AI笔记之AgentMCP提示词上下文上下文工程skill代理含义与区别code review!文章目录AI笔记之AgentMCP提示词上下文上下文工程skill代理含义与区别1. Agent、MCP、提示词、上下文、上下文工程、Skill的含义与区别1.1 Agent智能体/代理1.2 提示词Prompt1.3 上下文Context1.4 上下文工程Context Engineering1.5 MCPModel Context Protocol模型上下文协议1.6 SkillAgent Skills智能体技能1.7 MCP与Skill的关系常被混淆1.8 整体关系总结2. Codex、Copilot、Cursor、浏览器网页大模型对话窗对Skill的支持情况2.1 总体情况2.2 Claude Code终端命令行2.3 OpenAI CodexCLI2.4 Cursor2.5 GitHub Copilot2.6 浏览器网页版对话窗claude.ai2.7 其他浏览器网页对话窗如ChatGPT网页版、Gemini网页版等2.8 快速对比表3. 对References、Scripts的支持3.1 标准结构Skill文件夹里到底有什么3.2 References参考文档支持情况3.3 Scripts脚本支持情况——这里才是关键差异点3.3.1 Claude Code3.3.2 Codex CLI3.3.3 Cursor3.3.4 GitHub Copilot3.4 一个重要的安全提醒3.5 小结对比表1. Agent、MCP、提示词、上下文、上下文工程、Skill的含义与区别1.1 Agent智能体/代理Agent是最上层的概念指能够自主执行任务的智能系统。AI agent是一个能够代表用户或另一个系统自主执行任务的系统或程序。业界常用一个公式来概括其架构**Agent LLM大脑 Planning规划 Memory记忆 Tool Use工具使用**Agent架构一句话总结Agent LLM大脑 Planning规划 Memory记忆 Tool Use工具使用。简单说Agent是一个能感知任务、做决策、调用工具、执行多步操作以达成目标的智能程序而不只是被动回答问题的聊天机器人。1.2 提示词Prompt提示词是给LLM的输入指令是最基础的交互单元。它的特点是单次、静态——传统的提示工程Prompt Engineering专注于优化单一、静态的文本指令以期在单次交互中获得最佳结果。Prompt Engineering的目标很聚焦Prompt Engineering主要是激发LLM做好单一件事情适合处理流程简单的工作。1.3 上下文Context上下文是模型在生成回答时能看到的全部信息不只是提示词还包括历史对话、检索到的资料、工具描述、记忆等。近期的研究将其重新定义为动态结构论文突破性地将上下文定义为动态结构化信息组件的集合而非静态字符串。1.4 上下文工程Context Engineering这是比Prompt Engineering更高维度的学科是当前Agent时代的核心工程实践。核心定义是上下文工程是指设计、构建并优化一个动态系统该系统能够在正确的时间以正确的格式向大型语言模型提供正确的信息和工具从而使其高效、可靠地完成指定任务。它与Prompt Engineering的本质区别在于上下文是运行在LLM调用之前的软件系统的输出而非一个简单的静态模板并且上下文是根据当前任务即时生成的对于一个请求可能包含日历数据对于另一个请求则可能包含邮件内容或数据库查询结果。也正因为上下文窗口有限研究显示即便使用百万令牌规模的上下文窗口由于上下文干扰和混淆模型性能在约3.2万个令牌时就会开始下降所以需要工程化手段压缩、检索、记忆管理等来主动管理而非单纯堆信息。RAG、记忆系统、工具选择都是上下文工程的组成部分RAG检索增强生成是Context Engineering的一个子集Context Engineering不仅包含检索还包含动态的上下文选择、关键信息的压缩、多轮对话中的记忆持久化以及Token窗口的最优分配。1.5 MCPModel Context Protocol模型上下文协议MCP解决的是AI如何连接外部世界的标准化问题。MCP是一个开源标准用于将AI应用连接到外部系统由Anthropic于2024年11月推出。其架构包含三个核心组件LLM包含在MCP host中如AI驱动的IDE或对话式AIMCP client位于host内部负责LLM与MCP server之间的通信MCP server是为LLM提供上下文、数据或能力的外部服务。一个常见比喻是AI世界的USB-C可以把MCP想象成AI应用的USB-C端口——就像USB-C提供了连接电子设备的标准化方式MCP提供了将AI应用连接到外部系统的标准化方式。它比传统的RAG覆盖范围更广MCP和RAG都通过外部信息增强LLM但方式不同、目的不同——RAG主要用于生成文本时检索信息而MCP是一个更广泛的交互与行动系统。1.6 SkillAgent Skills智能体技能Skill是2025年后兴起的概念解决的是AI拿到能力/数据后该怎么专业地执行的问题。Skill是一个Markdown文件SKILL.md用于教Claude在特定场景下按你的方式做事本质相当于给AI代理发放一本专业手册。它采用渐进式披露机制以节省上下文层级1是技能发现——AI先读取所有技能的元数据判断任务是否相关层级2是加载核心指令——若相关则自动读取SKILL.md正文层级3是加载资源文件——只在需要时读取额外的脚本或示例。Skill与Prompt的核心区别在于复用性和加载方式Skills是可重复使用、基于文件系统的资源为Claude提供特定领域的专业知识与提示用于一次性任务的对话层级指令不同Skills按需加载无需在多个对话中重复提供相同的指引。1.7 MCP与Skill的关系常被混淆这是最容易搞混的一对概念二者分工明确、互补而非替代MCP连接Claude到外部服务和数据源Skills提供程序性知识——完成特定任务或工作流的指令。用比喻理解MCP是AI的手能触碰外部世界Skill是AI的技能书知道怎么做某件事需要两者配合——MCP让AI能连接数据库Skill教AI怎么分析查询结果。也有类似的表述MCP解决AI能不能拿到那个资料Skill解决拿到资料之后该怎么处理一个负责进货一个负责出菜流程。1.8 整体关系总结概念所处层次核心作用Prompt提示词最基础输入单次静态指令激发模型做单一任务Context上下文模型输入的全集模型能看到的所有信息对话、记忆、检索结果、工具描述等Context Engineering上下文工程系统工程方法论动态构建/管理上下文决定在正确时间给正确信息MCP连接协议层标准化AI与外部工具/数据源的连接方式“手”Skill能力封装层把工作流程、专业知识打包成可复用模块“技能书”Agent智能体顶层系统综合运用以上所有要素自主规划并执行多步任务的智能系统简单来说Agent是整个智能系统它靠LLM思考靠Prompt接收具体指令靠上下文工程管理它所需的信息输入靠MCP连接外部数据和工具靠Skill获得处理特定任务的专业方法——这些组件共同构成了一个真正能自主完成复杂工作的AI Agent。2. Codex、Copilot、Cursor、浏览器网页大模型对话窗对Skill的支持情况2.1 总体情况好消息是Codex、Copilot、Cursor都已经支持Agent Skills只是原生程度和存放位置不同浏览器网页版则要分情况看。Agent Skills已经成为一种跨工具的开放标准Cursor采纳了Agent Skills规范并在Agent模式下支持技能技能是Cursor在相关时加载的指令文件夹这是Claude Code、Copilot和Codex共用的开放标准。核心文件格式是统一的Agent Skills的格式是通用的——带有YAML前置元数据的SKILL.md文件在各平台都可用不同之处在于技能存放的位置和安装方式。2.2 Claude Code终端命令行支持程度最深Claude Code拥有最全面的技能支持原生支持SKILL.md文件、用于调用技能的斜杠命令以及完整的工具集成技能通过/skill命令激活。步骤在项目或用户目录创建.claude/skills/技能名/SKILL.md编写带YAML frontmatter的说明文件名称、描述、使用场景Claude会根据任务自动匹配并加载相关技能也可用/skill命令手动调用2.3 OpenAI CodexCLICodex支持Skill但激活方式略有不同Codex会在你的任务匹配技能描述时自动激活该技能。它也兼容SKILL.md格式OpenAI Codex CLI支持AGENTS.md文件作为自己的指令格式许多SKILL.md文件由于基本思路相同而兼容。步骤将技能放入.agents/skills或~/.codex/skills/等目录社区工具也支持兼容路径~/.codex/skills/Codex会隐式无需手动调用根据任务描述自动激活匹配的技能2.4 CursorCursor官方已采纳该规范支持在Agent模式下使用并且直接复用Claude的技能格式Cursor在项目级支持.cursor/skills/或.claude/skills/用户级全局为~/.cursor/skills/内置技能路径为~/.cursor/skills-cursor/同时Cursor也会读取.claude/skills/因此为Claude Code编写的技能无需重复即可在Cursor中使用。步骤在项目根目录建.cursor/skills/技能名/SKILL.md或用户级~/.cursor/skills/切换到Agent模式对话Cursor会在判断任务相关时自动加载该技能也可用内置$skill-installer从GitHub仓库直接安装现成技能2.5 GitHub CopilotCopilot支持范围也在扩大Copilot在编码代理、Copilot CLI和VS Code的agent模式中都支持Agent Skills可用于Pro、Pro、Business和Enterprise计划。存放路径为项目级技能放在.github/skills/或.claude/skills/个人跨项目技能放在~/.copilot/skills/或~/.claude/skills/仅编码代理和CLI可用。步骤在仓库中创建.github/skills/技能名/SKILL.md注意子目录名需为小写加短横线格式在VS Code的Agent模式或Copilot CLI中触发相关任务Copilot会自动读取匹配的技能2.6 浏览器网页版对话窗claude.ai如果你说的是claude.ai网页版答案是可以且分两种官方预置技能如处理docx、pdf、pptx、xlsx预构建的技能docx、pdf、pptx、xlsx在付费计划的Claude.ai中自动生效。自定义技能自定义技能可以通过设置→功能→能力上传ZIP文件添加。团队和企业版还可由管理员统一为整个组织配置技能。步骤claude.ai网页登录付费版Claude.aiPro/Max/Team/Enterprise进入Settings→Features→Capabilities上传自定义Skill的ZIP包或直接使用官方内置技能无需额外操作对话中提到相关任务时会自动调用2.7 其他浏览器网页对话窗如ChatGPT网页版、Gemini网页版等需要说明的是SKILL.md这套标准是Anthropic提出并被上述工具广泛采纳的规范目前搜索结果中提到的官方/生态支持列表主要集中在目前支持的平台包括ClaudeClaude.ai和Claude Code、GitHub Copilot、VS Code、CodexOpenAI、AntigravityGoogle、Gemini CLI、Kiro和Junie。也就是说Gemini CLI命令行已纳入支持列表但纯网页版ChatGPT、Gemini网页聊天窗口目前不在通用SKILL.md生态的官方支持范围内它们各自有自己的定制机制如ChatGPT的自定义GPTs并非同一套Skill标准。2.8 快速对比表平台是否支持存放路径示例触发方式Claude Code支持原生最深.claude/skills/自动匹配 /skillCodex支持.agents/skills、~/.codex/skills/任务匹配自动激活Cursor支持官方采纳标准.cursor/skills/、兼容.claude/skills/Agent模式自动加载Copilot支持.github/skills/、~/.copilot/skills/Agent模式/CLI自动加载claude.ai网页版支持后台上传ZIP设置页面上传对话自动调用ChatGPT/Gemini网页版不支持此标准—各自专属机制非SKILL.md如果需要跨工具统一管理一份技能同时用在Codex/Cursor/Copilot社区也有工具支持自动检测并将技能安装到每个工具的对应目录可自动检测Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、Copilot、Windsurf、Cline和Goose并将技能放入对应助手的正确目录中。3. 对References、Scripts的支持这是个很细节但很关键的问题——因为references参考资料和scripts脚本正是Skill能否真正发挥威力的核心机制。下面拆开说。3.1 标准结构Skill文件夹里到底有什么一个完整的Skill文件夹通常是这样的pdf-processing/ ├── SKILL.md # 必需frontmatter 说明 ├── scripts/ # 可选可执行的辅助脚本 ├── references/ # 可选长篇参考文档 └── assets/ # 可选模板、数据文件这背后的设计原理叫渐进式披露只有名称和描述每个约100 token会在启动时加载完整的SKILL.md正文只在技能被激活时加载而scripts/、references/、assets/中的文件只在被明确引用时才会加载。也就是说references和scripts不是白白占用上下文的是按需读取的这也是Skill比传统Prompt省token的关键。3.2 References参考文档支持情况References本质上是纯文本/Markdown文件读取门槛很低——只要Agent能读文件系统就能用。因此所有已支持SKILL.md的平台都能读取referencesCursor、Codex、Copilot、Claude Code均可因为技能是文件系统层面的不依赖API能读取目录结构、解析Markdown的任何Agent都能使用Skill。实践中常见做法是把正文控制在500行以内详细内容推到references/目录比如REFERENCE.md完整API参考按需加载、EDGE_CASES.md故障排查按需加载。结论References支持是全平台通用的没有兼容性障碍。3.3 Scripts脚本支持情况——这里才是关键差异点Scripts需要执行能力所以取决于每个Agent是否具备代码执行/终端环境。3.3.1 Claude Code支持最完整Claude Code使用与Codex相同的渐进式披露启动时解析元数据按需加载完整说明并可以在任务需要确定性行为时执行捆绑的脚本。但注意一个前提条件技能对Pro、Max、Team和Enterprise计划可用需启用代码执行。也就是说必须手动开启代码执行权限才能真正跑脚本。3.3.2 Codex CLI同样是原生级支持Codex CLI与Claude Code一样渐进式披露能执行脚本而且脚本目录会被明确写进结构规范scripts/ ← Optional: executable code。由于Codex默认跑在沙盒/云容器里其安全机制在于OS会在系统调用执行前就拒绝这意味着脚本执行是被内核级沙盒Seatbelt/Landlock/seccomp管控的相对更重规矩。3.3.3 CursorCursor的Agent模式本身具备执行终端命令的能力加上Cursor采纳的是同一套开放标准所以理论上脚本目录里的内容可以被识别和运行但搜索结果中没有专门指出Cursor对scripts/目录有独立于Claude Code的特别处理逻辑——因为它直接复用.claude/skills/目录脚本执行依赖的是Cursor Agent模式本身已有的终端执行能力。3.3.4 GitHub Copilot这里要注意一点局限一些针对特定Agent的元数据字段比如Claude Code的context: fork或Cursor的globs会被Copilot忽略但核心指令部分仍可正常工作。这句话主要针对SKILL.md正文和frontmatter并未明确提及scripts/执行的兼容性细节但由于VS Code中Copilot的Agent模式本身可以执行终端命令workspace或slash commands模式下推断脚本理论上可运行只是搜索结果没有给出像Claude Code/Codex那样明确的脚本执行官方说明。3.4 一个重要的安全提醒由于scripts/目录允许执行代码这也带来了新的攻击面安全研究人员已经发现有恶意技能滥用scripts/目录或在SKILL.md正文中嵌入提示注入负载。所以从任何来源尤其是不熟悉的GitHub仓库安装带scripts/的Skill前建议先打开脚本内容人工检查一遍而不是盲目信任。3.5 小结对比表平台References支持Scripts支持备注Claude Code完全支持原生支持但需手动开启代码执行权限深度最高Codex CLI完全支持支持运行在内核级沙盒中安全边界最严Cursor完全支持理论支持依赖Agent模式本身的终端执行能力官方文档未单独强调scripts/机制复用Claude目录Copilot完全支持理论支持依赖VS Code Agent模式终端能力部分Agent专属元数据字段会被忽略核心指令通用以下是 Agent 核心生态组件的中英文关系图解。Agent是顶层系统它通过Context Engineering来动态管理整个Context输入同时它以MCP为“手”连接外部世界以Skill为“技能书”指导专业工作流程。--------------------------------------------------------------------------------- | AGENT (智能体/代理) | | Formula: Agent LLM (大脑) Planning (规划) Memory (记忆) Tool Use (工具) | --------------------------------------------------------------------------------- | | | 1. 主动管理与优化输入 | 2. 调度能力与连接外部 v v ------------------------------- ----------------------------------------- | Context Engineering (上下文工程) | | CAPABILITY LAYER (能力层) | | (Dynamic System Methodology) | ----------------------------------------- ------------------------------- / \ | / 2a. 提供专业程序性知识 \ 2b. 标准化连接外部 | 动态构建与分发 / (Procedural Knowledge) \ (External System) v v v ------------------------------- ----------------------------- ----------------------------- | CONTEXT (上下文) | | Agent Skills (智能体技能) | | MCP (Model Context Prot.) | | (All structured info for LLM) | | (SKILL.md / 技能书 / 出菜) | | (AI的USB-C / 手 / 进货) | ------------------------------- ----------------------------- ----------------------------- ^ | | | 包含最基础的交互单元 | 采用渐进式披露加载 | 包含三大核心组件 | v v ------------------------------- ----------------------------- ----------------------------- | PROMPT (提示词) | | - SKILL.md (YAML Front.) | | - MCP Host (AI应用/IDE) | | (Single/Static Text Command) | | - references/ (参考资料) | | - MCP Client (内部通信) | | | | - scripts/ (辅助脚本组件) | | - MCP Server (外部服务) | ------------------------------- ----------------------------- -----------------------------