使用最佳实践

学完你能做什么

学完这节课,你将能够:

✅ 精准选择触发关键词,让AI在正确时机激活技能
✅ 优化上下文管理,减少Token消耗,提升响应速度
✅ 处理多技能协作场景,避免冲突和混淆
✅ 掌握常见使用模式,提升工作效率

你现在的困境

你可能遇到过这些场景:

✗ 输入"帮我部署",但AI没有激活Vercel Deploy技能
✗ 同一个任务触发了多个技能,AI不知道该用哪个
✗ 技能占用了大量上下文,导致AI"记不住"你的需求
✗ 每次都要重新解释任务,不知道如何让AI记住你的习惯

什么时候用这一招

当你在使用Agent Skills时遇到:

🎯 触发不准确:技能没有被激活或激活了错误的技能
💾 上下文压力:技能占用了太多Token,影响其他对话
🔄 技能冲突:多个技能同时被激活,AI执行混乱
⚡ 性能下降:AI响应变慢,需要优化使用方式

核心思路

Agent Skills的设计哲学:

Agent Skills采用按需加载机制——Claude在启动时只加载技能的名称和描述(约1-2行),当检测到相关关键词时,才会读取完整的SKILL.md内容。这种设计可以最大限度地减少上下文消耗,同时保持技能的精确触发。

使用效率的三个关键维度:

触发精准度:选择合适的触发关键词,让技能在正确时机激活
上下文效率:控制技能内容长度,避免占用过多Token
协作清晰度:明确技能边界,避免多技能冲突

最佳实践1:精准选择触发关键词

什么是触发关键词?

触发关键词是在SKILL.md的description字段中定义的,用于告诉AI何时应该激活这个技能。

关键原则:描述要具体,触发要明确

如何编写有效的描述?

❌ 错误示例:描述太模糊

yaml

---
name: my-deploy-tool
description: A deployment tool for applications  # 太模糊,无法触发
---

问题:

没有明确的使用场景
没有包含用户可能说的关键词
AI无法判断何时激活

✅ 正确示例:描述具体且包含触发词

yaml

---
name: vercel-deploy
description: Deploy applications and websites to Vercel. Use this skill when the user requests deployment actions such as "Deploy my app", "Deploy this to production", "Create a preview deployment", "Deploy and give me the link", or "Push this live". No authentication required.
---

优点:

明确使用场景(Deploy applications)
列出具体的触发短语("Deploy my app", "Deploy this to production")
说明独特价值(No authentication required)

触发关键词选择指南

编写场景	推荐关键词	避免使用
部署操作	"deploy", "production", "push", "publish"	"send", "move"
代码审查	"review", "check", "audit", "optimize"	"look at", "see"
设计检查	"accessibility", "a11y", "UX check", "design audit"	"design", "style"
性能优化	"optimize", "performance", "improve speed"	"faster", "better"

踩坑提醒:常见错误

避免这些错误

❌ 只用通用词

yaml

description: A tool for code review  # "code review" 太通用

✅ 具体场景 + 关键词

yaml

description: Review React components for performance issues. Use when user says "review performance", "check optimization", or "find bottlenecks".

❌ 关键词太少

yaml

description: Deploy to Vercel  # 只有一个场景

✅ 覆盖多种表达

yaml

description: Deploy to Vercel. Use when user says "deploy", "push live", "create preview", or "publish".

最佳实践2:上下文管理技巧

为什么上下文管理很重要?

Token是有限的资源。如果SKILL.md文件太长,会占用大量上下文,导致AI"记不住"你的需求或响应变慢。

核心原则:保持SKILL.md简短

黄金规则

保持 SKILL.md 文件在 500 行以内

根据官方文档,以下策略可以最小化上下文使用:

策略	说明	效果
保持SKILL.md简洁	将详细参考材料放到单独文件	减少初始加载量
编写具体描述	帮助AI精确判断何时激活	避免误触
渐进式披露	只在需要时读取支持文件	控制实际Token消耗
优先脚本执行	脚本输出不消耗上下文,只有输出结果会	大幅减少Token使用
单层文件引用	从SKILL.md直接链接到支持文件	避免多层嵌套

如何渐进式披露?

场景:你的技能需要API文档、配置示例等详细参考

❌ 错误做法:全部写在SKILL.md

markdown

---
name: my-api-skill
---

# API Skill

## API Reference

(这里写了 2000 行的API文档)


## Configuration Examples

(这里又写了 500 行的示例)


## Usage Guide

(200 行的使用说明)

问题:

文件超过 500 行
每次激活都加载全部内容
绝大部分内容可能用不到

✅ 正确做法:分离到支持文件

markdown

---
name: my-api-skill
description: Integrate with My API. Use when user says "call API", "send request", or "fetch data".
---

# API Skill

Quick start guide for My API integration.

## Quick Setup

1. Get API key from https://api.example.com/keys
2. Add to environment: `export MY_API_KEY="your-key"`
3. Run: `bash scripts/api-client.sh`

## Common Operations

### Fetch user data
```bash
bash scripts/api-client.sh get /users/123

Create new resource

bash

bash scripts/api-client.sh post /users '{"name":"John"}'

Reference Documentation

For complete API reference, see:


**优点**:
- `SKILL.md` 只有 30 行
- AI只在需要时读取详细文档
- 大部分Token消耗在脚本输出,而非文档加载

### 实战示例:Vercel Deploy vs React Best Practices

| 技能                  | SKILL.md 行数 | 加载内容            | 优化策略             |
|--- | --- | --- | ---|
| Vercel Deploy         | ~60 行        | 简明用法 + 输出格式 | 脚本处理复杂逻辑     |
| React Best Practices  | ~300 行       | 规则索引 + 分类     | 详细规则在 AGENTS.md |
| Web Design Guidelines | ~50 行        | 审计流程            | 动态从GitHub拉取规则 |

**启发**:不要在`SKILL.md`中塞入所有内容,让它成为"入口指南",而非"完整手册"。

---

## 最佳实践3:多技能协作场景

### 场景1:技能A和技能B触发条件有重叠

**问题**:你说"review my code",同时触发了React Best Practices和Web Design Guidelines。

#### ✅ 解决方案:明确区分触发词

```yaml
# React Best Practices
name: react-performance
description: Review React components for performance issues. Use when user says "review performance", "optimize React", "check bottlenecks".

# Web Design Guidelines
name: web-design-audit
description: Audit UI for accessibility and UX issues. Use when user says "check accessibility", "review UX", "audit interface".

结果:

"review performance" → 只触发React技能
"check accessibility" → 只触发Web技能
"review my code" → 两个都不触发,由AI判断

场景2:需要同时使用多个技能

最佳实践:明确告诉AI需要哪些技能

推荐对话方式:

我需要完成两个任务:
1. 部署到Vercel (使用vercel-deploy技能)
2. 检查React性能问题 (使用react-best-practices技能)

原因:

明确技能边界,避免AI混淆
让AI按顺序执行,避免资源冲突
提高执行效率

场景3:技能链式调用(一个技能的输出是另一个的输入)

示例:部署前先优化性能

bash

# 步骤1:使用React Best Practices优化代码
"Review src/components/Header.tsx for performance issues using react-best-practices skill"

# 步骤2:使用Vercel Deploy部署
"Deploy the optimized code to Vercel"

最佳实践:

明确步骤顺序
每步骤之间确认完成
避免并行处理有依赖的任务

最佳实践4:性能优化建议

1. 精简对话上下文

问题:长时间对话后,上下文变得很长,响应变慢。

✅ 解决方案:开启新对话或使用"Clear Context"

bash

# Claude Code
/clear  # 清除上下文,保留技能

2. 避免重复加载技能

问题:同一个任务多次触发技能,浪费Token。

❌ 错误做法

用户: Deploy my app
AI: (加载vercel-deploy,执行)
用户: Deploy to production
AI: (再次加载vercel-deploy,执行)

✅ 正确做法

用户: Deploy to production
AI: (加载vercel-deploy,执行一次)

3. 使用脚本而非内联代码

对比:完成同样的任务,哪种消耗更少?

方式	Token消耗	推荐场景
内联代码(在SKILL.md中写逻辑)	高(每次触发都加载)	简单任务(<10行)
Bash脚本	低(只加载脚本路径,不加载内容)	复杂任务(>10行)

示例:

markdown

## ❌ 内联代码(不推荐)

```bash
# 这段代码每次激活都会加载到上下文
tar -czf package.tar.gz \
  --exclude='node_modules' \
  --exclude='.git' \
  --exclude='dist' \
  && curl -X POST $API_URL \
  -F "[email protected]"

✅ 脚本(推荐)

bash

bash scripts/deploy.sh

(脚本内容在文件中,不加载到上下文)


### 4. 监控Token使用情况

**Claude Code实用命令**:

```bash
# 查看当前Token使用
/token

# 查看技能加载情况
/skills

常见使用模式和示例

模式1:快速迭代工作流

bash

# 1. 编写代码
vim src/App.tsx

# 2. 立即审查性能
"Review this for performance issues"

# 3. 根据建议修改代码
(修改)

# 4. 再次审查
"Review again"

# 5. 部署
"Deploy to production"

关键点:

使用简短指令,因为AI已经知道上下文
重复指令可以快速激活相同技能

模式2:新项目启动检查清单

bash

# 创建Next.js项目
npx create-next-app@latest my-app

# 安装Agent Skills
npx add-skill vercel-labs/agent-skills

# 初始审计
"Check accessibility for all UI files"
"Review performance for all components"

# 部署测试
"Deploy to production"

模式3:团队协作模板

bash

# Clone团队项目
git clone team-project
cd team-project

1. "Review performance for all new changes"
2. "Check accessibility of modified files"
3. "Deploy to staging"

团队标准:定义统一的触发关键词,让所有成员使用相同的效率模式。

踩坑提醒:常见错误

坑1:技能激活了但没效果

症状:你说"Deploy my app",AI说"会使用vercel-deploy技能",但什么都没发生。

原因:

技能脚本路径错误
脚本没有执行权限
文件不在正确位置

解决:

bash

# 检查技能目录
ls -la ~/.claude/skills/vercel-deploy/

# 检查脚本权限
chmod +x ~/.claude/skills/vercel-deploy/scripts/deploy.sh

# 手动测试脚本
bash ~/.claude/skills/vercel-deploy/scripts/deploy.sh .

坑2:触发了错误的技能

症状:说"check code",触发了Web Design而不是React Best Practices。

原因:技能描述关键词冲突。

解决:修改触发词,更具体:

yaml

# ❌ 之前
description: "Check code for issues"

# ✅ 之后
description: "Review React code for accessibility and UX"

坑3:AI"忘记"了技能

症状:第一轮对话能用,第二轮就不行了。

原因:上下文太长,技能信息被挤出。

解决:

bash

/clear  # 清除上下文保留技能

本课小结

核心要点:

触发关键词:描述要具体,包含用户可能说的多种表达
上下文管理:保持SKILL.md < 500行,使用渐进式披露,优先脚本
多技能协作:明确触发词区分技能,明确顺序处理多任务
性能优化:精简对话上下文,避免重复加载,监控Token使用

最佳实践口诀:

描述要具体,触发要明确文件别太长,脚本占空间多个技能分边界,任务顺序说清楚上下文要精简,定期清理免卡顿

下一课预告

下一课我们将深入了解 Agent Skills 的技术架构与实现细节。
你将学到:
构建流程详解(parse → validate → group → sort → generate)
规则解析器如何工作
类型系统和数据模型
测试用例提取机制
部署脚本的框架检测算法

附录:源码参考

点击展开查看源码位置

更新时间:2026-01-25

功能	文件路径	行号
上下文管理最佳实践	`AGENTS.md:70-78`	70-78
技能触发示例	`README.md:88-102`	88-102
React技能触发词	`SKILL.md`	1-30
Vercel Deploy触发词	`SKILL.md`	1-30

关键原则:

Keep SKILL.md under 500 lines:保持技能文件简短
Write specific descriptions:编写具体描述帮助AI判断
Use progressive disclosure:渐进式披露详细内容
Prefer scripts over inline code:优先脚本执行减少Token消耗

使用最佳实践 ​

学完你能做什么 ​

你现在的困境 ​

什么时候用这一招 ​

核心思路 ​

最佳实践1:精准选择触发关键词 ​

什么是触发关键词? ​

如何编写有效的描述? ​

❌ 错误示例:描述太模糊 ​

✅ 正确示例:描述具体且包含触发词 ​

触发关键词选择指南 ​

踩坑提醒:常见错误 ​

最佳实践2:上下文管理技巧 ​

为什么上下文管理很重要? ​

核心原则:保持SKILL.md简短 ​

如何渐进式披露? ​

❌ 错误做法:全部写在SKILL.md ​

✅ 正确做法:分离到支持文件 ​

Create new resource ​

Reference Documentation ​

场景2:需要同时使用多个技能 ​

场景3:技能链式调用(一个技能的输出是另一个的输入) ​

最佳实践4:性能优化建议 ​

1. 精简对话上下文 ​

✅ 解决方案:开启新对话或使用"Clear Context" ​

2. 避免重复加载技能 ​

❌ 错误做法 ​

✅ 正确做法 ​

3. 使用脚本而非内联代码 ​

✅ 脚本(推荐) ​

常见使用模式和示例 ​

模式1:快速迭代工作流 ​

模式2:新项目启动检查清单 ​

模式3:团队协作模板 ​

踩坑提醒:常见错误 ​

坑1:技能激活了但没效果 ​

坑2:触发了错误的技能 ​

坑3:AI"忘记"了技能 ​

本课小结 ​

下一课预告 ​

附录:源码参考 ​

使用最佳实践

学完你能做什么

你现在的困境

什么时候用这一招

核心思路

最佳实践1:精准选择触发关键词

什么是触发关键词?

如何编写有效的描述?

❌ 错误示例:描述太模糊

✅ 正确示例:描述具体且包含触发词

触发关键词选择指南

踩坑提醒:常见错误

最佳实践2:上下文管理技巧

为什么上下文管理很重要?

核心原则:保持SKILL.md简短

如何渐进式披露?

❌ 错误做法:全部写在SKILL.md

✅ 正确做法:分离到支持文件

Create new resource

Reference Documentation

场景2:需要同时使用多个技能

场景3:技能链式调用(一个技能的输出是另一个的输入)

最佳实践4:性能优化建议

1. 精简对话上下文

✅ 解决方案:开启新对话或使用"Clear Context"

2. 避免重复加载技能

❌ 错误做法

✅ 正确做法

3. 使用脚本而非内联代码

✅ 脚本(推荐)

常见使用模式和示例

模式1:快速迭代工作流

模式2:新项目启动检查清单

模式3:团队协作模板

踩坑提醒:常见错误

坑1:技能激活了但没效果

坑2:触发了错误的技能

坑3:AI"忘记"了技能

本课小结

下一课预告

附录:源码参考