Progressive Skill System
渐进式技能体系
AI 代理动态发现和按需加载专业技能库，扩展能力的同时保持上下文聚焦与高效。
什么是渐进式技能体系？
我们的 AI 代理不仅能使用工具—它们还能访问一个分层的专业技能库，称为技能。与需要一次性加载所有工具定义的传统方法不同，我们的渐进式技能体系使用智能发现和懒加载，在最大化能力的同时最小化上下文使用。
工作原理
代理以轻量级注册表开始，只有在需要时才加载完整的技能清单。
领域专业性
每项技能都包含经过实战检验的模式、反模式及框架特定知识。
上下文高效
在保持或提高任务成功率的同时，将令牌使用量减少 60-70%。
交互式技能树
浏览我们的技能库的分层结构。点击分类以展开并查看专用技能。
System Skills
Codebase Exploration
~500 tokens
Code Modification
~600 tokens
Testing Patterns
~400 tokens
Git Operations
~500 tokens
Backend Development
Database Development
~1000 tokens
API Development
~900 tokens
Hono Framework
~800 tokens
NestJS Framework
~900 tokens
Frontend Development
React
~1000 tokens
Tailwind CSS
~600 tokens
Quality Assurance
Verification
~700 tokens
Security Review
~900 tokens
Performance Testing
~800 tokens
Code Review
~750 tokens
DevOps
Docker
~700 tokens
CI/CD
~600 tokens
渐进式披露级别
技能分四个渐进级别加载，起始仅包含最小元数据，逐步扩展为完整可执行内容。
1
Level 1：注册表
所有技能的轻量元数据（每个技能约 100 tokens）。始终在上下文中可用。
name, description, tags, token_cost_estimate
2
Level 2：清单
激活时加载完整技能内容（500-1500 tokens）。
完整文档、模式、示例
3
Level 3：资源
按需加载的参考材料。
框架文档、模板、代码示例
4
Level 4：脚本
用于确定性操作的可执行脚本。
analyze-schema.py, validate-config.sh
示例工作流
看看 AI 代理在实际中如何使用 Progressive Skill System（渐进式技能系统）：
1
任务接收
代理收到任务：'将 PostgreSQL 数据库添加到项目中'
2
技能发现
代理列出可用技能并发现 'backend/database/postgresql'
3
技能激活
代理加载 PostgreSQL 技能清单（约 1500 个标记）
4
应用专业知识
代理使用 PostgreSQL 相关模式与最佳实践进行规划
5
脚本执行
代理运行 analyze-schema.py 以优化数据库设计
6
任务完成
具备专业级质量的生产就绪数据库实现
60-70%
令牌压缩
<100ms
注册表加载时间
90%+
缓存命中率
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