乔克叔叔的床边故事
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理解Claude Code的技能与插件 - 它们究竟解决了哪些问题？
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原文英文，约3800词，阅读约需14分钟。
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内容提要
本文探讨了AI开发中的“技能”和“插件”概念，强调上下文窗口管理的重要性。通过多代理架构、智能编排和按需检索等方法，解决了工具定义过多、过程僵化和运行时代码质量不稳定的问题。技能作为懒加载解决方案，结合标准操作程序和脚本，优化了上下文管理。
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关键要点
- AI开发中技能和插件的概念日益流行，强调上下文窗口管理的重要性。
- 上下文是昂贵的，工具定义过多会导致上下文污染，增加成本和复杂性。
- 模型上下文协议（MCP）标准化了工具连接，但未能解决上下文污染问题。
- 多代理架构通过分工合作解决了上下文污染的问题，提升了系统的响应速度和准确性。
- 智能编排（Agentic Workflow）使代理能够动态决策，而不是依赖固定脚本。
- 按需检索（RAG）解决了在复杂系统中无法容纳过多代理和工具定义的问题。
- 技能（Skills）作为懒加载解决方案，优化了标准操作程序（SOP）和运行时代码质量。
- 技能的三层渐进加载架构有效管理上下文，避免不必要的信息加载。
- 插件（Plugins）作为技能的打包格式，便于分发和管理多个技能。
- 技能与当前上下文共享同一上下文窗口，确保信息的连贯性和可用性。
- 技能设计的限制在于每个技能只能有一个主提示，需保持专注和简洁。
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