# s07: Skill Loading — 用到时再加载

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> system prompt 保存技能目录；`load_skill` 返回完整的 `SKILL.md`。
>
> **Harness 层**：知识加载 — 让模型先知道有哪些技能，再按名称读取内容。

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## 问题

假设某个项目有一套 React 组件规范、一份 SQL 风格指南和一份 API 设计文档。我们希望 Agent 在开发过程中遵守这些规范，最直接的做法就是把它们全部放进 system prompt：

```python
SYSTEM = (
    f"You are a coding agent. "
    + open("docs/react-style.md").read()
    + open("docs/sql-style.md").read()
    + open("docs/api-design.md").read()
)
```

这种做法能让 Agent 读到所有规范，但问题在于，三份文档被固定放进了 system prompt，无法根据当前任务只选择需要的那一份。每次调用 LLM 时，三份文档的全文都会一起发送给模型。当前任务只修改 React 组件时，实际需要的只有 React 组件规范；SQL 风格指南和 API 设计文档与任务无关，却仍然占用输入 token 和上下文窗口，留给代码、对话和工具结果的空间也会变少。

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## 解决方案

![Skill Overview](images/skill-overview.svg)

启动时，`SkillLoader` 扫描 `skills/*/SKILL.md`，读取 YAML frontmatter 中的 `name` 和 `description`，并把这份目录加入 system prompt。模型需要完整说明时，调用 `load_skill(name)`；返回的 `SKILL.md` 作为 `tool_result` 追加到消息列表。

| 内容 | 进入模型的位置 | 何时加入 |
|------|----------------|----------|
| 技能名称和描述 | system prompt | 启动时 |
| 完整 `SKILL.md` | `tool_result` | 调用 `load_skill` 时 |

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## 工作原理

每个技能是一个包含 `SKILL.md` 的目录：

```text
skills/
  agent-builder/SKILL.md
  code-review/SKILL.md
  mcp-builder/SKILL.md
  pdf/SKILL.md
```

### 扫描技能

```python
class SkillLoader:
    def scan(self):
        self.skills.clear()
        skills_root = self.skills_dir.resolve()
        for manifest in sorted(self.skills_dir.glob("*/SKILL.md")):
            if (not manifest.is_file()
                    or not manifest.resolve().is_relative_to(skills_root)):
                continue
            content = manifest.read_text(encoding="utf-8")
            metadata, body = self.parse_frontmatter(content)
            raw_name = metadata.get("name")
            name = raw_name.strip() if isinstance(raw_name, str) else ""
            name = name or manifest.parent.name
            raw_description = metadata.get("description")
            description = (raw_description.strip()
                           if isinstance(raw_description, str) else "")
            description = description or body.split("\n", 1)[0]
            description = " ".join(str(description).lstrip("# ").split())
            self.skills[name] = {
                "name": name,
                "description": description,
                "content": content,
            }
```

`catalog()` 只输出名称和描述：

```text
- code-review: Perform thorough code reviews...
- pdf: Process PDF files...
```

### 组装 system prompt

```python
def build_system_prompt() -> str:
    return (
        f"You are a coding agent at {WORKDIR}. Use tools to solve tasks. "
        "Act, don't explain.\n\n"
        f"Skills available:\n{SKILL_LOADER.catalog()}\n\n"
        "Use load_skill to read the full instructions when a skill applies."
    )
```

固定的 Agent 指令和扫描得到的技能目录在这里组成实际传给模型的 system prompt。

### 加载完整内容

```python
def load(self, name: str) -> str:
    skill = self.skills.get(name)
    if skill:
        return skill["content"]
    available = ", ".join(self.skills) or "none"
    return f"Error: Unknown skill '{name}'. Available: {available}"
```

`name` 用于查询启动时建立的注册表，不会被当作文件路径。工具返回后，原有 Agent Loop 会把内容作为新的 `tool_result` 消息追加。

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## 试一下

```sh
cd learn-claude-code
python s07_skill_loading/code.py
```

试试这些 prompt：

1. `What skills are available?`
2. `Load the code-review skill and follow its instructions`
3. `Review README.md and load the relevant skill first`

观察 system prompt 中是否只有技能目录，以及调用 `load_skill` 后是否出现完整的 `SKILL.md` 内容。

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## 接下来

随着工具调用增加，`messages[]` 会积累较早的文件内容和工具结果。

s08 Context Compact → 缩短较早的消息，为后续调用保留上下文空间。


<!-- translation-sync: zh@v6, en@v6, ja@v6 -->