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言午这篇文章，写的太好了！我已经做成一个简要的SKILL，写到我写SKILL的那个文件夹里面了😂 真正的好文章，尤其是链接里面的微信公众号文。值得收藏，消化。简要的给大家介绍一下： Claude Skills 是一种“通过文件系统扩展 Agent 能力”的机制。 它做了三件事： 每个 Skill = 一个文件夹 元信息在 YAML frontmatter 里 按需加载完整内容与引用文件 听起来蛮简单。你写起来跟写Prompt似的对不对？啊不对。我这段时间正在研究这个，现在还是最初始阶段，我光是4个SKILL的项目，就研究了2个星期，写了5份protocol .你听言午怎么说： Claude Skills 的核心效率来源： 渐进式的信息披露 + 按需加载。 我的语言就是远看大颗粒，按需走进，走进打开颗粒度再继续细化。 LOD 决定“显示多细”，而 按需加载 决定“什么时候加载什么”。 这个才是按需调度的关键，因为我们最终想达到的目标，不仅是按需调度，还是链式调度，分层调度，还有可能分叉，分叉到一定地步系统熵增高，自动引入Human in the Loop decision making. 言午的Zelta类比（当年打Zelta还跟我老公吵了一架，因为那个时候在抢游戏机。我要玩心跳回忆，所以我特别不喜欢Zelta。他急了就去玩寂静岭，差点没把我吓死） 信息三层架构——从海拉鲁到 Claude Skills LOD-0：摘要层（最抽象） 目的： 让 Agent “知道它存在”。 对应塞尔达： 远方神庙的轮廓、怪物营地的一缕烟。 内容： 极少量元信息：名称 + 一句话描述 + 若干标签。 在 Claude Skills 中： --- name: PDF description: Manipulate PDF documents, fill forms --- 加载时机： Agent 启动时一次性读取全部 Skills 的 frontmatter。 Token 成本： 极低。比如 20 个 Skill，总共不过几百 tokens。 LOD-1：核心层（开箱即用） 目的： 让 Agent “可以直接开始工作”。 对应塞尔达： 神庙完整的外部结构、营地的基本布局和敌人类型。 内容： 足以完成 80–90% 场景的“核心信息”：完整 https://t.co/MzNMVcPLZh； 函数签名、参数说明、常用示例； 数据表的统计摘要与样本等。 在 Claude Skills 中：当 Agent 认为 PDF 相关时，才加载完整 https://t.co/MzNMVcPLZh 正文（可能 1–3k tokens）。 LOD-2：原始层 / 按需层（完整细节） 目的： 解决剩下 10–20% 的复杂情况。 对应塞尔达： 神庙内部的机关、敌人的具体属性、材料的物理参数。 内容： 全量原始信息：全部代码； 全部数据； 更细的规格、表单模板等。 在 Claude Skills 中：https://t.co/MzNMVcPLZh 引用的扩展文件，如 https://t.co/3VRTcB1ZEh、examples/、脚本等； 只有在具体执行某个复杂操作时才被读取。