s05
Skills
规划与协调Load on Demand
49 LOC0 个工具SkillLoader + two-layer injection
Inject knowledge via tool_result when needed, not upfront in the system prompt
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"用到什么知识, 临时加载什么知识" -- 通过 tool_result 注入, 不塞 system prompt。
Harness 层: 按需知识 -- 模型开口要时才给的领域专长。
问题
你希望智能体遵循特定领域的工作流: git 约定、测试模式、代码审查清单。全塞进系统提示太浪费 -- 10 个技能, 每个 2000 token, 就是 20,000 token, 大部分跟当前任务毫无关系。
解决方案
System prompt (Layer 1 -- always present):
+--------------------------------------+
| You are a coding agent. |
| Skills available: |
| - git: Git workflow helpers | ~100 tokens/skill
| - test: Testing best practices |
+--------------------------------------+
When model calls load_skill("git"):
+--------------------------------------+
| tool_result (Layer 2 -- on demand): |
| <skill name="git"> |
| Full git workflow instructions... | ~2000 tokens
| Step 1: ... |
| </skill> |
+--------------------------------------+
第一层: 系统提示中放技能名称 (低成本)。第二层: tool_result 中按需放完整内容。
工作原理
- 每个技能是一个目录, 包含
SKILL.md文件和 YAML frontmatter。
skills/
pdf/
SKILL.md # ---\n name: pdf\n description: Process PDF files\n ---\n ...
code-review/
SKILL.md # ---\n name: code-review\n description: Review code\n ---\n ...
- SkillLoader 递归扫描
SKILL.md文件, 用目录名作为技能标识。
public class SkillLoader {
private static final Pattern FRONTMATTER_PATTERN =
Pattern.compile("^---\\n(.*?)\\n---\\n(.*)", Pattern.DOTALL);
private final Map<String, SkillInfo> skills = new LinkedHashMap<>();
record SkillInfo(Map<String, String> meta, String body, String path) {}
public SkillLoader(Path skillsDir) {
loadAll(skillsDir);
}
/** 递归扫描 skills 目录下所有 SKILL.md 文件 */
private void loadAll(Path skillsDir) {
if (!Files.exists(skillsDir)) return;
try (Stream<Path> paths = Files.walk(skillsDir)) {
paths.filter(p -> p.getFileName().toString().equals("SKILL.md"))
.sorted()
.forEach(p -> {
String text = Files.readString(p);
var parsed = parseFrontmatter(text);
String name = parsed.meta().getOrDefault("name",
p.getParent().getFileName().toString());
skills.put(name, new SkillInfo(
parsed.meta(), parsed.body(), p.toString()));
});
}
}
/** Layer 1: 获取所有技能的简短描述(用于系统提示注入) */
public String getDescriptions() {
if (skills.isEmpty()) return "(no skills available)";
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (var entry : skills.entrySet()) {
String desc = entry.getValue().meta()
.getOrDefault("description", "No description");
sb.append(" - ").append(entry.getKey())
.append(": ").append(desc).append("\n");
}
return sb.toString().stripTrailing();
}
/** Layer 2: 加载指定技能的完整内容(作为 @Tool 方法) */
@Tool(description = "Load specialized knowledge by name.")
public String loadSkill(
@ToolParam(description = "Skill name to load") String name) {
SkillInfo skill = skills.get(name);
if (skill == null)
return "Error: Unknown skill '" + name + "'. Available: "
+ String.join(", ", skills.keySet());
return "<skill name=\"" + name + "\">\n"
+ skill.body() + "\n</skill>";
}
}
- 第一层写入系统提示。第二层通过 SkillLoader 上的
@Tool注解方法按需加载。
public S05SkillLoading(ChatModel chatModel) {
Path skillsDir = Path.of(System.getProperty("user.dir"), "skills");
SkillLoader skillLoader = new SkillLoader(skillsDir);
// Layer 1: 技能元数据注入系统提示
String system = "You are a coding agent at " + System.getProperty("user.dir") + ".\n"
+ "Use loadSkill to access specialized knowledge.\n\n"
+ "Skills available:\n"
+ skillLoader.getDescriptions();
this.chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
.defaultSystem(system)
.defaultTools(
new BashTool(), new ReadFileTool(),
new WriteFileTool(), new EditFileTool(),
skillLoader // Layer 2: loadSkill @Tool 方法
)
.build();
}
模型知道有哪些技能 (便宜), 需要时再加载完整内容 (贵)。
相对 s04 的变更
| 组件 | 之前 (s04) | 之后 (s05) |
|---|---|---|
| Tools | 5 (基础 + task) | 5 (基础 + load_skill) |
| 系统提示 | 静态字符串 | + 技能描述列表 |
| 知识库 | 无 | skills/*/SKILL.md 文件 |
| 注入方式 | 无 | 两层 (系统提示 + result) |
试一试
cd learn-claude-code
mvn exec:java -Dexec.mainClass=com.demo.learn.s05.S05SkillLoading
试试这些 prompt (英文 prompt 对 LLM 效果更好, 也可以用中文):
What skills are available?Load the agent-builder skill and follow its instructionsI need to do a code review -- load the relevant skill firstBuild an MCP server using the mcp-builder skill