s07_skill_loading

s07: Skill Loading — 用到的时候才加载

中文 · English · 日本語

s01 → s02 → s03 → s04 → s05 → s06 → s07 → s08 → s09 → ... → s20

"用到时再加载, 别全塞 prompt 里" — 通过 tool_result 注入, 不塞 system prompt。

Harness 层: 知识 — 按需加载, 不堆满上下文。

---

问题

你的项目有一套 React 组件规范、一份 SQL 风格指南、一份 API 设计文档。你希望 Agent 自动遵守这些规范。最直接的想法，全塞进 system prompt：

SYSTEM = (
    f"You are a coding agent. "
    + open("docs/react-style.md").read()       # 2000 行
    + open("docs/sql-style.md").read()         # 1500 行
    + open("docs/api-design.md").read()        # 3000 行
)

6500 行 system prompt。Agent 每次调用 LLM 都带着这些文档——不管是在改 CSS 颜色还是修 SQL 查询。99% 的内容和当前任务无关，白白消耗 token。

---

解决方案

保留上一章的最小 hook 结构、todo_write 和子 Agent，本章重点转向新增的 load_skill 工具。启动时把技能目录注入 SYSTEM prompt，运行时多注册一个工具加载完整内容，用到才花 token。

两层设计：

层	位置	时机	代价
1. 目录	system prompt	启动时注入（harness 扫描 skills/）	~100 tokens/skill，每轮都带
2. 内容	tool_result	Agent 调用 load_skill 时	~2000 tokens/skill，按需

dispatch 机制不变，load_skill 通过 TOOL_HANDLERS[block.name] 分发。

---

工作原理

skills/ 目录，每个技能一个子目录，包含 SKILL.md 文件：

skills/
  agent-builder/SKILL.md
  code-review/SKILL.md
  mcp-builder/SKILL.md
  pdf/SKILL.md

第一级：启动时注入目录：harness 启动时调用 _scan_skills() 扫描 skills/ 目录，解析每个 SKILL.md 的 YAML frontmatter（name、description），存入 SKILL_REGISTRY 字典。list_skills() 从注册表生成目录，注入 SYSTEM prompt。Agent 每轮都能看到"我有哪些技能可用"，不花额外 API 调用：

SKILL_REGISTRY: dict[str, dict] = {}

def _scan_skills():
    if not SKILLS_DIR.exists():
        return
    for d in sorted(SKILLS_DIR.iterdir()):
        if not d.is_dir():
            continue
        manifest = d / "SKILL.md"
        if manifest.exists():
            raw = manifest.read_text()
            meta, body = _parse_frontmatter(raw)
            name = meta.get("name", d.name)
            desc = meta.get("description", raw.split("\n")[0].lstrip("#").strip())
            SKILL_REGISTRY[name] = {"name": name, "description": desc, "content": raw}

_scan_skills()  # runs once at startup

def list_skills() -> str:
    return "\n".join(f"- **{s['name']}**: {s['description']}" for s in SKILL_REGISTRY.values())

def build_system() -> str:
    catalog = list_skills()
    return (
        f"You are a coding agent at {WORKDIR}. "
        f"Skills available:\n{catalog}\n"
        "Use load_skill to get full details when needed."
    )

SYSTEM = build_system()

第二级：load_skill：Agent 决定"我需要 SQL 风格指南"，调用 load_skill("sql-style")。通过注册表查找，不走文件路径，没有路径遍历风险。内容通过 tool_result 注入：

def load_skill(name: str) -> str:
    skill = SKILL_REGISTRY.get(name)
    if not skill:
        return f"Skill not found: {name}"
    return skill["content"]

关键区别：技能内容不是 system prompt 的一部分，它作为一次工具结果进入当前 messages。后续调用会随历史一起携带，直到上下文压缩、截断或会话结束。这和 s08 的 compact 自然衔接：按需加载解决了"不该提前带的不要带"，compact 解决"该丢的怎么丢"。

---

相对 s06 的变更

组件	之前 (s06)	之后 (s07)
工具数量	7 (bash, read, write, edit, glob, todo_write, task)	8 (+load_skill)
知识加载	无	两级：启动时目录注入 SYSTEM + 运行时 load_skill
SYSTEM 提示	静态字符串	启动时扫描 skills/ 注入目录
技能注册表	无	SKILL_REGISTRY（启动时填充，防路径遍历）
循环	不变	不变（skill 工具自动分发）

---

试一下

cd learn-claude-code
python s07_skill_loading/code.py

试试这些 prompt：

1. What skills are available?
2. Load the code-review skill and follow its instructions
3. I need to do a code review -- load the relevant skill first

观察重点：Agent 是否直接从 SYSTEM 里的目录知道有哪些技能？需要完整规范时是否出现 [HOOK] load_skill？加载后回答是否使用了对应 skill 的说明？

---

接下来

按需加载解决了"不该带的不要带"。但另一个问题来了：Agent 连续工作 30 分钟后，messages 列表塞满了中间过程。旧的 tool_result、过时的文件内容，占着上下文但不产生价值。

s08 Context Compact → 四层压缩策略。便宜的先跑，贵的后跑。

深入 CC 源码

以下基于 CC 源码 loadSkillsDir.ts、SkillTool.ts、bundledSkills.ts、commands.ts 的分析。

一、技能来源：不是只有一个 skills/ 目录

教学版假设所有技能在 skills/ 目录下。CC 实际从多个来源加载，分布在多个文件中：loadSkillsDir.ts 负责从 user/project/--add-dir 目录和 legacy commands（.claude/commands/）加载；bundledSkills.ts 负责内置技能；SkillTool.ts 处理 MCP 远程技能；commands.ts 负责命令聚合。类型包括 managed/policy skills、user skills（~/.claude/skills/）、project skills（.claude/skills/）、--add-dir skills、legacy commands、dynamic skills、conditional skills（带 paths frontmatter，按文件路径激活）、bundled skills、plugin skills、MCP skills。

二、SKILL.md Frontmatter 常见字段

CC 的 SKILL.md YAML frontmatter 由 parseSkillFrontmatterFields() 解析（loadSkillsDir.ts），常见字段包括：

字段	用途
name / description	显示名称和描述
when_to_use	指导模型何时调用
allowed-tools	技能可用工具的自动允许列表
context	inline（默认）或 fork（作为子 Agent 运行）
model	模型覆盖（haiku/sonnet/opus/inherit）
hooks	技能级别的 hook 配置
paths	条件激活的 glob 模式
user-invocable	用户可以通过 /name 调用

完整字段列表随版本迭代会变化，以上仅列出教学版涉及的核心字段。

三、两级加载的精确实现

1. Catalog（启动时）：getSkillDirCommands() 扫描目录 → 注册为 Command 对象，只包含元数据。getSkillListingAttachments() 把技能列表格式化为附件，预算为上下文窗口的 ~1%（上限 8000 字符）。
2. Load（调用时）：模型调 Skill 工具（输入字段是 skill + 可选 args，教学版用 name）→ getPromptForCommand() 展开完整 SKILL.md 内容 → SkillTool 返回的 tool_result 展示文本只是 "Launching skill: {name}"，真正的技能内容通过 newMessages 注入对话。教学版把两者合并为"通过 tool_result 注入"是一种简化。

教学版的简化是刻意的

• 多文件多来源 → 1 个 skills/ 目录：足以展示两级加载的核心概念
• 多个 frontmatter 字段 → 只解析 name/description：减少解析复杂度
• forked skills（context: 'fork'）→ 省略：教学版只展开 inline 技能加载
• Skill 工具输入 skill+args → 教学版用 name：避免参数解析的额外复杂度