哪怕我刚刚举的例子里没有也是可以做到的。比如说让它先打开浏览器，然后在浏览器里搜索北京今日天气，然后获取当前页面结构，获得到今天的天气，然后让他去创建一个 md 文档，命名为今日日期，内容为今日天气；在整个流程跑完之后，让他参考 skill-creator 去创建一个这样的一个流程 skill3. 如果对现有的 skill 需要进行修改，那直接把 skill 文件夹拉到对话框里，然后告诉他，请你参考 skill-creator 进行修改，我需要修改的内容是：******（这里你可以修改触发条件，你也可以修改任何内容，…

github 上 skills 收集
type: item
date: 2026-01-15T18:29:30+08:00
description: 这个开源项目精选了超级多的 skills，从文档处理，工具调用，市场分析，数据分析，系统安全等 各大精选的 skill 都有。 github.com GitHub - libukai/awesome-agent-skills: Agent Skills 权威中文指南：快速入门、推荐技能、最新资讯与实战案例Agent Skills 权威中文指南：快速入门、推荐技能、最新资讯与实战案例 📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1462309转载时间： 2026/1/15 18:29:29

vercel 推出了一个 react 最佳实践的 skills
type: item
date: 2026-01-15T10:52:31+08:00
description: vercel 把他们 react+nextjs 知识点浓缩成了 1 个 skills感觉编码以后会越来越容易了github 地址：GitHub - vercel-labs/agent-skills📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1461170原作者： uoyc转载时间： 2026/1/15 10:52:31