随着大语言模型在各个领域的应用越来越广泛，如何让 AI Agent 更好地完成特定领域的专业任务成为了一个重要课题。Anthropic 推出的 Agent Skills 提供了一个优雅的解决方案——通过标准化的技能包（Skill），让 Claude 能够动态加载专业指令和资源，从而在特定任务上表现得更加专业和一致。
本文将深入介绍 Anthropic 的 Skills 项目，帮助你理解其核心价值、技术架构和实际应用。
技术准确性声明：本文中所有关键技术细节（Progressive Disclosure、高效脚本执行、环境隔离等）均基于 Anthropic 官方文档验证，包括： - Agent Skills API Guide - Agent Skills Overview - Anthropic Engineering Blog - Agent Skills
文中涉及官方文档的部分均以引用块标注，确保信息的准确性和可追溯性。
Anthropic 的 Agent Skills 提供了一套优雅的专业技能管理方案，但最初它是 Claude 专属特性。随着社区的发展，现在有多种方案让其他 AI 编程工具（Cursor、Windsurf、Aider 等）也能使用 Skills，甚至在 LangChain、LlamaIndex 等框架中实现类似的 Skills 模式。
本文将介绍三种跨平台 Skills 实践方案，从开箱即用到深度定制，以及在实战中创建和迭代 Skills 的最佳工作流。
前置阅读：建议先阅读 Anthropic Agent Skills 完整指南 了解 Skills 的核心概念和技术架构。
如何构建一个真正能在开发流程中派上用场的 CodeAgent？不是那种回答一次就结束的代码问答机器人，而是能够理解任务、拆解步骤、操作文件、运行测试、并在遇到问题时自主调整的开发助手。
这个问题看似简单，实际落地时却会遇到大量工程细节：Agent 的状态如何建模？工具该怎么设计才能让模型稳定调用？上下文窗口有限的情况下如何让 Agent "看到"足够的信息？当 Agent 的一次操作出错时，系统该如何恢复？
这篇文章试图分享我们在这个过程中积累的一些经验。技术选型上，我们使用的是 LangGraph 和 LangChain 1.0，配合 Textual TUI 和 MCP 工具协议。但我们更希望讨论的是设计思路本身——这些思路在其他框架和工具链下同样适用。
摘要： 本文提出了一种“N-Fold 稳定性优先”的评测框架。它通过 N 次重复实验，引入标准差 (StdDev) 和案例稳定性 (Case Stability Rate) 两个核心指标，帮助团队科学地量化和剥离 AI 模型的输出随机性，从而准确定位“稳定失败”的案例，实现可控、可迭代的工程优化。
定义：一种基于 LLM 的系统，能够独立执行复杂任务，代替用户完成工作流程。
特点：
区别：
文档目标
- 科普当前 AI 模型与应用主流的交互标准协议 MCP（Model Context Protocol）
- 帮助了解 MCP 与传统 API 之间的区别以及适用场景
- 指导如何从0到1搭建和使用 MCP 服务，提供其通用思路和具体实践教程
- 提供目前 MCP 的主流资源，帮助了解其业界的相关生态
阅读受众
- 对 AI 模型与应用之间的主流交互协议感兴趣，希望了解 MCP 来帮助拓展 AI 应用
- 想要进一步了解 MCP 的底层以及实践，如与传统 API 的对比、底层架构和使用教程等
文档目标
- 科普当前 AI 编程的“版本答案”之一——Cursor 的概念及使用
- 帮助了解 Cursor 的基本用法和高阶用法
- 探讨 Cursor 的适用场景和短板以及最佳实践
阅读受众
- 对 AI（或 LLM）编程感兴趣，希望了解当下相关工具来帮助理解
- 想要进一步了解 Cursor 及其使用方法与最佳实践来提升编程效率