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| Skills 技能系统 - Prompt 即能力的架构哲学 | 深入剖析 Claude Code Skills 系统的完整实现:从磁盘加载、Frontmatter 解析、预算感知描述截断、双模式执行(inline/fork)、权限白名单、条件激活、动态发现到远程技能加载,揭示一条完整的 Skill 生命周期链路。 |
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{/* 本章目标:揭示 Skill 系统从文件到执行的全链路实现 */}
Tool vs Skill:本质差异
| Tool | Skill | |
|---|---|---|
| 粒度 | 单个原子操作(读文件、执行命令) | 一套完整的工作流(代码审查、创建 PR) |
| 触发方式 | AI 自主选择 | 用户 /skill-name 或 AI 通过 SkillTool 自动匹配 |
| 本质 | TypeScript 执行逻辑 | Prompt + 权限配置的声明式封装 |
| 注册位置 | src/tools.ts → getTools() |
src/commands.ts → getCommands() |
| 执行器 | 各 Tool 的 call() 方法 |
SkillTool.call() → 两条分支(inline / fork) |
Skill 的核心洞见:复杂任务的关键不在代码逻辑,而在 Prompt 质量。一个代码审查 Skill 不需要审查引擎,只需告诉 AI "审查什么、按什么顺序、输出什么格式"——Skill 把这种"经验"封装为可复用的 Markdown。
Skill 的五个来源与加载链路
1. 内置命令(Built-in Commands)
硬编码在 src/commands.ts:299 的 COMMANDS memoize 数组中,包含 70+ 条命令(/commit、/review、/compact 等)。这些是 TypeScript 模块而非 Markdown,但实现了相同的 Command 接口(src/types/command.ts)。
2. Bundled Skills(编译时打包)
通过 registerBundledSkill()(src/skills/bundledSkills.ts:53)在模块初始化时注册。关键特性:
- 延迟文件提取:如果 Skill 声明了
files(参考文件),首次调用时才解压到临时目录(getBundledSkillExtractDir()),使用O_NOFOLLOW | O_EXCL防止符号链接攻击(safeWriteFile,第 186 行) - 闭包级 memoize:并发调用共享同一个 extraction promise,避免竞态写入
- 来源标记为
source: 'bundled',在 Prompt 预算中享有不可截断的特权
3. 磁盘 Skills(.claude/skills/)
由 loadSkillsFromSkillsDir()(src/skills/loadSkillsDir.ts:407)加载,这是最重要的加载路径:
管理策略: $MANAGED_DIR/.claude/skills/ (policySettings)
用户全局: ~/.claude/skills/ (userSettings)
项目级: .claude/skills/ (projectSettings, 向上遍历至 home)
附加目录: --add-dir 指定的路径下 .claude/skills/
加载协议:只识别 skill-name/SKILL.md 目录格式,不再支持单文件 .md。加载流程:
readdir扫描目录 → 仅保留isDirectory()或isSymbolicLink()的条目- 在每个子目录中查找
SKILL.md,未找到则跳过 parseFrontmatter()解析 YAML 头部,提取whenToUse、allowedTools、context等字段parseSkillFrontmatterFields()(第 185 行)统一解析 16 个 frontmatter 字段createSkillCommand()(第 270 行)构造Command对象
去重机制:使用 realpath() 解析符号链接获得规范路径(getFileIdentity,第 118 行),避免通过符号链接或重叠父目录导致的重复加载。
4. MCP Skills(动态发现)
通过 registerMCPSkillBuilders() 注册构建器,MCP Server 的 prompt 被 mcpSkillBuilders.ts 转换为 Command 对象。标记为 loadedFrom: 'mcp'。
安全边界:MCP Skills 的 Prompt 内容禁止执行内联 shell 命令(loadSkillsDir.ts:374 的 loadedFrom !== 'mcp' 守卫),因为远程内容不可信。
5. Legacy Commands(/commands/ 目录)
向后兼容的旧格式,由 loadSkillsFromCommandsDir()(第 566 行)加载。同时支持 SKILL.md 目录格式和单 .md 文件格式。
Frontmatter 字段全景
一个 SKILL.md 的完整 frontmatter(parseSkillFrontmatterFields,第 185 行):
---
name: code-review # 显示名称(覆盖目录名)
description: 系统性代码审查 # 描述(或从 Markdown 首段提取)
when_to_use: "用户说审查代码、找 bug" # AI 自动匹配依据
allowed-tools: # 工具白名单
- Read
- Grep
- Glob
argument-hint: "<file-or-directory>" # 参数提示
arguments: [path] # 声明式参数名(用于 $ARGUMENTS 替换)
model: opus # 模型覆盖
effort: high # 努力级别
context: fork # 执行模式:inline(默认)| fork
agent: code-reviewer # 指定 Agent 定义文件
user-invocable: true # 用户是否可 /调用
disable-model-invocation: false # 禁止 AI 自主调用
version: "1.0" # 版本号
paths: # 条件激活的文件路径模式
- "src/**/*.ts"
hooks: # Hook 配置
PreToolUse:
- command: ["echo", "checking"]
shell: ["bash"] # Shell 执行环境
---
解析后有 16 个字段被提取,其中 allowedTools、model、effort 在执行时动态修改 toolPermissionContext。
两条执行路径:Inline vs Fork
SkillTool(packages/builtin-tools/src/tools/SkillTool/SkillTool.ts:332)在 call() 中根据 command.context 分流:
Inline 模式(默认)
Skill 的 Prompt 内容被注入为 UserMessage,在主对话流中继续执行:
processPromptSlashCommand()处理参数替换($ARGUMENTS)和 shell 命令展开(!`...`)${CLAUDE_SKILL_DIR}被替换为 Skill 所在目录的绝对路径${CLAUDE_SESSION_ID}被替换为当前会话 ID- 返回
newMessages(注入到对话流)+contextModifier(修改权限上下文)
contextModifier(第 776 行)做了三件事:
- 工具白名单注入:将
allowedTools合并到alwaysAllowRules.command - 模型切换:
resolveSkillModelOverride()处理模型覆盖,保留[1m]后缀以避免 200K 窗口截断 - 努力级别覆盖:修改
effortValue
Fork 模式(context: fork)
Skill 在独立子 Agent 中执行(executeForkedSkill,第 122 行):
prepareForkedCommandContext()构建隔离的 Agent 定义和 PromptrunAgent()启动子 Agent 循环,拥有独立的 token 预算- 通过
onProgress回调报告工具使用进度 - 结果通过
extractResultText()提取,子 Agent 的全部消息在提取后被释放(agentMessages.length = 0) - 最终通过
clearInvokedSkillsForAgent()清理状态
Fork 模式适用于需要强隔离的场景(如长时间运行的审查任务),避免污染主对话的上下文。
权限模型:Safe Properties 白名单
checkPermissions()(第 433 行)实现了一个五层权限检查:
1. Deny 规则匹配(支持精确匹配和 prefix:* 通配符)
↓ 未命中
2. 远程 canonical Skill 自动放行(EXPERIMENTAL_SKILL_SEARCH + USER_TYPE === 'ant')
↓ 未命中
3. Allow 规则匹配
↓ 未命中
4. Safe Properties 白名单检查(skillHasOnlySafeProperties,第 911 行)
↓ 有非安全属性
5. Ask 用户确认(附带精确匹配和前缀匹配两条建议规则)
Safe Properties(SAFE_SKILL_PROPERTIES,第 876 行)是一个包含 30 个属性名的白名单(覆盖 PromptCommand 和 CommandBase 两个类型的所有安全属性)。任何不在白名单中的有意义的属性值(排除 undefined、null、空数组、空对象)都会触发权限请求。这是正向安全设计——未来新增的属性默认需要权限。
Prompt 预算:1% 上下文窗口的截断策略
Skill 列表注入 System Prompt 时有严格的字符预算(prompt.ts):
- 预算计算:
contextWindowTokens × 4 chars/token × 1%(约 8000 字符) - 单条上限:
MAX_LISTING_DESC_CHARS = 250字符(超出截断为…) - Bundled Skills 不可截断:它们始终保留完整描述,预算不足时只截断非 bundled 的
- 降级策略:
- 尝试完整描述 → 超预算?
- Bundled 保留完整,非 bundled 均分剩余预算 → 每条描述低于 20 字符?
- 非 bundled 仅保留名称
formatCommandsWithinBudget()(prompt.ts:70)实现了这个三级降级。
动态发现与条件激活
基于文件路径的动态发现
discoverSkillDirsForPaths()(loadSkillsDir.ts:861)在文件操作时触发:
- 从被操作的文件路径开始,向上遍历至 CWD(不包含 CWD 本身)
- 在每层查找
.claude/skills/目录 - 使用
realpath去重,git check-ignore过滤 gitignored 目录 - 按路径深度排序(深层优先),更接近文件的 Skill 优先级更高
条件激活(paths frontmatter)
带有 paths 模式的 Skill 在加载时不会立即可用,而是存入 conditionalSkills Map。当被操作的文件路径匹配某个 Skill 的 paths 模式时(使用 ignore 库做 gitignore 风格匹配),该 Skill 才被激活——从 conditionalSkills 移入 dynamicSkills。
这意味着一个只在 *.test.ts 上激活的测试 Skill,平时完全不可见,只有当 AI 读取或编辑测试文件时才会出现。
使用频率排名
recordSkillUsage()(skillUsageTracking.ts)使用指数衰减算法计算 Skill 排名分数:
score = usageCount × max(0.5^(daysSinceUse / 7), 0.1)
- 7 天半衰期:一周前的使用权重减半
- 最低 0.1 保底:避免老但高频使用的 Skill 完全沉底
- 60 秒去抖:同一 Skill 在 1 分钟内的多次调用只计一次,减少文件 I/O
排名数据持久化在全局配置的 skillUsage 字段中。
远程技能加载(Experimental)
通过 EXPERIMENTAL_SKILL_SEARCH feature flag 控制,支持从远程(AKI/GCS/S3)加载 _canonical_<slug> 格式的 Skill:
validateInput()中stripCanonicalPrefix()拦截 canonical 名称executeRemoteSkill()(第 970 行)从远程 URL 加载 SKILL.md- 支持
gs://、https://、s3://等 URL 协议 - 内容经过 frontmatter 剥离、
${CLAUDE_SKILL_DIR}替换后直接注入 - 通过
addInvokedSkill()注册到 compaction 保留状态,确保压缩后仍可恢复 - 远程 Skill 不经过
processPromptSlashCommand——无!command替换、无$ARGUMENTS展开
完整生命周期总结
磁盘 SKILL.md
↓ parseFrontmatter()
↓ parseSkillFrontmatterFields() → 16 个字段
↓ createSkillCommand() → Command 对象
↓ 去重(realpath + seenFileIds)
↓ 条件 Skill → conditionalSkills Map(等待路径匹配激活)
↓ getSkillDirCommands() memoize 缓存
↓ getAllCommands() 合并 local + MCP
↓ formatCommandsWithinBudget() → 截断后的 Skill 列表注入 System Prompt
↓ AI 选择匹配的 Skill
↓ SkillTool.validateInput() → 名称校验 + 存在性检查
↓ SkillTool.checkPermissions() → 五层权限检查
↓ SkillTool.call() → inline 或 fork 执行
↓ contextModifier() → 注入 allowedTools + model + effort
↓ recordSkillUsage() → 更新使用频率排名