Skill Loading

问题

给系统提示词塞下所有领域的知识？不可能——上下文就那么大。但 Agent 总遇到需要专门知识的时候：一次代码审查需要仓库规范，一次发布需要发布流程清单，一次数据处理需要特定的库用法。

知识应当按需注入：Agent 先看到"有哪些技能可用"（目录），需要时再加载具体技能的内容（正文）。这像把一本手册放在书架上，而不是把整本手册贴在脑门上。

解决方案

两级结构：

1. 技能目录：每个技能一行元数据（名字 + 一句话描述），常驻系统提示词——非常廉价；
2. 加载器工具：load_skill 按名字取回技能的完整正文，注入当前上下文。

const SKILLS = {
  "code-review": { description: "按仓库标准审查代码变更", body: "审查步骤：1) 读取 diff ... 2) 检查测试 ... 3) 检查文档 ..." },
  "release":     { description: "执行发布流程", body: "发布清单：1) 版本号 ... 2) CHANGELOG ... 3) 打 tag ..." },
};

define("load_skill", { type: "object", properties: { name: { type: "string" } }, required: ["name"] },
  ({ name }) => {
    const skill = SKILLS[name];
    return skill ? skill.body : `未知技能：${name}。可用技能：${catalog()}`;
  });

工作原理

第 1 步：目录注入系统提示词——只花几十个 token。

function catalog() {
  return Object.entries(SKILLS)
    .map(([name, s]) => `- ${name}: ${s.description}`).join("\n");
}

第 2 步：系统提示词告诉模型"先查目录，需要时加载"。

const SYSTEM = `
可用技能：
${catalog()}

当任务需要某项专门知识时，调用 load_skill 加载它，然后按照加载的步骤执行。
`;

第 3 步：加载后的技能正文进入消息历史，模型据此行动。技能正文只在加载后才占用上下文——10 个技能 × 1000 token 的正文，默认只花 10 × 30 token 的目录开销。

为什么不是把全部技能塞进系统提示词？因为模型在不需要时也会被那些指令干扰（指令越多，遵循越差），且上下文成本线性增长。目录 + 按需加载让成本与实际使用成正比，而不是与可用总量成正比。

试一下

运行 s07，试试：

• "帮我做个代码审查"（模型应加载 code-review 技能）
• "我要发布一个版本"（加载 release 技能）
• 先问一个无关问题，观察模型是否不加载任何技能

观察重点：模型在什么时机决定加载？加载后的指令是否真的改变了它的行为？如果技能正文很长，加载后上下文怎么处理——（s08 压缩会来处理这个问题。）