xiaohack's Blog - skills
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items: Skills 与延迟加载工具定义的 MCP，目前哪个更高效、稳定和可控？
items: [v0.1] 我把科研流程拆成了一堆 Skills，让 codex/cc 像打工人一样拉磨
items: 自动同步 claude skills 到 codex、gemini、opencode
items: 解决 Codex 在 Windows10 pwsh 下读写乱码问题（Skills 版）
items: 【开源】Claude Code Skills 安装助手
items: 【个人工作流开源】Claude-Code-Multi-Agent 涵盖 300+ 超智能开发调优专家，完整的 Hooks 调优系统
items: Claude Code 的使用小技巧：Skills 与 Commands
items: Claude Code Skill 实用价值与自用场景示例
items: 不用 skill 让 MCP 工具也能渐进式披露
items: 用 cc 结合 skill 弄了个 AI 编程导航站，有没有兴趣要源码和 skill 的

Skills 与延迟加载工具定义的 MCP，目前哪个更高效、稳定和可控？
type: item
date: 2026-01-23T08:29:15+08:00
description: 编者按： 我们今天为大家带来的这篇文章，作者的核心观点是：相较于依赖复杂且高成本的动态 MCP 工具加载机制，以 Skills 为核心的能力摘要与自维护模式，在当前阶段反而更加高效、稳定且可控。文章系统梳理了延迟工具加载（deferred tool loading）的工程现实与限制，指出即便工具可以延后注入，对话级别的工具集合仍然是静态的，且发现机制高度依赖正则匹配，收益并不如预期。作者进一步深入分析了 MCP 在上下文占用、API 稳定性、缓存失效与推理轨迹丢失等方面带来的隐性成本，并结合 Sentry MCP、Playwright 等实践案例，说明为何将 MCP 转换为 Skills，反而能让 Agent 更好地发挥既有工具的能力。文章最后还探讨了 MCP 是否可能完全转化为 Skills 的可行性，并坦率指出当前协议与生态在稳定性与摘要机制上的不足。作者 | Armin Ronacher(作者为 Flask、Jinja2 等开源项目的创建者)编译 | 岳扬我正把所有的 MCP 都迁移到 Skills 上，包括之前还在使用的最后一个：Sentry MCP（译者注：Sentry 是流行的应用监控与错误追踪平台）。早前我就已经完全弃用 Playwright（译者注：由 Microsoft 开发的现代 Web 自动化测试和浏览器自动化框架），转向使用 Playwright Skill。过去一个月左右，关于使用“动态工具配置（dynamic tool loadouts）[1]”来推迟工具定义的加载的讨论一直不少。Anthropic 也在探索通过代码来串联 MCP 调用的思路，这一点我也尝试过[2]。我想分享一下自己在这方面的最新心得，以及为什么 Anthropic 提出的“延迟工具加载方案（deferred tool loading）”并未改变我对 MCP 的看法。或许这些内容对他人会有所帮助。01 什么是工具（Tool）？当 Agent 通过强化学习或其他方式接触到工具定义时，它会被鼓励在遇到适合使用该工具的场景时，通过特殊的 token 输出工具调用。实际上，工具定义只能出现在系统提示词（system prompt）中特定的工具定义 token 之间。从历史经验来看，这意味着我们无法在对话状态的中途动态发出新的工具定义。因此，唯一的现实选择是在对话开始时就将工具加载好。在智能体应用场景中，我们当然可以随时压缩对话状态，或更改系统消息中的工具定义。但这样做的后果是，我们会丢失推理轨迹（reasoning traces）以及缓存（cache）。以 Anthropic 为例，这将大幅增加对话成本：基本上就是从头开始，相比于缓存读取，需要支付完整的 token 费用，外加缓存写入成本。Anthropic 最近的一项创新是“延迟工具加载”（deferred tool loading）。我们仍然需要提前在系统提示词（system message）中声明工具，但这些工具不会在系统提示词发出时就注入到对话中，而是会稍后才出现。不过据我所知，这些工具定义在整个对话过程中仍必须是静态的 —— 也就是说，哪些工具可能存在，是在对话开始时就确定好的。 Anthropic 发现这些工具的方式，纯粹是通过正则表达式（regex）搜索实现的。02 与 Skills 的对比尽管带延迟加载的 MCP 感觉上应该表现更优，实际上却需要在 LLM API 端做不少工程化工作。而 Skills 系统完全不需要这些，至少从我的经验来看，其表现依然更胜一筹。Skills 实质上只是对现有能力及其说明文件位置的简短摘要。这些信息会被主动加载到上下文中。 因此，智能体能在系统上下文里（或上下文的其他位置）知晓自己具备哪些能力，并获知如何使用这些能力的“手册链接”。关键在于，Skills 并不会真正把工具定义加载到上下文中。 可用工具保持不变：bash 以及智能体已有的其他工具。Skills 所能提供的，只是如何更高效使用这些工具的技巧和方法。由于 Skills 主要教的是如何使用其他命令行工具和类似实用程序，因此组合与协调这些工具的基本方式其实并未改变。让 Claude 系列模型成为优秀工具调用者的强化学习机制，恰好能帮助处理这些新发现的工具。03 MCP 能否转换为 Skills？这自然引出了一个问题：既然 Skills 效果这么好，我能不能把 MCP 完全移出上下文，转而像 Anthropic 提议的那样，通过 CLI 来调用它？答案是：可以，但效果并不好。Peter Steinberger 的 mcporter[3] 就是其中一种方案。简单来说，它会读取 .mcp.json 文件，并将背后的 MCP 暴露为可调用的工具：npx mcporter call 'linea…

[v0.1] 我把科研流程拆成了一堆 Skills，让 codex/cc 像打工人一样拉磨
type: item
date: 2026-01-19T18:06:21+08:00
description: github.com GitHub - WILLOSCAR/research-units-pipeline-skills: Research pipelines as semantic execution units:...Research pipelines as semantic execution units: each skill declares inputs/outputs, acceptance criteria, and guardrails. Evidence-first methodology prevents hollow writing through structured intermediate artifacts. 如果大家觉得有帮助，欢迎点个 star 支持一下。Motivation这个 project 的初衷，源于我读到的 Anthropic 的 skills 设计，对这种即插即用、可组合的范式产生了强烈兴趣，觉得在抽象层面非常优雅。由此引出了一个问题：能否像搭积木一样，通过编排 skills 来完成科研流程（好吧，我承认其实是懒癌犯了，想走捷径了，想把 codex 当成拉磨的驴 Agent 来用）？进一步来说，能否用 skills 的组合与调度，替代一部分原本依赖重型编码、耗时执行的复杂研究任务？在这一想法的驱动下，随着 skills 体系逐渐成形、效果开始显现，项目便沿着这个方向持续推进，逐步系统化地构建和打磨这套以 skills 为核心的 Pipeline。其核心理念是：将研究流程显式建模为可组合的语义单元（skills with contracts），使研究任务能够像软件工程一样实现可编排、可复用、可演化、可审计。System Designskills 层面一开始我先入为主地把 skills 理解成 “函数”，但后来发现它更接近于一个自包含的执行单元，skill 描述的不是 “怎么调用”，而是 “在什么条件下、以什么方式完成一件事，并如何判断它是否完成”，这里推荐看 anthropic 的官方 Github 或者 doc。What: 输入是什么，输出是什么（显式依赖）How: 怎么做，有哪些边界情况（notes + procedures）When done: 完成标准是什么（acceptance criteria）What NOT to do: 边界约束（guardrails，比如 NO PROSE）pipeline 层面在设计上对 skills 做了解耦 (不想重复造轮子了，另外改原子化组成的 Pipeline 只需增删改 skills)：不再为每一个研究任务编写一条固定流程，而是将研究过程拆解为一组原子化的 skills（如 retrieval、taxonomy、outline、evidence、writing、validation），再通过 UNITS.csv 显式描述它们的执行顺序与依赖关系。这样一来，不同类型的任务（survey、systematic review、tutorial）可以复用同一套 skills，仅通过不同的编排方式完成，流程本身不再与具体任务强绑定。整个流程被拆解成了 C0-C5 阶段，每一阶段有阶段性的产物（说多了都是泪，end2end 固然优雅，还是要保留中间产物便于回滚），会有隐式或者显示的规则 / 代码确保产物没有特别大的遗漏，在关键性节点引入确定性质量门（如 placeholder leakage、citation health、evidence binding 检查）用来兜底。同时这套 Pipeline 也可以高度个性化，个人比较倾向于设计 Pipeline 的时候让模型自己头脑风暴考虑怎么组合 skills，然后作为参考设计完整的 Pipeline，当然存在 garbage in garbage out 的风险，需要自己校正。具体实现配合 claude code 和 codex 开启了 self-loop 的开发（工具改变生活），抽象出一堆 skills，约束 Pipeline 渐进式执行Usage打开 terminal 开始指挥手下，启动 codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval never （记得要把 sandbox 里面的 network 打开）[sandbox_workspace_write]network_access = true模拟 example你：给我写一个 agent 的 latex-survey ↓ [C0-C1] 检索 800+ 篇论文 → 去重到 150+ 核心集 arxiv 会补全 meta 信息 ↓ [C2] 构建 taxonomy + outline +…

自动同步 claude skills 到 codex、gemini、opencode
type: item
date: 2026-01-16T18:48:31+08:00
description: antigravity 也支持 skills 了，skills 逐渐成为大家的共识。随之而带的带来一个问题，每个工具的 skills 都是在自己的文件结构中去创建和 copy，而且 skills 也是可能需要优化和更新的，导致管理起来挺烦，所以想到基于主工具 claude code 来自动同步 skills 到其它各 ai 工具的想法。opencode 自身就会加载 claude code 的 skills，所以没必要同步Step 1准备好 fswatch，监听 ~/.claude/skills 的变化brew install fswatch Step 2准备一个 sync_skills.sh:#!/bin/bash fswatch -o ~/.claude/skills | while read f; do rsync -a --delete --exclude-from=～/.codex/skills/.exclude-list ~/.claude/skills/ ~/.codex/skills/ rsync -a --delete --exclude-from=～/.gemini/skills/.exclude-list ~/.claude/skills/ ~/.gemini/skills/ rsync -a --delete --exclude-from=～/.gemini/antigravity/skills/.exclude-list ~/.claude/skills/ ~/.gemini/antigravity/skills/ done 其中 --exclude-from 是为了在某些工具中想要排除一些 skills 的同步，比如有一些 skills 只能用于某个工具里，就可以创建一个.exclude-list 文件，把要排除的 skills 文件夹名丢进去，一行一个。Step 3如果想每次重启后自动运行，还可以创建一个 ~/Library/LaunchAgents/com.user.sync_claude_codex_skills.plist：里面的 xxx 换成自己的<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <plist version="1.0"> <dict> <key>Label</key> <string>com.user.sync_claude_codex_skills</string> <key>ProgramArguments</key> <array> <string>/bin/bash</string> <string>/Users/xxx/sync_skills.sh</string> </array> <key>RunAtLoad</key> <true/> <key>KeepAlive</key> <true/> <key>StandardOutPath</key> <string>/tmp/sync_skills.stdout</string> <key>StandardErrorPath</key> <string>/tmp/sync_skills.stderr</string> <key>EnvironmentVariables</key> <dict> <key>PATH</key> <string>/opt/homebrew/bin:/usr/local/bin:/bin:/usr/bin</string> </dict> </dict> </plist> 然后终端执行：launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.user.sync_claude_codex_skills.plist 📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1468794原作者： Terran_Wu转载时间： 2026/1/16 18:48:31

解决 Codex 在 Windows10 pwsh 下读写乱码问题（Skills 版）
type: item
date: 2026-01-15T18:18:02+08:00
description: 之前一直没有体验 codex，最近空下来了，我来一个一个 cli 工具拷打一下，接入我真实的开发任务。一看这个 Codex 读写文件的原理我 TM 头的大了。他使用指令读取文件的时候，居然不携带我的 profile.ps1。网上那篇点击率贼高的文章没个用。我系统是Microsoft Windows 10 专业工作站版版本 10.0.19045 内部版本 19045powershell 版本：PS C:\Users\Administrator> $PSVersionTable Name Value ---- ----- PSVersion 5.1.19041.5965 PSEdition Desktop PSCompatibleVersions {1.0, 2.0, 3.0, 4.0...} BuildVersion 10.0.19041.5965 CLRVersion 4.0. WSManStackVersion 3.0 PSRemotingProtocolVersion 2.3 SerializationVersion 1.1.0.1 原理也没什么好说的，就是 codex 调用工具的时候告诉他要用 utf8 读。好像直接使用编辑器贴 Skill 有问题我就留下个 git 链接吧。也不用点 Star，我很社恐…Zxyy-mo/Get-It-Done: 没什么大道理，全是自用的 LLM 实操小技巧。记录平时用 OpenAI 和 Claude 时比较顺手的提示词、Skills、插件配置，以及一些摸索出来的 Vibe Coding 瞎搞经验📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1463260原作者： wangziwen转载时间： 2026/1/15 18:18:01

【开源】Claude Code Skills 安装助手
type: item
date: 2026-01-14T10:53:56+08:00
description: github.com GitHub - comeonzhj/easy-skills: Skills 安装助手 - 一键安装 Claude Code，管理技能包Skills 安装助手 - 一键安装 Claude Code，管理技能包 缘起是受𝕏上某个大佬的启发（忘记名字了，只能匿名感谢）：要开发给小白用的工具。所以 Vibe-Coding 了这个帮用户快速安装 Claude Code 并管理技能包（Skills）的桌面应用程序。工具实现没啥难度，给 L 站大佬们一些启发。工具可以：一键安装 Claude Code：自动检测环境、安装依赖、配置 npm，适配国内网络环境模型配置：支持配置 API Key、自定义模型端点、选择模型提供商技能管理： 从文件夹或 ZIP 包导入技能选择安装到项目级或全局技能目录查看安装历史记录管理全局技能📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1442800原作者： comeonzhj转载时间： 2026/1/14 10:53:55

【个人工作流开源】Claude-Code-Multi-Agent 涵盖 300+ 超智能开发调优专家，完整的 Hooks 调优系统
type: item
date: 2026-01-14T10:44:46+08:00
description: Claude Code Multi-Agent让 Claude Code 拥有项目感知能力的智能开发框架更多详细的介绍内容与文档，请详见：Claude-Code-Multi-Agent/README.md at master · Prorise-cool/Claude-Code-Multi-Agent如果有功能上的疑问，请在 github 上提交 PR，此项目已内置 MCP因为是个人使用的工作流，开源出来如果有无法复现的情况请反馈给我及时优化，欢迎提交 PR，分享更多实用的 SKILLS 技能 这是什么？Claude Code Multi-Agent 是一个为 Claude Code 设计的智能开发框架，通过 Hooks 系统 在会话生命周期中自动执行智能操作，让 Claude Code 从 “通用聊天助手” 升级为 “懂你项目的专业开发伙伴”。核心定位这不是一个插件生态，而是一个 Claude Code 的专属工作空间你需要将仓库克隆后，将你的项目（或初始化项目）放在此文件夹中，即可享受智能 Hooks 定义以及 300+ Skills 方案。 解决了什么痛点？痛点 1：Claude Code 缺乏项目感知能力问题：Claude Code 默认不知道你的项目是什么类型、使用什么框架、有什么依赖。每次都需要你手动描述项目背景。解决：通过 Ollama 智能引擎 自动检测项目类型（Python/Node.js/Java 等）、识别框架（Django/FastAPI/React 等），并在会话启动时自动注入项目上下文。痛点 2：需要手动配置各种工具和提示词问题：每次使用 Claude Code 都需要：手动告诉它项目结构手动配置 Git 工作流手动编写提示词模板手动管理文档更新解决：零配置启动 - 克隆即用，所有配置通过 Hooks 自动完成。提示词模板化存储在 prompts.json，支持团队协作和版本控制。痛点 3：缺乏智能的意图分析和技能推荐问题：Claude Code 不知道什么时候该调用什么工具，也不知道有哪些可用的专家技能。解决：智能意图分析 - 自动判断任务复杂度，推荐合适的 MCP 工具（Sequential Thinking、Task Manager 等）和 Skills（后端专家、测试专家等）。痛点 4：文档维护繁琐且容易遗忘问题：代码改了，文档忘了更新。项目知识散落在聊天记录中，无法沉淀。解决：自动文档维护 - 每次代码修改后，强制提示更新 DEVELOPMENT.md、KNOWLEDGE.md、CHANGELOG.md，确保文档与代码同步。 核心优势所有判断逻辑通过本地部署 Ollama 完成，无需编写复杂的规则引擎。提示词模板化存储在 prompts.json，支持持续调优和版本控制。 300+ Skills 专家智能体会话启动时自动扫描并加载所有 Skills，包括：后端专家 (/backend-specialist) - Django、FastAPI、Spring Boot 等前端专家 (/frontend-specialist) - React、Vue、Next.js 等测试专家 (/testing-specialist) - 单元测试、集成测试、E2E 测试安全专家 (/security-specialist) - OWASP Top 10、安全审计架构专家 (/architecture-specialist) - 系统设计、微服务架构DevOps 专家 (/devops-specialist) - CI/CD、容器化、云部署… 还有更多 自动文档维护系统强制维护三个核心文档：DEVELOPMENT.md - 开发工作文档（任务状态、进度跟踪）KNOWLEDGE.md - 项目知识库（技术决策、代码模式）CHANGELOG.md - 变更日志（版本记录、功能变更）文档在会话启动时自动注入上下文，替代 Memory MCP，避免上下文爆炸。 Git 工作流智能集成自动检测 Git 仓库配置，提示分支策略（github-flow /git-flow），确保团队协作规范。 零配置启动基于 uv 的依赖管理，无需手动安装 Python 包。克隆项目 → 配置环境变量 → 启动 Claude Code，即可使用。 使用示例示例 1：自动项目检测场景：你打开了一个新的 Python 项目，想了解项目结构。操作：直接打开 Claude Code，系统会自动：检测项目类型（Python + FastAPI）识别框架和依赖加载相关 Skills（后端专家、测试专家等）初始化项目文档结果：Claude Code 立即了解你的项目，无需手动介绍。示例 2：调用专家 Skills场景：需要设计 RESTful API，…

Claude Code 的使用小技巧：Skills 与 Commands
type: item
date: 2026-01-14T10:37:28+08:00
description: 相信各位佬友现在已经或多或少使用过 skills 并且创建了更好用更合适的协助式 skills，今天我以我个人这几天在简单使用中来小小的总结一下 skills 和 commands（希望各位大佬批评指正 ）Skills 的使用：1. skills 的基本要素：首先 skills 分为用户级与项目级，两者的存放位置如下，仅需要把你想要下载的 skills 放在下面的目录中，cc 在每次对话开始前就会自动识别并加载用户级与项目级的 skills，并且可以用 /{skill-name} 的方式调用或者根据你的上下文内容自动调用 skills：用户级：~/.claude/skills/ 用户级的 skills 全局生效，可以在任何目录中调用用户级 skills项目级：<项目根目录>/.claude/skills/ 项目级 skills 仅在当前项目生效，适合针对该项目做专业的工作skills 的一般目录结构如下，以官方的 skill-creator 中的 SKILL.md 中的内容为例skill-name/ ├── SKILL.md（必需） │ ├── YAML frontmatter 元数据（必需） │ │ ├── name:（必需） │ │ └── description:（必需） │ └── Markdown 指令（必需） └── 捆绑资源（可选） ├── scripts/ # 可执行代码（Python/Bash 等） ├── references/ # 需要时加载到上下文的文档 └── assets/ # 用于输出的文件（模板、图标、字体等） 在官方的 skill-creator 中的 SKILL.md 中介绍了每个 skill 所需要的内容YAML frontmatter: Claude 会通过上下文中的内容匹配 description 中的应用场景来触发 skill，或者通过 /skillname {描述}l 来触发，需要简短并全面的描述整个 skill 的功能和应用场景。--- name: <skill-name> description: <简要说明技能功能>。当用户请求"<触发短语1>"、"<触发短语2>"、"<触发短语3>"，或涉及<相关领域/任务>时，使用此技能。 --- references/：在加载 skill 时会一并加载到上下文中来作为补充思考的参考资料，通常是执行一个 skill 中多个模式时的参考资料补充，也可以是每个模式具体的流程。scripts/：skill 可以包含脚本，可以变成一个主动触发的小型 MCP 服务，一些重复性或者规定格式文件生成工作可以以脚本的形式写在 skill 中，比如你可以让它读取数据库指定表并按照模板自动生成全后端的 CRUD 代码。assets/：静态的文件，图像、logo 等等，这个应该是写一些前端代码生成时用到的东西，目前我还没用到过。 skill-creator 的完整描述 --- name: skill-creator description: 创建高效技能的指南。当用户想要创建新技能（或更新现有技能）以扩展 Claude 的能力时，应使用此技能，包括专业知识、工作流程或工具集成。 license: 完整条款见 LICENSE.txt --- # 技能创建器 本技能提供创建高效技能的指导。 ## 关于技能 技能是模块化、自包含的软件包，通过提供专业知识、工作流程和工具来扩展 Claude 的能力。可以将它们视为特定领域或任务的"入职指南"——它们将 Claude 从通用代理转变为配备程序性知识的专业代理，而这些知识是任何模型都无法完全具备的。 ### 技能提供的内容 1. 专业工作流程 - 特定领域的多步骤程序 2. 工具集成 - 处理特定文件格式或 API 的指令 3. 领域专业知识 - 公司特定知识、数据模式、业务逻辑 4. 捆绑资源 - 用于复杂和重复任务的脚本、参考资料和资产 ## 核心原则 ### 简洁至上 上下文窗口是公共资源。技能与 Claude 所需的其他所有内容共享上下文窗口：系统提示、对话历史、其他技能的元数据以及实际的用户请求。 **默认假设：Claude 已经非常智能。** 只添加 Claude 尚不具备的上下文。对每条信息提出质疑："Claude 真的需要这个解释吗？"以及"这段内容值得消耗这些 token 吗？" 优先使用简洁的示例，而非冗长的解释。 ### 设置适当的自由度 根据任务的脆弱性和可变性匹配具体程度： **高自由度（基于文本的指令）**：当多种方法都有效、决策取决于上下文或启发式方法指导方案时使用。 **中等自由度（伪代码或带参数的脚本）**：当存在首选模式、可接受一定变化或配置影响行为时使用。 **低自由度（特定脚本，少…

Claude Code Skill 实用价值与自用场景示例
type: item
date: 2026-01-11T08:51:58+08:00
description: 应该也有人注意到，skills 和 commands 文件夹中的定义都会被追加到 / 命令列表中。将两者拆分开来的目的，就是为了在结构上保持清晰，便于后续维护与扩展。说到这里，我也顺便附上一个具体示例commands 文件夹下的 code-think.md description: “自动深度思考引擎。检测到复杂推理场景时自动启动思维链，无需手动调用。支持：架构设计、问题诊断、算法分析、代码审查、方案对比、系统重构。自动迭代直到得出结论。”usage: /code-think <FEATURE_DESCRIPTION>Codex Think - 自动深度思考引擎自动触发模式：检测到下列场景时，自动启动 Sequential Thinking 工具进行迭代推理。自动触发条件满足以下任一条件时自动启动：用户明确要求深度分析“分析一下…” “帮我思考…” “怎么设计…”“为什么…” “有什么问题…” “哪个好…”多步链式推理任务需要评估 3 个以上因素或方案需要验证假设或排除可能性需要权衡利弊复杂技术决策架构选型、技术栈对比性能 / 安全 / 可维护性权衡重构方案设计问题诊断场景Bug 根因分析性能瓶颈定位异常行为排查自动迭代流程检测到复杂场景 ← 调用 sequential-thinking (nextThoughtNeeded=true) ← 分析工具返回的思考内容 ← 判断：是否需要继续推理？ ← 是 → 调用 sequential-thinking (thoughtNumber+1) ← 循环直到 nextThoughtNeeded=false ← 输出最终结论 自动迭代协议初始调用thought: "开始分析：[用户问题]..." thoughtNumber: 1 totalThoughts: [初始估计，可动态调整] nextThoughtNeeded: true 继续迭代每次调用后，根据返回内容判断：需要继续 → nextThoughtNeeded: true，递增 thoughtNumber发现错误 → isRevision: true，标明 revisesThought需要分支 → 设置 branchFromThought 和 branchId需要更多步 → needsMoreThoughts: true，递增 totalThoughts得出结论 → nextThoughtNeeded: false迭代示例场景：用户问 “这个 API 设计有什么问题？”# 调用 1/5 thought: "分析目标：评估 API 设计的合理性和潜在问题..." nextThoughtNeeded: true # 调用 2/5 thought: "维度1：接口语义 - 检查 RESTful 规范..." nextThoughtNeeded: true # 调用 3/5 thought: "维度2：安全 - 认证/授权/输入校验..." nextThoughtNeeded: true # 调用 4/5 thought: "维度3：性能 - 分页/缓存/查询优化..." nextThoughtNeeded: true # 调用 5/5 thought: "综合结论：发现 3 个问题（无分页、缺少限流、返回字段冗余），修复建议..." nextThoughtNeeded: false # 输出最终结论给用户 典型工作流场景：系统架构设计Thought 1/8: 明确业务需求的核心约束... Thought 2/8: 识别关键模块与依赖关系... Thought 3/8: 评估技术栈选型的优劣势... Thought 4/8: [分支] 探索方案 A：单体架构 Thought 5/8: [分支] 探索方案 B：微服务架构 Thought 6/8: 对比两种方案的可扩展性... Thought 7/8: 验证方案选择的安全性... Thought 8/8: 综合结论：推荐方案及实施步骤 场景：性能问题诊断Thought 1/6: 复现问题并收集症状... Thought 2/6: 假设生成：可能是数据库查询慢... Thought 3/6: 验证假设：检查查询日志... Thought 4/6: [修正] 假设不成立，转向网络层面... Thought 5/6: 发现根本原因：N+1 查询... Thought 6/6: 设计修复方案... 输出规范思考结束后，提供：结论摘要 - 核心发现或决策推理路径 - 关键思考节点的串联行动建议 - 具体的下一步操作风险提示 - 潜在问题或不确定点skills 文件夹下的 code-think 模块的 SKILL.md name: codex-thinkdescription: “自动深度思考引擎。当检…

不用 skill 让 MCP 工具也能渐进式披露
type: item
date: 2026-01-11T08:44:31+08:00
description: 距离 Anthropic 发布 Skills 也过去将近两个月的时间了，其中 Anthropic 提到了一个术语渐进式披露 (Progressive Disclosure)，这到底是什么东西？解决了什么问题？其实在我的 Vibe Coding 流程中，我很少使用 MCP。因为我觉得 MCP 实现质量层次不齐，本质是上下文注入 (工具的本质也是上下文注入)，我不确定别人写的提示词会不会影响到我的工作流，干脆直接不用。现在的 MCP 实现基本上就是把所有的功能全都包装成工具暴露给 Agent (一个功能包装成一个工具，给定详细的描述，告诉 agent 在什么时候进行调用，参数格式是什么)，这就导致了现在的提示词爆炸。直到 Anthropic 发布了 Skills，研究了一下发现本质仍然是提示词注入。如果说 MCP 是提供了一套注入工具的规范，那么 Skills 所提倡的则是 “离经叛道”。Skills 给了一个 Markdown 文档用于描述该 skill 的用途和最佳用法，附带提供了一些脚本 (与 MCP 不同)。由于这些脚本直接在用户本地运行，存在极大的安全风险。如果用户不能对脚本代码进行 review，很容易造成数据泄露、感染病毒等严重安全性问题。相比于 MCP 提供一个标准化的接口，Skill 提供一系列的脚本文件，不同的 skill 可能拥有不同类型的脚本文件，比如有些脚本使用 node.js 实现，有些脚本使用 Python 实现，要使用这些脚本还需要用户安装对应的运行时和脚本所需要的依赖。这也是我说 “离经叛道” 的原因所在。这真的是最佳实践吗？关于渐进式披露，Anthropic 是这样描述的：渐进式披露是使代理技能灵活且可扩展的核心设计原则。就像一本组织良好的手册，从目录开始，然后是具体章节，最后是详细的附录一样，技能允许 Claude 仅在需要时加载信息：拥有文件系统和代码执行工具的智能体在执行特定任务时，无需将技能的全部内容读取到上下文窗口中。这意味着技能中可以包含的上下文信息量实际上是无限的。下图是使用 Skill 的上下文窗口变化我们真的需要这样去实现吗？在我们平时使用 CLI 工具时，一般的 CLI 工具都会带有一个 --help 参数，用于查看该工具的用法和说明，这不就是该工具的使用手册吗？比如：>npm --help npm <command> Usage: npm install install all the dependencies in your project npm install <foo> add the <foo> dependency to your project npm test run this project's tests npm run <foo> run the script named <foo> npm <command> -h quick help on <command> npm -l display usage info for all commands npm help <term> search for help on <term> npm help npm more involved overview All commands: access, adduser, audit, bugs, cache, ci, completion, config, dedupe, deprecate, diff, dist-tag, docs, doctor, edit, exec, explain, explore, find-dupes, fund, get, help, help-search, hook, init, install, install-ci-test, install-test, link, ll, login, logout, ls, org, outdated, owner, pack, ping, pkg, prefix, profile, prune, publish, query, rebuild, repo, restart, root, run-script, sbom, search, set, shrinkwrap, star, stars, start, stop, team, test, token, uninstall, unpublish, unstar, update, version, view, whoami Specify configs in the ini-formatted file: /Users/xxx/.npmrc or on the command line via: npm <command> …

用 cc 结合 skill 弄了个 AI 编程导航站，有没有兴趣要源码和 skill 的
type: item
date: 2026-01-10T09:14:27+08:00
description: 最近用 Claude Code 捣鼓了一个 AI 开发工具导航站，结合 Skills 来管理工具词条和博客内容。有没有人想要源码和 skill 的，免费送几个。