00.基础入门大模型学习Skills
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Agent - Skills介绍

智能体有没有skills天差地别。

Langchain的研究报告。 通过Langchain发布的技能，
使得Claude Code在（使用LangChain、LangGraph和Deep Agents构建代理）任务的上的性能从29%提升至95%。

一、什么是Skills

Skills 本质上就是：结构化、可复用、可管理的升级版 Prompt。

  • 它是大模型时代的「提示词工程标准化产物」

SKill = 操作能力（怎么做）知识库 = 业务知识（怎么判断）

或者说Skill也是一种模版，但比模版更丰富，动态能力、AI 自动生成、（格式 + 思维指导 + 触发规则）、主动。

1.1 Skill的构成

每个Skill的SKILL.MD 应包含：

  • 触发条件（什么场景调用）
  • 操作步骤（API/脚本/浏览器流程）
  • 参数说明（需要从工单提取哪些字段）
  • 安全约束（哪些操作需要二次确认）

1.2 Skill的粒度

一个Skill = 一个独立可测试的操作但愿
不要把“查日志 + 加名单” 塞进一个Skill，也不要太细。

文章链接：
LangChain Skills ： https://blog.langchain.com/langchain-skills/

Evaluating Skills： https://blog.langchain.com/evaluating-skills/

关键信息:

  1. 技能影响：技能非常重要，成功的让模型使用技能，可以大幅提升Agent的性能。
  2. 技能平衡：技能名称和描述对于 Claude Code 判断要调用哪个技能至关重要
    当技能数量减少到 12 个时，Claude Code 则始终能够调用正确的技能。

安装了skills，为什么还是不准？

  1. 没有显是的的调用。
  2. 依赖模型的性能，模型的自我认知能力。 当前的上下文是否足够让模型 使用哪个skill的能力。