乔克叔叔的床边故事
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理解Claude Code的技能与插件：它们究竟解决了什么问题？
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原文日文，约17300字，阅读约需42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，强调在有限上下文窗口中管理工具和信息的重要性。通过多代理架构、智能编排和延迟加载等策略，解决了上下文污染和工具过多的问题，从而提升了AI系统的效率与灵活性。
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关键要点
- 本文探讨了AI开发中的技能和插件概念，强调管理工具和信息的重要性。
- Context Window管理策略包括多代理架构、智能编排、延迟加载等。
- Context的管理成本高，模型需要消耗大量tokens来传递工具定义。
- Context污染会导致高成本和模型选择工具时的困惑。
- Model Context Protocol (MCP)标准化了工具连接，但未解决Context污染问题。
- 多代理架构通过专业化来解决Context污染问题。
- Agentic Workflow使用LLM进行路由和决策，增强了智能化。
- RAG（检索增强生成）用于处理复杂系统中的工具和代理数量过多的问题。
- Skills和Plugins解决了SOP知识存储和生成代码质量控制的问题。
- Skills结合了SOP、工具和脚本，通过延迟加载管理Context。
- Plugins是Skills、Prompts和MCP设置的打包形式，便于分发。
- Context管理的核心在于有效利用有限的Context Window。
- 通过多种策略组合使用，可以有效管理Context Window中的信息。
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