https://cnutshell.net/agent/ Recent content in Agents on 楠楠自瑜 Hugo -- 0.157.0 zh-cn Sat, 18 Apr 2026 22:43:58 +0800 https://cnutshell.net/agent/agent-skill-how-to/ Sat, 18 Apr 2026 22:43:58 +0800 https://cnutshell.net/agent/agent-skill-how-to/ <blockquote> <p>作者：Bibek Poudel</p> <p>译者：Carl Cui</p> </blockquote> <p><img alt="1*K2fBI6vF9eAbcvjXq6ve6Q" loading="lazy" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/cuiguoke/blogger-assets/images/20260418224407168.png"></p> <p>如果你写的 skill 没有触发，问题基本上都出在元数据的 description 部分，而不在 skill 内容本身。</p> <p>不少人都有类似的经历：写了一个 SKILL.md，将其放在正确的文件夹中，要求 agent 使用它，但是啥反应也没有。修改了 skill 内容，仍然没有效果。问题从来不是 skill 本身的内容，而是 agent 用来决定是否激活它开头的那两行。</p> <p>在本指南中，我先讲解 Agent Skills 工作原理，指出为什么大多数人会写错，然后从简单到复杂构建四个 skill：一个 README 编写器、一个 git 提交消息生成器、一个代码审查器和一个完整的 MCP 驱动的冲刺规划器。</p> <h2 id="什么是-agent-skill">什么是 Agent Skill？</h2> <p>Skill 不是插件，也不是访问 API 的脚本。我们可以把它当作<code>为团队新成员编写的入职指南</code>。与其在每次跟 agent 对话时重新解释你的工作流程和偏好，不如将它们打包起来丢给 agent，让它根据你的请求自动加载。</p> <p>本质上，skill 以一个文件夹的形式存在：</p> <div class="highlight"><pre tabindex="0" style="color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;-webkit-text-size-adjust:none;"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span style="display:flex;"><span>your-skill-name/ </span></span><span style="display:flex;"><span>├── SKILL.md <span style="color:#75715e"># 必需：指令 + 元数据</span> </span></span><span style="display:flex;"><span>├── scripts/ <span style="color:#75715e"># 可选：agent 运行的可执行代码</span> </span></span><span style="display:flex;"><span>├── references/ <span style="color:#75715e"># 可选：仅在需要时加载的文档</span> </span></span><span style="display:flex;"><span>└── assets/ <span style="color:#75715e"># 可选：模板、图片、字体</span> </span></span></code></pre></div><p>唯一必需的文件是 <code>SKILL.md</code>。其他所有内容都是可选的，但随着 skill 复杂度的增加而变得重要。</p> <p>SKILL.md 格式是一个<strong>开放标准</strong>，由 Anthropic 于 2025 年 12 月在 agentskills.io 发布。它适用于 Claude Code、OpenAI Codex 和 OpenClaw。虽然格式是标准化的，但每个平台在发现和工具调用方面的实现略有不同。可以理解为同一编程语言，经过不同编译器编译后，结果不是完全相同的。在 Claude Code 上有效的 skill 很可能在 Codex 上也有效，但运行时行为（如 session snapshotting、工具权限和调用模式）在不同平台之间有所不同。</p> https://cnutshell.net/agent/claude-code-based-agent/ Wed, 15 Apr 2026 11:25:10 +0800 https://cnutshell.net/agent/claude-code-based-agent/ <blockquote> <p>译者：Carl Cui</p> </blockquote> <blockquote> <p>这篇文章来自作者 <a href="https://alirezarezvani.medium.com/">Reza Rezvani</a>，文章分享了一个基于 Claude Code 原生功能构建 AI Agent 的方案，完全摒弃了 LangChain 等外部框架。作者的实际经验表明，使用简单的 Markdown 文件和 YAML 配置就能构建强大的 AI 代理系统，利用 Claude Code 的内置功能。这个方法简化了开发流程，降低了维护成本，适合在生产环境中部署。</p> </blockquote> <p>六个月前，我深陷在 LangChain 编排框架中：自定义 ReAct 循环，JSON schema 验证器和一个手工构建的记忆系统，通过三个我已经不再完全理解的 Python 脚本粘合在一起。</p> <p>然后我删除了所有这些。</p> <p><img alt="1*lE8alsLW7zU0bpvrVzhqig" loading="lazy" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/cuiguoke/blogger-assets/images/20260415112521707.png"></p> <blockquote> <p>Claude Code：如何构建你的 agent | 使用 Gemini 生成</p> </blockquote> <p><em><strong>注意：</strong></em> <em>我使用 AI 进行研究协助。这里描述的 agent 配置、生产工作流和生产上下文来自我每天在工程和运营中运行的系统。</em></p> <p>不是因为它没用。它其实挺有用的。但每次我想改变 agent 的行为时，我都在编辑 Python 类、重新部署容器和调试序列化错误。这个系统既强大也脆弱。</p> <p><strong>替代它的东西简单得令人尴尬</strong>：带 YAML frontmatter 的 Markdown 文件，保存在 Claude Code 已经监视的目录中。不需要框架，没有构建步骤，没有部署管道，就只是些文件而已。</p> <p>现在网上广为流传的那份 <code>How to Build AI Agents from Scratch</code> 的 cheat sheet 并没有错。其中 10 个步骤分别是：定义角色、设计 I/O、调整行为、添加推理、构建 multi-agent 逻辑、添加记忆、输出结果、包装在 UI 中、评估和监控。这些是正确的步骤。但对于 Claude Code，每一步都有原生的解决方案，不需要依赖 LangChain、CrewAI 或 OpenAI Swarm。</p>