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一,原理和使用

1,定义:

2,特点:

3,原生模型缺点:

4,有了skills,按需加载-lazy load:

6,对比MCP:

7,安装opencode:

8,优点:

9,tab模式切换:

10,skill实战:

二, 对比function call

1, function call本质:

2, 缺点:

3, 解决:

4, 工作流完成任务:

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一,原理和使用

1,定义:

让模型在合适的时候临时学会一项新能力

2,特点:

精准触发,不浪费计算资源和上下文空间

按需调用,结束后不长期占用模型注意力

扩展功能

3,原生模型缺点:

只会理解和生成文本,不依靠外部能力无法解析复杂结构例如pdf excel

外部条件: prompt--上下文长,成本高, function calling--难以自动化和实时交互 , MCP--高延迟高成本

4,有了skills,按需加载-lazy load:

将能力从prompt中拆分出来,懒加载, 渐进式披露,降低模型负担(token 上下文空间)

5,实现:

模型可见层: 仅包含skills名称与描述,模型判断何时触发

模型隐藏层: 包含具体执行规则,调用方式与细节, 在任务命中时,动态加载到上下文中

6,对比MCP:

MCP是每次执行之前, 将说明书内容全量暴露, 全量加载所有工具规则,关注统一接口标准

7,安装opencode:

1,  安装node.js

2，官网 OpenCode | 开源 AI 编程代理 下载并安装

3，终端运行opencode启动, /models选择模型, /connect连接模型配置api key,也可以选择已有的免费模型

4,  github源码地址:GitHub - anthropics/skills: Public repository for Agent Skills · GitHub

下载skills的zip文件, 放在opencode安装目录下

5, C:\Users\用户\.config\opencode  目录下创建skill文件夹, 将下载的skills粘贴进去

6,重新打开opencode, 运用skill分析pdf文件

8,优点:

强大的本地执行能力: 能直接定位并操作本地目录,整理文件夹等文件修改

自动化任务案例: 搭建自动协作系统,自动选题,自动内容创作,实现全流程自动化

大模型注意力集中在业务上而不是整体规则理解上

9,tab模式切换:

Plan模式:只做规划,不动文件

Build模式:执行修改,直接交付结果

10,skill实战:

代码审查工具

1,在skill文件夹下, 新建文件夹code review

2,在文件夹内创建SKILL.md

3,模板

4,使用:在命令行输入@文件 代码审查

二, 对比function call

帮大模型实时处理信息,比如查询天气

1, function call本质:

将非结构化自然语言,转化为可处理的结构化json信息,通过大模型调用自己的应用程序中的方法

2, 缺点:

为每个第三方服务提供接口tool方法

对每个ai应用程序提供重复的tool,因为不能共享tool

3, 解决:

第三方服务自己提供方法,大模型通过MCP协议调用,  局限性: 一个一个调用

4, 工作流完成任务:

需要大量提示词针对不同任务做拆分,每一步处理逻辑,耗费上下文

有了skill提供md文件, 记录元数据和指令编排提示词,大模型按需加载skill, 调用不同skill对数据处理

本质也是通过function call调用call-skills 的tool, 不同之处在于不会像agent一样获取所有tool, 只按需获取markdown指令信息,所以skill也叫作sub-agent , 是智能体中的一环,便于传输共享

5, 框架集成:

spring ai alibaba已经把skill对应的实现封装好了, 通过skillAgentHook(内部定义了读取文件的tool,以及加载脚本的tool)加载项目目录下的SKILL.md文件,以及python脚本等,直接使用api即可