Agent Skill概念

作用：给大模型看的说明文档，大模型可以回看，不需要在代码中反复粘贴

例如：

做一个智能客服，给大模型看到的智能客服Skill:

回答时请注意： 1.必须先安抚用户 2、不得随意承诺

做一个会议总结Agent,给大模型看的会议总结Skill:
请将会议内容总结为如下几点：1、参会人员 2、议题 3、决定

基本用户

提示：用Claude Code演示如何使用Agent Skill
在.claude文件夹下创建skills目录

创建会议助手文件夹，文件夹名字代表Agent Skill名字

用vscode打开会议总结助手文件夹，创建md文件
填写md文件内容，分两部分：元数据、指令

元数据用短横线包围，包括两部分：name、description，name和Agent Skill名称一致

指令部分，也就是instruction，描述模型需要详细遵守的规则。

这样md文件就写好了，整体看下：

打开claude code来使用Agent Skill,

提问：你有哪些Agent Skill?

提问：总结以下会议内容以及会议的具体内容

claude code提问能否使用会议总结助手Skill

同意后，claude按照会议总结助手的总结模式给出了回答

这就是Agent Skill的基础用法，总结一下：

skill的name、description对模型始终可见，具体内容只有使用的时候，才会被模型读取，按需加载，可以节省很多Token。

高级用法

1、Reference的用法

添加集团财务手册.md，写明报销规则

1、调用会议总结助手 2、调用集团财务手册

这就是Reference的核心逻辑，特性：是条件触发。目标：节省上下文token,当提到某个关键词会触发。

2、Script

毕竟查资料只是第一步，能够直接运行代码干活才是真正的自动化。
创建文件upload.py

在SKILL.md里用户提到了upload.py

claude申请执行python文件，它并没有去读取。Agent Skill里的代码只会被执行，不会被读取。哪怕写了一万行业务逻辑，消耗上下文token是0。

总结：Reference和Script都是Skill的高级功能，但是对模型上下文的影响是截然不同的，Refrence是读取，它会把内容加载到上下文里面，所以是消耗Token的，Script是跑，它只会被执行，不会占用模型的上下文。

Agent Skill的渐进式披露机制Progressive Disclosure

结构有三层，每一层加载机制都不一样：
第一层：元数据层
第二层：指令层
第三层：资源层

与MCP比较

提示：Agent Skill VS MCP：本质都是让模型去连接和操作外部世界
区别：MCP给大模型提供接口及数据，Agent Skill教会大模型如何处理数据
在很多场景下，需要把Agent Skill和MCP结合起来使用。

vscode中如何使用agent skill

以通义灵码为例，在vscode中安装通义灵码

选中代码，右键选择Lingma，右侧的选项就是Lingma的Agent Skill

支持解释代码、单元测试、加注释、优化代码。