clearwind - Agent
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items: 如何创建好的Agent Skill
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如何创建好的Agent Skill
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date: 2026-01-10T03:42:00+00:00
description: skill 到底是什么传统的AI的知识锁在模型的参数里，想让模型学习新技能？参数传统方式skill处理过程收集数据 → 处理数据 → 参数训练 → 部署编辑SKILL.md 文件 → 下次执行时触发成本¥10000 - ¥1000000+¥0周期数周 - 数月即时Skill就像是给base model 外挂一个可热插拔的LoRA适配器，但完全不需要训练。编辑Markdown文件，模型的行为就改变了。技能是一个目录，其中包含一个SKILL.md 文件，该文件包含组织有序的文件夹，其中包含指令、脚本和资源，这些指令、脚本和资源为 Agent 提供额外的功能。Tool vs Skill 的一个关键区分概念本质作用例子Tool模型能做什么执行动作bash、read_file、write_file、WebSearchSkill模型知道怎么做指导决策PDF处理、MCP构建、前端设计、代码审查工具是能力的边界：没有bash工具，模型无法执行命令技能是知识的注入：没有前端设计Skill，模型写出的UI前篇一律[scode type="lblue"]通用Agent + 优秀的Skill = 特定领域的专家 Agent[/scode]Skill价值：同一个模型，加载不同的Skill，就变成不同的专家[scode type="lblue"]Agent能力上限 = 模型能力 + Skill 质量[/scode]模型能力是基座，Skill质量决定这个基座能发挥到什么程度。一个优秀的Skill，能让通用Agent在特定领域的变现超过没有Skill加持的更强大模型。判断标准Token效率🫏：段落是否值得它的开销[collapse status="false" title="Anthropic 官方 skill-creator 规范"]Concise is Key.The context window is a public good. Skills share the context window with everything else Claude needs: system prompt, conversation history, other Skills' metadata, and the actual user request.(Context window 是公共资源。一个 Skill 占用的 token，会挤压其他内容的空间——系统提示、对话历史、其他 Skill 的元数据、用户的实际请求。)Default assumption: Claude is already very smart.Only add context Claude doesn't already have. Challenge each piece of information: "Does Claude really need this explanation?" and "Does this paragraph justify its token cost?"(当你写一段"什么是 PDF"的解释时，你在浪费这个公共资源。Claude 已经知道什么是 PDF。这 100 个 token 本可以用来存放更有价值的信息。)[/collapse]通过三个问题，判断每段话的价值模型真的不知道这个吗？删掉它会影响任务完成吗？这100个 token 能换来什么价值？[scode type="lblue"]好 Skill = 专家独有的知识 - 模型已知[/scode]这个公式是判断Skill价值的根本标准，可以将 Skill 理解为 专家大脑的压缩文件：把一个设计师 10 年的审美积累缩成 43 行，把一个文档专家的操作经验压缩成 200 行决策树。压缩的必须是模型没有的东西，否则就是垃圾压缩❤️心智模型 vs ⚙️机械步骤：传递的是什么[collapse status="false" title="Anthropic 官方 Skill 示例，特别是 frontend-design、canvas-design"]Before coding, understand the context and commit to a BOLD aesthetic direction: - **Purpose**: What problem does this interface solve? Who uses it? - **Tone**: Pick an extreme: brutally minimal, maximalist chaos, retro-futuristic... - **Differentiation**: What makes this UNFORGETTABLE? N…

agent skill ：给llm的‘说明文档’
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date: 2026-01-09T06:18:00+00:00
description: agent skill ： 简化说法：给llm的‘说明文档’- Agent Skill 概念 - 定义：LLM可随时查阅的说明文档 - 功能：简化重复性任务指令，提升任务AI表现 - 应用场景：智能客服、会议总结等 - Agent Skill 基础使用 - 创建步骤 - 指定文件夹创建agent skill - 标记skill.md文件，定义名称、描述、指令 - 使用流程 - 用户请求 - Cloud Code识别并询问使用agent skill - 加载完整skill.md内容 - 模型响应 - 高级功能 - Reference - Script - 渐进式披漏机制 - Agent Skill 与 MCP对比Agent Skill 的核心概念Agent Skill 本质是大模型可随时调用的说明文档，其核心价值在于 “简化重复性任务指令”—— 通过预定义的规则与流程，帮助 AI 更高效地完成标准化工作，典型应用场景包括智能客服（快速匹配应答话术）、会议总结（自动梳理内容框架）等。在Claude中Skill 是一个 markdown 文件，它教 Claude 如何做特定的事情：使用你的团队标准审查 PR、以你喜欢的格式生成提交消息，或查询你公司的数据库架构。当你要求 Claude 做与 Skill 目的相匹配的事情时，Claude 会自动应用它。创建第一个 Skill[tabs][tab name="检查可用的 Skills" active="true"]在创建 Skill 之前，查看 Claude 已经可以访问的 Skills：What Skills are available?Claude 将列出当前加载的任何 Skills。你可能看不到任何，或者你可能看到来自插件或你的组织的 Skills。[/tab][tab name="创建 Skill 目录"]在你的个人 Skills 文件夹中为 Skill 创建一个目录。个人 Skills 在你的所有项目中都可用。（你也可以在 .claude/skills/ 中创建项目 Skills以与团队共享。）bash theme={null} mkdir -p ~/.claude/skills/explaining-code [/tab][tab name="编写 SKILL.md"]每个 Skill 都需要一个 SKILL.md 文件。该文件以 --- 标记之间的 YAML 元数据开始，必须包含 name 和 description，然后是 Claude 在 Skill 活跃时遵循的 Markdown 说明。description 特别重要，因为 Claude 使用它来决定何时应用 Skill。创建 ~/.claude/skills/explaining-code/SKILL.md：--- name: explaining-code description: Explains code with visual diagrams and analogies. Use when explaining how code works, teaching about a codebase, or when the user asks "how does this work?" --- When explaining code, always include: 1. **Start with an analogy**: Compare the code to something from everyday life 2. **Draw a diagram**: Use ASCII art to show the flow, structure, or relationships 3. **Walk through the code**: Explain step-by-step what happens 4. **Highlight a gotcha**: What's a common mistake or misconception? Keep explanations conversational. For complex concepts, use multiple analogies.[/tab][tab name="加载并验证 Skill"]Skills 在创建或修改时会自动加载。验证 Skill 出现在列表中：What Skills are available?[/tab][tab name="测试 Skill"]打开你项目中的任何文件，并向 Claude 提出与 Skill 描述相匹配的问题：How does this code work?Claude 应该要求使用 explainin…

Agent 设计模式：LLM 驱动下的多元思维范式与框架哲学
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date: 2026-01-06T08:51:00+00:00
description: 精准定位需求、匹配思维模式、发挥框架所长一、Agent 设计的 “百家争鸣”：从思维模式到框架分化在 LLM 驱动的 Agent 世界中，不存在 “放之四海而准” 的通用设计模式。Chain of Thought 的线性推理、ReAct 的 “知行合一”、Plan and Execute 的分层规划等认知框架，共同构成了 Agent 解决问题的 “思维模式库”。这些模式的落地差异，直接导致开发框架的路径分化 ——LangChain 聚焦链式推理的流程编排，LlamaIndex 深耕知识检索与整合，Dify 则主打人机协作的混合编排。业务场景的复杂性（如实时数据查询、多步逻辑推理、创意生成）决定了 Agent 必须 “量体裁衣”，而框架的多样性本质上是设计模式哲学的外在映射。二、认知框架解析：从单步推理到立体探索（一）线性推理范式：抽丝剥茧的思维显化1. Chain of Thought（思维链）：一步一释的逻辑展开[tabs][tab name="核心机制" active="true"]让模型在回答前，把推理过程一步步写出来。不是一口气给出答案，而是把整个推理过程展示出来。[/tab][tab name="适用场景"]问小王比小李大1岁，小张的年龄是小李的两倍。如果三个人的年龄加起来是41岁，问小王多大？思维链方式：假设小李的年龄是 ×，那么小王=×+3，小张=2X，总和=（x1）+×+（2X）=4×+ 1,4x+1=41，4X=38，×=10，所以小王=10+3=13。结果小王13岁。这种方式在逻辑推理、数值计算、逐步分析类问题里，会显得更稳健。[/tab][tab name="提出背景"]Google Research 在2022年发表的论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》[/tab][tab name="框架映射"]LangChain 的 “SequentialChain” 通过链式调用多个工具，实现思维链的工程化落地。[/tab][tab name="代码示例"]from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import SimpleSequentialChain # 初始化LLM llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo", temperature=0) # 第一步：拆解问题（显式推理步骤） step1_prompt = PromptTemplate( input_variables=["question"], template="""请拆解解决以下数学问题的步骤，无需计算最终结果： 问题：{question} 推理步骤：""" ) step1_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=step1_prompt, output_key="steps") # 第二步：执行计算（基于步骤推导结果） step2_prompt = PromptTemplate( input_variables=["steps"], template="""根据以下推理步骤，计算最终结果： 推理步骤：{steps} 最终答案（仅输出数字）：""" ) step2_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=step2_prompt, output_key="result") # 串联链条 cot_chain = SimpleSequentialChain( chains=[step1_chain, step2_chain], verbose=True ) # 运行示例 result = cot_chain.run("计算(18+7)×(25-13)") print("最终结果：", result)输出效果：> Entering new SimpleSequentialChain chain... 推理步骤：1. 先计算括号内的加法：18+7 2. 再计算括号内的减法：25-13 3. 最后将两个结果相乘得到最终答案 最终答案（仅输出数字）：300 > Finished chain. 最终结果： 300[/tab][/tabs]2. Self-Ask（自问自答）：问题驱动的知识补全[tabs][tab name="核心机制" active="true"]让模型在回答时学会反思自己，把大问题拆成多个小问题，然后逐个回答。将复…