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抓蛙师2月前
告别重复解释!手把手教你打造专属 AI 编程知识库 Claude Code Skills 简介 Skills 是什么? Skills 是 Claude Code 的预置知识模块,通过触发词按需激活。相比每次对话都要加载的 CLAUDE.md,Skills 只在需要时才加载,实现了"知识分片、按需调用"。 解决什么问题? - 告别重复解释项目架构 - Token 消耗降低 75%+ - 生成的代码一次就对,无需反复修改 - 知识持久化,不会因上下文限制而"失忆" 我的实践数据 知识库规模: ├── CLAUDE.md 248 行(每次加载) ├── 23 个 Skills 10,165 行(按需加载) └── 6 份 Docs 3,821 行(深度参考) 总计 14,234 行,但每次只加载需要的部分 Skills 分类(23个) | 类别 | 数量 | 典型 Skill | |-------|-----|----------------------------------------| | 核心开发 | 5 | crud-development、database-ops | | 前端移动端 | 4 | uniapp-platform、component-library | | 业务集成 | 5 | payment-integration、wechat-integration | | 工程支持 | 9 | bug-detective、performance-doctor | 效果对比 | 场景 | 无 Skills | 有 Skills | |------------|---------------------|-------------------| | 开发 CRUD 模块 | 30分钟 + 15000 tokens | 3分钟 + 3500 tokens | | 代码正确率 | 需多次修改 | 一次生成即可用 | 核心价值 Skills 让 AI 从"什么都懂一点的通用助手"变成"精通你项目的专属专家"。写一次 Skill,团队永久受益。 了解全栈框架更多信息,访问框架官网:https://ruoyi.plus
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Skills 在编程领域的首个全自动实践 Claude Code 深度解析 在前面的篇章中,我们勾勒了 Agent Skills 的宏伟蓝图。然而,理论落地后的威力究竟如何?Anthropic 推出的命令行工具 Claude Code 给出了最震撼的答案。 在编程这个逻辑密度最高、容错率最低的领域,Claude 不再只是一个“写代码的窗口”,而是一个能够自主查阅文档、运行调试、甚至修改环境配置的全自动开发者。这一切的背后,正是 Agent Skills 的极限应用。 1. 实战现场:当 Agent 遇到“跑不通的代码” 传统的 AI 辅助编程(如 Copilot)通常只是在编辑器里给建议。而 Claude Code 则是直接进入你的终端,像人类工程师一样操作。 场景模拟: 你让 Claude Code 修复一个复杂的数据库连接错误。它不会盲目猜测,而是通过加载“本地开发技能包”执行以下操作: 文件检索: 自动读取 config/ 目录下的模式定义。 环境感知: 调用 ls 和 grep 技能确认本地数据库驱动版本。 闭环修复: 尝试修改代码 $\rightarrow$ 运行测试脚本 $\rightarrow$ 发现错误 $\rightarrow$ 重新读取报错日志 $\rightarrow$ 二次修复。 这种 “感知-决策-行动” 的闭环,正是通过一个个微小的、可组合的技能(如 filesystem_read, terminal_execute)实现的。 2. Claude Code 里的技能协同机制 Claude Code 的强大在于它对技能的链式调用。在处理一个任务时,它能像搭积木一样组合技能: 技能 A (Context Discovery): 它先“嗅探”项目结构,识别出这是一个 React 项目还是 Go 项目。 技能 B (Tool Selection): 如果是 React,它会加载对应的 Lint 规则和 Webpack 配置读取技能。 技能 C (Autonomous Execution): 启动本地服务器,观察实时反馈。 这种跨域协作证明了:只要技能包定义得足够清晰,Agent 能够处理比单一对话复杂百倍的工程任务。 3. 安全与权限:技能的边界 #Gitmeai #Agent #Skills #Claude #Copilot
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