比如，你有一个专门用来上传文件的 Skill，还有一个生成 CSV 的 Skill，你想先生成 CSV 然后把它上传。目前市场或 Skill 本身还没有原生的依赖管理系统，但你只要在描述里通过名字引用其他的 Skill，只要用户安装了，模型就会自动去调用它们。最理想的状态是，你随着时间不断更新这个 Skill，把新遇到的坑加进去。它是 Anthropic 的一位工程师通过和客户不断迭代出来的，主要

实际上，Skills 最常见的一个用途，就是给 Claude 增加搜索能力，比如教它怎么用某个 API，或者怎么查数据库。接着，我们尝试修改 Claude 的系统提示词，让它输出一种特定格式的 Markdown，用来表示问题。它极大地取决于你用的是什么模型，Agent 的目标是什么，以及它在什么样的环境中运行。但在 Claude API 里，有各种各样的工具构建方式，比如执行 bash 命令、调用

API 会从请求的开头开始，一直缓存到你设置的断点。在 API 看来，这个请求和父对话的上一个请求几乎一模一样——相同的前缀，相同的工具，相同的历史。但是，因为工具定义是缓存前缀的一部分，所以无论你增加还是删除工具，都会导致整个对话的缓存失效。当用户打开计划模式时，系统会给 Agent 发送一条消息，告诉它：“现在进入计划模式，你的任务是探索代码库，不要修改文件，计划完成后调用。如果你需要运行旁路

先把"搜索 Skill"这件事，做成一个明确步骤。但一旦一个行为真的重要——比如"遇到执行类任务时，要先检查有没有现成 Skill"——那它就不应该只是提示词里一句"优先使用 Skill"，而应该是一条真正存在的运行时流程。原来的 Skill 调用机制是这样的：把所有 Skill 的名字和描述都塞进系统提示词里，然后告诉模型"如果当前任务适合某个 Skill，就优先使用"。才稳，现在即使只是自然语

Newrelic 是APM（Application Performance Management）（应用性能管理/监控）解决方案提供商。项目中，通常用它来追踪应用的性能。...

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