SKILLS机制解析：模块化规则与轻量脚本如何优化AI编程助手工作流

在当下的AI编程助手（如 Claude Code、Cursor）工作流中，开发者常需要向模型提供明确的规则和上下文，即所谓的 RULES。这些规则通常定义了项目的技术栈、编码规范、异常处理原则等，以确保AI生成的代码符合项目要求。

然而，规则的长短带来了两难困境：

• 如果规则过于简略，其覆盖的范围有限，难以应对复杂的项目需求。
• 如果规则过于冗长，每次与AI交互时都需要将其完整载入上下文，这不仅消耗宝贵的Token，还可能因上下文过长而增加模型的“幻觉”风险，降低输出准确性。

因此，一种模块化、“懒加载”规则的诉求变得十分迫切。而 SKILLS 正是为解决这一痛点而生的机制。

SKILLS 的核心：元数据与内容的分离

SKILLS 的核心思想在于“按需加载”。要实现这一点，其结构通常分为两个部分：

1. 元数据 (Metadata)：用于向大模型描述技能的“身份”和“能力”，即“我是谁、我能做什么、何时该调用我”。
2. 内容 (Content)：具体的指导性内容，即告诉大模型“具体该如何做”。

一个典型的 SKILL.md 文件结构如下所示：

---
name: API设计规范
description: 适用于当前代码库的 RESTful API 设计模式
---
在编写 API 接口（端点）时：
- 遵循 RESTful 命名规范
- 返回统一的错误格式
- 包含请求参数校验

文件头部由 --- 包裹的部分就是元数据，它定义了技能的 name（名称）和 description（描述）。下方的列表部分则是该技能的具体内容。

在工作流程开始时，AI通常只加载所有可用技能的元数据部分。只有当用户的指令与某个技能的描述高度匹配时，该技能的内容部分才会被动态加载到上下文中。这种方式极大地节约了Token消耗，并提升了模型响应的精准度。

技能文件的存放位置

目前，主流的AI编程工具对 SKILLS 的存放路径有自己的约定。以下是几种常见工具的目录结构：

Claude Code
技能应放置在项目根目录的 .claude/skills/ 下。

ProjectRoot/
└── .claude/
    └── skills/
        ├── skill-a/          # 技能名称文件夹
        │   ├── SKILL.md      # 核心定义 (SOP & Prompts)
        │   └── scripts/      # (可选) 对应的 Python/Node 脚本
        └── skill-b/
            └── SKILL.md

Claude Code 启动时会自动扫描此目录，并根据用户提示词和 SKILL.md 中的描述自动选择挂载合适的技能。

OpenCode
通常支持多种路径：

• 项目配置：.opencode/skills/<name>/SKILL.md
• 全局配置：~/.config/opencode/skills/<name>/SKILL.md
• 兼容Claude的项目路径：.claude/skills/<name>/SKILL.md
• 兼容Claude的全局路径：~/.claude/skills/<name>/SKILL.md

Cursor
技能通常存放在 .cursor/skills/ 目录下，结构可能更丰富：

.cursor/
└── skills/
    └── deploy-app/
        ├── SKILL.md
        ├── scripts/
        │   ├── deploy.sh
        │   └── validate.py
        ├── references/
        │   └── REFERENCE.md
        └── assets/
            └── config-template.json

Trae
路径通常为 .trae/skills/，结构相对简洁：

.trae/skills/
├──skill-name/
    ├── SKILL.md
    ├── scripts
    └── references

虽然目前各家标准尚未完全统一，但将 SKILLS 理解为一种模块化的 RULES，有助于我们理解其设计初衷。

SKILLS 与 MCP：能力与规则的黄金组合

一个常见的误解是有了 SKILLS 就不再需要 MCP (Model Context Protocol)。事实恰恰相反，二者是互补的“黄金搭档”，可以理解为 底层能力 与 上层应用规则 的关系。

用一个比喻来理解：

• MCP 像是员工的“手”和“感官”。它定义了AI可以调用哪些外部工具和能力（如执行Shell命令、查询数据库、调用API），解决了“如何连接和操作”的问题。
• SKILLS 像是员工的“职业培训手册”或标准作业程序(SOP)。它定义了在特定场景下，AI应该按照什么逻辑、什么规范去思考和行动，解决了“如何思考和决策”的问题。

因此，SKILLS 是建立在 MCP 等基础能力之上的、模块化的业务规则和最佳实践。

软硬一体：当规则遇见轻量脚本

SKILLS 的威力不仅在于模块化的文本规则。一个更完整的定义揭示，它是“软硬一体”的解决方案。一个技能包可以包含其私有的、轻量级的本地脚本。

完整的公式可以定义为：
Skill = 🧠 业务规则 (SOP) + 🛠️ 专用脚本 (Local Scripts)
其中，SKILL.md 是指导行动的“大脑”，而 /scripts/ 目录下的 Python 或 Node.js 脚本则是随时可调用的“随身工具包”。

那么，在已有功能强大的 MCP 工具的情况下，为何还需要技能自带脚本？主要有以下三个原因：

1. 降低依赖，实现自包含 (Self-Contained)
如果某个技能仅需完成简单的文本格式化或数据清洗，为此专门启动一个 MCP 服务器显得过于繁重。将一个几十行的 Python 脚本直接放在技能目录中，随取随用，体现了“技能包”的便携性和独立性。

2. 封装胶水逻辑 (Glue Logic)
MCP 通常提供原子化的能力（如 get_file_list, analyze_file）。一个技能脚本可以编写逻辑，循环调用这些原子能力，进行过滤、转换和聚合，最终输出一个复杂任务的结果（如统计报表）。这样做的一个关键优势是，将“循环与判断”的计算逻辑从LLM（成本高、速度慢）转移到了本地CPU（成本低、速度快）。

3. 高效的本地文件操作
由于 Claude Code 等工具在本地运行，技能脚本可以通过 bash 或 Python 直接、高效地访问项目文件系统，这比通过 MCP Server 进行网络传输和远程操作要直接和快速得多。

总而言之，SKILLS 机制通过将庞大的、固定的规则手册拆分为可动态加载的、专注特定领域的技能模块，并结合轻量级脚本提供即时的执行力，显著优化了AI编程助手的上下文利用效率和任务执行精准度。它并非替代 MCP，而是在其提供的通用能力之上，构建了一层灵活、可组合的业务逻辑层。

参考资料

[1] 秒懂SKILLS: 模块化的RULES + 轻量化脚本, 微信公众号：mp.weixin.qq.com/s/cJG5iOuOTQulpZb8qDcnNA

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