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Skills

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Skills（技能编码）

本条目是「Loop Engineering」的第 3 部分，对应学习清单条目 6.1.3。

前置依赖：Automations、Worktrees 为以下铺垫：Connectors、Sub-agents、State

一、核心观点

Skills（技能编码） = 把「老员工的经验」写成 Agent 能一键调用的说明书：这个项目怎么测、怎么发版、撞过哪些坑，全沉淀成可复用流程。

没有它，每次 Loop 跑起来都像「新来的实习生」，连 pytest 在哪都要重新摸索一遍。

二、定义与原理

Skill 是一份被结构化描述的专项流程（典型如 SKILL.md），Agent 在合适的时机按需加载。它解决 Loop 的两大痛点：

  • 知识复用（Progressive Disclosure）：别把所有指令塞进 System Prompt，用 Skill 按场景加载，省上下文。
  • 行为一致：所有 Agent 走同一套流程，不会因为「心情不同」给出不同结果。
graph LR
    L["Loop 运行中"] --> Q{"需要专项流程?<br/>测 / 发版 / 审查"}
    Q -->|是| S["加载 Skill<br/>SKILL.md"]
    Q -->|否| N["常规推理"]
    S --> E["执行标准化步骤"]
    E --> R["产出一致结果"]

和 Context / Harness 的关系：Skill 是 Context 工程的「按需注入」手段，也是 Harness 里「确定性流程」的载体——Mitchell Hashimoto 的金句是「每次 Agent 犯错，就把它变成一条永远不再犯的 Skill / Hook」（humanlayer.dev）。

三、实践与示例

一个项目测试 Skill 的骨架（概念极简）：

# SKILL.md
---
name: project-testing
description: 本项目如何运行测试与生成覆盖率报告
---
## 步骤
1. 激活虚拟环境 `source .venv/bin/activate`
2. 跑 `pytest -q`，失败立即停
3. 覆盖率低于 80% 视为未通过
## 坑
- 别用 `npm test`（本项目用 pytest）
- 数据库测试需先 `make db-up`

Loop 在「该测试了」这一步加载它，而不是每次把整套测试约定写进 prompt。CLAUDE.md 过长（>200 行）时，经验法则就是把细节拆进 Skill（见 Harness Engineering）。

四、优势与局限

  • ✅ 复利效应：写一次，所有 Agent、所有 session 都能用，团队知识越滚越大。
  • ✅ 省上下文：按需加载，避免 System Prompt 被说明书撑爆。
  • ✅ 易维护：改一处，处处生效。
  • ❌ 会过时：项目流程一变，Skill 不更新就变「错误经验」——需要当代码一样版本管理。
  • ❌ 粒度难拿捏：太粗等于没封装，太细则 Agent 被流程捆死、失去灵活性。

五、最新研究与企业数据（2024–2026）

  • Harness 铁律：HumanLayer (2026) 强调「需要每次都执行的事用 Hooks/ Skills，不要用 Prompt 提醒」；Skill 是概率性流程、Hook 是确定性执行，两者分工（humanlayer.dev）。
  • CLAUDE.md < 200 行：超过此长度人与 Agent 都会「扫读」跳过，其余应移入 Skill（Harness 实践共识，见 Harness Engineering）。
  • Skill 对「吞吐量 / 质量」提升的具体量化数据，缺少一手测量——(来源待核实：若有 Anthropic / 各大厂 Skill 采纳后的缺陷率对比数据，此处应引用)。

六、学习资源

核心要点

  • 一句话：Skills = 把老员工经验写成 Agent 可一键调用的说明书，沉淀为复利。
  • 本质：结构化专项流程（SKILL.md），按需加载、省上下文。
  • 铁律：每次犯的错 → 变成一条永远不犯的 Skill / Hook。
  • 坑：过期 Skill 会变「错误经验」；CLAUDE.md 超 200 行就该拆分。

参考来源（一手链接 · 可溯源深挖）

速记卡（面试闪卡）

Q1：一句话讲清「Skills（技能编码）」到底是什么？ A：Skill 是把老员工经验写成 Agent 可一键调用的说明书，按需加载。

Q2：一、核心观点 —— 怎么理解？ A：像把老员工经验写成操作手册：项目怎么测、怎么发版、撞过哪些坑，全沉淀成可复用流程。没有它，Loop 每次都像新实习生从头摸索。金句：犯错即固化成 Skill。

Q3：二、定义与原理 —— 怎么理解？ A：像按需取阅的活页夹：Skill 是结构化流程（SKILL.md），合适时机才加载，解决知识复用（Progressive Disclosure，省上下文）和行为一致两大痛点。渐进式披露叫 Progressive Disclosure。

Q4：三、实践与示例 —— 怎么理解？ A：像测试 SOP：SKILL.md 写”激活 venv → pytest -q 失败即停 → 覆盖率<80% 不过”，并标坑（别用 npm test）。Loop 到”该测试了”才加载，不每次写进 prompt。CLAUDE.md 超 200 行就拆进 Skill。

Q5：四、优势与局限 —— 怎么理解？ A：像复利存钱罐：写一次所有 session 都用（复利）、按需加载省上下文、改一处处处生效；但会过时变”错误经验”要版本管理，粒度也难拿捏（太粗没封装、太细捆死）。

Q6：核心速记主线有哪些？

  • 本质：结构化流程 SKILL.md，按需加载、省上下文
  • 价值：知识复用 + 行为一致，沉淀为复利
  • 铁律：每次犯错 → 固化成一条不再犯的 Skill/Hook
  • 坑：过期变错经，CLAUDE.md 超 200 行要拆分

口诀 A：Skill 是老员工，经验写成书； 按需才加载，上下文不堵； 过时变错经，版本要维护； 犯了就固化，同类不再误。

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