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S07 Skill Loading 代码讲解

这一节只讲相对 S06 新增的内容：

技能不是一次性全塞进上下文，而是先放目录，真正需要时再加载完整内容。

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1. 本节新增内容

• SKILLS_DIR：技能目录。
• _parse_frontmatter()：解析 SKILL.md 顶部元数据。
• SKILL_REGISTRY：技能注册表。
• _scan_skills()：启动时扫描所有技能。
• list_skills()：列出技能名称和一句话描述。
• build_system()：把技能目录放进 System Prompt。
• load_skill(name)：按需读取完整 SKILL.md。

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2. 技能文件结构

每个技能目录大概长这样：

skills/
  code-review/
    SKILL.md
  pdf/
    SKILL.md

SKILL.md 里通常有 frontmatter：

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name: code-review
description: 代码审查技能
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这里是完整技能说明……

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3. SKILL_REGISTRY

SKILL_REGISTRY 是一个字典：

SKILL_REGISTRY: dict[str, dict]

结构大概是：

{
    "code-review": {
        "name": "code-review",
        "description": "代码审查技能",
        "content": "完整 SKILL.md 内容"
    }
}

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4. 两级加载

第一级：System Prompt 里只放技能目录。

可用技能：
- code-review: 代码审查技能
- pdf: PDF 处理技能

这样很省上下文。

第二级：模型需要某个技能时，调用：

load_skill("code-review")

程序再把完整 SKILL.md 内容作为 tool_result 返回给模型。

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5. load_skill(name)

源码逻辑：

skill = SKILL_REGISTRY.get(name)
if not skill:
    return f"未找到技能：{name}"
return skill["content"]

它没有直接拼路径读取文件，而是从注册表里查。

这样可以避免模型传入奇怪路径，比如：

../../secret.txt

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6. 本节课堂重点

Skill Loading 解决的是上下文成本问题。

不要把所有知识都塞进 System Prompt。

更好的结构是：

System Prompt 放目录
真正需要时再 load_skill

这就是“按需知识注入”。