06a - 工具到 Skills 的概念层次
本文是《AI Agent 实战手册》第 6 章第 1 节。 上一节:高级 CLI 技巧 | 下一节:Claude Code Skills 创建教程
概述
AI Agent 的能力并非铁板一块,而是由多个层次的组件叠加而成。从最底层的原子工具调用,到 MCP 协议连接外部系统,再到 Skills 封装可复用工作流,最终由 Subagent 实现并行编排——这四层构成了 2025-2026 年 Agentic 开发的核心能力栈。理解这个层次关系,是高效使用 Claude Code、Kiro 等 AI 编码助手的前提。
1. 四层能力模型总览
分层架构图
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 第 4 层:Subagents │
│ 独立上下文 · 并行执行 · 任务编排 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 调试专家 │ │ 重构专家 │ │ 安全审查 │ ... │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
│ │ │ │ │
├────────┼─────────────┼─────────────┼─────────────────────┤
│ 第 3 层:Skills │
│ 可复用工作流 · 渐进式加载 · 领域专业知识 │
│ ┌──────────────────────────────────────────┐ │
│ │ SKILL.md + 脚本 + 模板 + 资源文件 │ │
│ └──────────────────┬───────────────────────┘ │
│ │ │
├──────────────────────┼───────────────────────────────────┤
│ 第 2 层:MCP │
│ 标准化协议 · 外部系统连接 · 按需数据获取 │
│ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │
│ │ GitHub │ │ 数据库 │ │ Slack │ │ 浏览器 │ ... │
│ └───┬────┘ └───┬────┘ └───┬────┘ └───┬────┘ │
│ │ │ │ │ │
├───────┼───────────┼───────────┼───────────┼──────────────┤
│ 第 1 层:Tools │
│ 原子操作 · 始终可用 · 单一职责 │
│ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ │
│ │ Read │ │ Edit │ │ Bash │ │ Grep │ │ Glob │ ... │
│ └──────┘ └──────┘ └──────┘ └──────┘ └──────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘类比理解:餐厅模型
| 层次 | 餐厅类比 | AI Agent 对应 | 核心特征 |
|---|---|---|---|
| Tools | 厨房设备(刀、锅、烤箱) | read_file()、edit_file()、bash() | 原子操作,单一职责 |
| MCP | 供应链(从农场、供应商获取食材) | GitHub Server、数据库 Server、Slack Server | 连接外部系统,按需获取数据 |
| Skills | 菜谱(组合食材和设备的步骤说明) | SKILL.md + 脚本 + 模板 | 可复用工作流,一致性输出 |
| Subagents | 专业厨师(甜点师、烧烤师、冷菜师) | 调试 Agent、重构 Agent、安全审查 Agent | 独立上下文,并行处理 |
工具推荐
| 工具 | 用途 | 价格 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Claude Code | 终端 Agentic 编码助手,原生支持四层能力 | Pro $20/月,Max $100-200/月 | 日常开发、项目构建 |
| Kiro | Spec-Driven Agentic IDE,支持 Skills 和 Steering | 免费预览(2025.7 起) | 规范驱动开发 |
| Cursor | AI IDE,支持 MCP 和自定义规则 | Hobby 免费,Pro $20/月 | IDE 内 AI 辅助 |
| Windsurf | AI IDE,支持 MCP 集成 | 免费基础版,Pro $15/月 | 轻量 AI 辅助 |
| VS Code + Copilot | GitHub Copilot Agent 模式 | $10/月起 | 代码补全 + Agent |
2. 第 1 层:Tools(原子工具)
什么是 Tools
Tools 是 AI Agent 能力栈的最底层——每个 Tool 执行一个原子操作,职责单一、接口明确。它们始终驻留在 Agent 的上下文窗口中,随时可被调用。
Claude Code 内置工具清单
| 工具 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
Read | 读取文件内容 | 读取 src/index.ts |
Edit | 编辑文件内容 | 修改函数实现 |
Write | 创建或覆写文件 | 创建新组件 |
Bash | 执行 shell 命令 | npm test、git status |
Grep | 正则搜索文件内容 | 搜索所有 TODO 注释 |
Glob | 按模式匹配文件路径 | 查找所有 .test.ts 文件 |
WebSearch | 搜索网络信息 | 查找 API 文档 |
WebFetch | 获取网页内容 | 读取在线文档 |
关键特征
- 始终可用:Tools 在 Agent 启动时就加载到上下文窗口,不需要额外触发
- 原子性:每个 Tool 只做一件事,通过组合实现复杂操作
- 占用上下文:所有 Tool 的定义始终占据上下文窗口空间
- 无状态:每次调用独立,不保留跨调用状态
提示词模板
请使用以下工具完成任务:
1. 用 Grep 搜索所有包含 [关键词] 的文件
2. 用 Read 读取找到的文件
3. 用 Edit 修改 [具体修改内容]
4. 用 Bash 运行 [验证命令] 确认修改正确3. 第 2 层:MCP(模型上下文协议)
什么是 MCP
MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 于 2024 年底发布的开放协议,为 AI Agent 连接外部系统提供了标准化接口。可以把 MCP 理解为”AI Agent 的 USB-C 接口”——一个协议连接所有外部工具和数据源。
截至 2026 年初,MCP 已成为增长最快的开源 AI 项目之一,月 SDK 下载量超过 9700 万次,活跃 Server 超过 10,000 个。
MCP 与 Tools 的区别
| 维度 | Tools(内置工具) | MCP(外部连接) |
|---|---|---|
| 数据来源 | 本地文件系统 | 外部系统(GitHub、数据库、API) |
| 加载方式 | 始终在上下文中 | 按需连接,动态加载 |
| 配置方式 | 无需配置 | 需要配置 Server 地址和认证 |
| 扩展性 | 固定集合 | 无限扩展(任何人可开发 Server) |
| 协议 | 工具内部实现 | 标准化 JSON-RPC + 传输层 |
常见 MCP Server 分类
| 类别 | 代表 Server | 用途 | 价格 |
|---|---|---|---|
| 代码托管 | GitHub MCP | PR 管理、Issue 追踪、代码搜索 | 免费(GitHub 账户) |
| 数据库 | PostgreSQL MCP、SQLite MCP | 查询数据、管理 schema | 免费(开源) |
| 项目管理 | Linear MCP、Jira MCP | 任务管理、Sprint 追踪 | 免费(开源 Server) |
| 通信 | Slack MCP、Discord MCP | 发送消息、读取频道 | 免费(开源 Server) |
| 浏览器 | Playwright MCP、Puppeteer MCP | 网页自动化、截图、测试 | 免费(开源) |
| 文档 | Notion MCP、Google Drive MCP | 文档读写、知识库访问 | 免费(开源 Server) |
| 监控 | Sentry MCP、Datadog MCP | 错误追踪、性能监控 | 免费(开源 Server) |
操作步骤:添加 MCP Server
步骤 1:在 Claude Code 中添加远程 Server
# 添加远程 HTTP Server(如 Notion)
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp
# 添加本地 stdio Server(如 PostgreSQL)
claude mcp add --transport stdio postgres \
--env DATABASE_URL=$DB_URL \
-- npx -y @bytebase/dbhub步骤 2:在 Kiro 中配置 MCP
在 .kiro/settings.json 或通过 Kiro Powers 面板添加 MCP Server 配置。
步骤 3:验证连接
# 在 Claude Code 中查看已连接的 MCP Server
/mcp提示词模板
请通过 MCP 连接 [服务名称],完成以下操作:
1. 从 [数据源] 获取 [具体数据]
2. 分析数据并 [处理要求]
3. 将结果 [输出方式]详见 MCP 概念入门
4. 第 3 层:Skills(技能包)
什么是 Skills
Skills 是可复用的能力扩展包,将指令、脚本、模板和资源文件打包成一个文件夹,AI Agent 在遇到相关任务时自动发现并加载。Skills 的核心价值是一致性——同样的任务,每次都以相同的质量标准完成。
Anthropic 于 2025 年 10 月正式发布 Claude Skills,随后 Kiro 也引入了兼容的 Agent Skills 标准。Skills 遵循开放的 Agent Skills 标准,可跨平台使用。
Skills 与 Prompts 的区别
| 维度 | Prompts(提示词) | Skills(技能包) |
|---|---|---|
| 生命周期 | 单次对话,用完即弃 | 持久化存储,跨会话复用 |
| 加载方式 | 用户手动输入 | Agent 自动发现并加载 |
| 结构 | 自由文本 | SKILL.md + 脚本 + 资源 |
| 一致性 | 每次可能不同 | 每次输出一致 |
| 共享 | 复制粘贴 | Git 提交,团队共享 |
| 上下文管理 | 始终占用 | 渐进式加载,按需占用 |
渐进式加载机制
Skills 采用三级加载策略,高效管理上下文窗口:
第 1 级:元数据加载(~100 tokens)
├── name: "code-reviewer"
└── description: "Review code for best practices..."
↓ Agent 判断是否相关
第 2 级:完整指令加载(<5K tokens)
└── SKILL.md 中的详细指令
↓ 需要时才加载
第 3 级:资源文件加载(按需)
├── 脚本文件
├── 模板文件
└── 参考文档这种设计的关键优势:不相关的 Skills 只占用约 100 tokens 的元数据空间,不会像 Tools 那样始终占满上下文窗口。
Skills 的存放位置
Claude Code:
| 位置 | 路径 | 作用域 |
|---|---|---|
| 项目级 | .claude/skills/ | 当前项目,提交到 Git 共享 |
| 全局级 | ~/.claude/skills/ | 所有项目,个人使用 |
Kiro:
| 位置 | 路径 | 作用域 |
|---|---|---|
| 项目级 | .kiro/skills/ | 当前工作区 |
| 全局级 | ~/.kiro/skills/ | 所有工作区 |
Skill 文件结构示例
code-reviewer/
├── SKILL.md # 核心文件:元数据 + 指令
├── checklist.md # 附属资源:审查清单
└── report-template.md # 附属资源:报告模板SKILL.md 内容示例:
---
name: code-reviewer
description: Review code for best practices, security issues, and performance. Use when reviewing PRs or analyzing code quality.
---
# Code Review Instructions
## Process
1. Scan all changed files
2. Check for security vulnerabilities (SQL injection, XSS, auth bypass)
3. Evaluate performance implications
4. Verify error handling completeness
5. Check test coverage
## Output Format
Provide a structured report with:
- 🔴 Critical issues (must fix)
- 🟡 Warnings (should fix)
- 🟢 Suggestions (nice to have)
- ✅ What's done well提示词模板
请创建一个 Skill,用于 [任务描述]:
1. 在 [.claude/skills/ 或 .kiro/skills/] 下创建文件夹 [skill-name]/
2. 编写 SKILL.md,包含:
- name 和 description 元数据
- 详细的执行步骤
- 输出格式要求
3. 添加必要的辅助文件(模板、脚本等)5. 第 4 层:Subagents(子代理)
什么是 Subagents
Subagents 是由主 Agent 生成的独立 AI 实例,每个 Subagent 拥有自己的上下文窗口、权限范围和专业能力。它们是能力栈的最高层——通过编排多个专业化的 Subagent,实现复杂任务的并行处理。
为什么需要 Subagents
| 问题 | 没有 Subagent | 有 Subagent |
|---|---|---|
| 长任务污染上下文 | 调试信息占满主对话 | 调试在独立上下文中进行 |
| 串行执行慢 | 逐个处理子任务 | 多个 Subagent 并行工作 |
| 权限过宽 | 主 Agent 拥有所有权限 | 每个 Subagent 只有必要权限 |
| 专业度不足 | 一个 Agent 处理所有领域 | 每个 Subagent 专注一个领域 |
Subagent 工作模式
主 Agent(编排者)
│
├── 分析任务 → 拆分为子任务
│
├── 生成 Subagent 1(调试专家)
│ ├── 独立上下文窗口
│ ├── 使用 Read + Bash + Grep 工具
│ ├── 加载 "debugger" Skill
│ └── 返回:根因分析 + 修复方案
│
├── 生成 Subagent 2(安全审查)
│ ├── 独立上下文窗口
│ ├── 使用 Read + Grep 工具(只读)
│ ├── 加载 "security-review" Skill
│ └── 返回:安全漏洞报告
│
└── 综合所有 Subagent 结果 → 输出最终方案Claude Code 中的 Subagent 定义
---
name: debugger
description: Use immediately when errors occur. Find root cause, implement minimal fix, and verify.
tools: Read, Edit, Bash, Grep, Glob
model: sonnet
---
You are a debugging specialist.
## Process
1. Capture exact error and reproduction steps
2. Locate the failing code area
3. Implement minimal, safe fix
4. Verify with testsKiro 中的自定义 Agent
Kiro 支持在 .kiro/agents/ 目录下定义自定义 Agent,包含系统提示词、模型选择、工具访问权限和 MCP Server 集成。Kiro 会根据 Agent 的描述自动选择合适的 Agent,也可以手动指定。
适用场景
| 场景 | 推荐 Subagent 配置 |
|---|---|
| 代码调试 | 只读 + Bash 权限,加载 debugger Skill |
| 安全审查 | 只读权限,加载 security-review Skill |
| 大规模重构 | 读写权限,加载 refactoring Skill |
| 依赖分析 | 只读 + Bash 权限,分析 package.json / Cargo.toml |
| 文档生成 | 读写权限,加载 documentation Skill |
| 并行测试 | 多个 Subagent 分别测试不同模块 |
6. 四层协作:端到端工作流
实战场景:AI 辅助代码审查
以下展示四层能力如何协同工作:
用户:"审查这个 PR 的代码质量和安全性"
│
▼
主 Agent 分析任务,决定使用 Subagent 并行处理
│
├── Subagent 1:代码质量审查 [第 4 层:Subagents]
│ ├── 加载 "code-reviewer" Skill [第 3 层:Skills]
│ ├── 通过 GitHub MCP 获取 PR diff [第 2 层:MCP]
│ └── 用 Read + Grep 分析代码 [第 1 层:Tools]
│
├── Subagent 2:安全审查
│ ├── 加载 "security-review" Skill [第 3 层:Skills]
│ ├── 通过 GitHub MCP 获取文件 [第 2 层:MCP]
│ └── 用 Grep 搜索危险模式 [第 1 层:Tools]
│
└── 主 Agent 综合两个 Subagent 的报告
└── 通过 GitHub MCP 发布 Review 评论层次选择决策树
你需要 AI Agent 做什么?
│
├── 执行单个原子操作(读文件、运行命令)
│ └── → 使用 Tools(第 1 层)
│
├── 访问外部系统数据(GitHub、数据库、Slack)
│ └── → 使用 MCP(第 2 层)
│
├── 重复执行某个标准化工作流
│ └── → 创建 Skill(第 3 层)
│
└── 复杂任务需要并行处理或隔离上下文
└── → 使用 Subagent(第 4 层)7. 上下文窗口管理视角
理解四层能力的另一个关键维度是上下文窗口占用:
| 层次 | 上下文占用策略 | 影响 |
|---|---|---|
| Tools | 始终占用(工具定义常驻) | 基础开销,不可避免 |
| MCP | 按需加载(连接时才占用) | 数据量可控,用完释放 |
| Skills | 渐进式加载(元数据 → 指令 → 资源) | 最高效,不相关 Skill 仅占 ~100 tokens |
| Subagents | 独立上下文窗口 | 不占用主 Agent 上下文 |
这就是为什么 Skills 比直接在 CLAUDE.md 中写所有指令更好——Skills 只在需要时加载,而 CLAUDE.md 的内容始终占用上下文空间。
提示词模板
我的项目需要优化上下文窗口使用。请帮我:
1. 将 CLAUDE.md 中的 [重复工作流描述] 提取为独立 Skill
2. 将常用的外部系统访问配置为 MCP Server
3. 为 [复杂任务] 设计 Subagent 编排方案
目标:主上下文只保留核心项目信息,专业能力按需加载。8. 跨平台对比:Claude Code vs Kiro vs Cursor
| 能力 | Claude Code | Kiro | Cursor |
|---|---|---|---|
| Tools(内置工具) | ✅ 完整(Read/Edit/Bash/Grep/Glob 等) | ✅ 完整(IDE 集成工具) | ✅ 完整(IDE 集成工具) |
| MCP 支持 | ✅ 原生支持,CLI 配置 | ✅ 原生支持,Powers 面板 | ✅ 支持 |
| Skills 格式 | SKILL.md(YAML 前置 + Markdown) | SKILL.md(兼容 Agent Skills 标准) | .cursorrules(自定义格式) |
| Skills 存放 | .claude/skills/ + ~/.claude/skills/ | .kiro/skills/ + ~/.kiro/skills/ | 项目根目录 .cursorrules |
| Skills 加载 | 渐进式(元数据 → 指令 → 资源) | 渐进式(元数据 → 按需加载) | 启动时全量加载 |
| Subagents | ✅ 原生支持,可自定义 | ✅ 支持自定义 Agent(.kiro/agents/) | ⚠️ 有限支持 |
| Hooks/自动化 | ✅ Hooks(生命周期事件触发) | ✅ Hooks(文件事件 + 工具事件) | ❌ 不支持 |
| Steering 规则 | CLAUDE.md | .kiro/steering/ | .cursorrules |
| 价格 | Pro $20/月起 | 免费预览 | Pro $20/月起 |
实战案例:从零构建四层能力栈
场景
你是一个全栈开发者,正在用 Claude Code 开发一个 SaaS 项目。项目使用 Next.js + Prisma + PostgreSQL,团队有 3 人。
第 1 步:配置 Tools 层(开箱即用)
Claude Code 的内置 Tools 无需配置,启动即可使用:
cd my-saas-project
claude
# Claude Code 自动拥有 Read/Edit/Bash/Grep/Glob 等工具
> 分析项目结构,列出所有 API 路由第 2 步:连接 MCP 层
# 连接 GitHub,让 Claude Code 能直接操作 PR 和 Issue
claude mcp add --transport http github https://api.githubcopilot.com/mcp/
# 连接 PostgreSQL,让 Claude Code 能直接查询数据库
claude mcp add --transport stdio postgres \
--env DATABASE_URL=postgresql://localhost:5432/mydb \
-- npx -y @bytebase/dbhub
# 连接 Sentry,让 Claude Code 能查看生产错误
claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/sse第 3 步:创建 Skills 层
创建团队共享的代码审查 Skill:
mkdir -p .claude/skills/pr-reviewer编写 .claude/skills/pr-reviewer/SKILL.md:
---
name: pr-reviewer
description: Review pull requests for our Next.js + Prisma project. Use when reviewing PRs or before merging code.
---
# PR Review Instructions
## Tech Stack Context
- Next.js 14 App Router
- TypeScript strict mode
- Prisma ORM + PostgreSQL
- Tailwind CSS
## Review Checklist
1. **类型安全**:检查是否有 `any` 类型、缺少类型注解
2. **API 路由**:验证输入校验、错误处理、认证检查
3. **数据库**:检查 N+1 查询、缺少索引、事务使用
4. **安全**:SQL 注入、XSS、认证绕过、密钥泄露
5. **性能**:不必要的重渲染、大数据量处理、缓存策略
6. **测试**:新功能是否有对应测试
## Output Format
按严重程度分类输出:
- 🔴 **必须修复**:安全漏洞、数据丢失风险
- 🟡 **建议修复**:性能问题、代码规范
- 🟢 **可选优化**:代码风格、可读性第 4 步:配置 Subagent 层
创建调试专家 Subagent:
mkdir -p .claude/agents编写 .claude/agents/debugger.md:
---
name: debugger
description: Debugging specialist for production errors. Use when Sentry reports errors or tests fail.
tools: Read, Bash, Grep, Glob
model: sonnet
---
You are a debugging specialist for our Next.js + Prisma project.
## Process
1. Read the error message and stack trace
2. Use Grep to find related code
3. Identify root cause
4. Propose minimal fix with explanation
5. Suggest a test to prevent regression
## Rules
- Never modify production database
- Always explain WHY the bug occurred
- Prefer minimal changes over refactoring案例分析
通过这四步,你的 AI 编码助手从一个”聊天机器人”变成了一个完整的开发团队:
- Tools 提供基础操作能力(读写文件、执行命令)
- MCP 连接了 GitHub、数据库、Sentry 等外部系统
- Skills 确保代码审查每次都按团队标准执行
- Subagents 让调试工作在独立上下文中进行,不污染主对话
关键原则:从简单开始,按需叠加。不要一开始就配置所有层次,而是在遇到具体需求时逐层添加。
避坑指南
❌ 常见错误
-
把所有指令塞进 CLAUDE.md / Steering 文件
- 问题:CLAUDE.md 内容始终占用上下文窗口,指令过多会挤压有效工作空间
- 正确做法:只在 CLAUDE.md 中保留核心项目信息(技术栈、编码规范),将重复工作流提取为 Skills
-
不区分 MCP 和 Tools 的使用场景
- 问题:试图用内置 Tools 访问外部系统(如手动 curl GitHub API),效率低且不可靠
- 正确做法:外部系统访问一律通过 MCP Server,享受标准化认证和错误处理
-
过早引入 Subagents
- 问题:简单任务也用 Subagent,增加了编排复杂度和 token 消耗
- 正确做法:只在需要并行处理、上下文隔离或专业化分工时才使用 Subagent
-
Skills 写得太宽泛
- 问题:一个 Skill 试图覆盖太多场景,导致指令模糊、输出不一致
- 正确做法:每个 Skill 聚焦一个具体工作流,宁可多创建几个专注的 Skill
-
忽略 Skills 的渐进式加载设计
- 问题:在 SKILL.md 的 description 中写得太简略,Agent 无法判断何时加载
- 正确做法:description 要清晰描述 Skill 的用途和触发条件,这是 Agent 自动发现的关键
-
混淆 Claude Code Skills 和 Kiro Steering
- 问题:在 Kiro 中用 Steering 文件做 Skills 的事,或反过来
- 正确做法:Steering 用于全局行为规则(“始终使用 TypeScript strict”),Skills 用于具体工作流(“按这个流程审查代码”)
✅ 最佳实践
- 遵循”从简单到复杂”的叠加原则:Tools → MCP → Skills → Subagents
- 将团队共享的 Skills 提交到 Git,确保一致性
- 为每个 MCP Server 配置最小必要权限
- Subagent 的 description 要精确,让主 Agent 能正确判断何时调用
- 定期审查 Skills 库,删除不再使用的 Skill,保持精简
- 把上下文窗口当作”公共资源”管理——Tools 常驻、Skills 按需、Subagents 独立
相关资源与延伸阅读
Skills 发现与安装
- Skills.sh — Vercel 推出的 AI Agent Skills 开放目录,一键安装 Skills 到 Claude Code、Cursor 等 40+ 工具
- Skills.sh GitHub 仓库 — Skills.sh 的开源代码,了解 Skills 标准的实现细节
- Agent Skills Open Standard — Agent Skills 开放标准规范,跨工具的 Skills 互操作性标准
- Playbooks.com Skills Directory — 另一个 Agent Skills 目录,按领域分类浏览
官方文档
- Claude Code Skills 文档 — Claude Code Skills 的官方创建和使用指南
- Kiro Skills 文档 — Kiro Skills 的官方文档
- MCP 官方规范 — Model Context Protocol 的完整规范文档
GitHub 资源
- Awesome Claude Skills — GitHub — 社区精选的 Claude Skills 集合,包含各种领域的 Skill 模板
- Awesome MCP Servers — GitHub — 最全面的 MCP Server 目录,了解 MCP 层的生态
社区
- r/ClaudeAI — Claude 用户社区,有 Skills 创建和分享的讨论
- Book of Kiro — Kiro 社区知识库,包含 Skills 和 Steering 的实战案例
- Kiro Directory — Kiro 资源聚合站,包含教程、指南和社区链接
参考来源
- Skills explained: How Skills compares to prompts, Projects, MCP, and subagents - Anthropic (2025-12)
- Claude Code Made Me Ridiculously Productive: Skills, Subagents, Hooks, and MCP - Code Smarter (2026-01)
- The AI Agent Ecosystem: Understanding Skills, Tools, MCP, and Subagents - Cenrax (2026-02)
- Claude Skills vs MCP: The 2026 Guide to Agentic Architecture - CometAPI (2026-01)
- AI Agent Tool Calling: The 7 Layers You Need for Production - Arcade (2025-06)
- Agent Skills - Kiro Documentation (持续更新)
- Claude Skills vs. MCP: A Technical Comparison - Intuition Labs (2026-02)
- Understanding Claude Code’s Full Stack: MCP, Skills, Subagents, and Hooks - AlexOp (2025-11)
- When to Use Claude Code Skills vs Workflows vs Agents - Daniel Miessler (2025-10)
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