Anthropic 推出的 Claude Skills 功能代表着 AI 编程工具在上下文管理领域的重要进步。这一举措标志着厂商开始系统性地解决开发者面临的”提示词臃肿”问题，为更高效的 AI 辅助编程体验奠定了基础。
核心概念的对比分析
初见 Claude Skills 时，很难不联想到 Cursor Rules 的设计思路。两者在核心概念上有着惊人的相似性，都致力于解决同一个问题：如何让 AI 模型智能地选择和应用相关规则。
Claude Skills 的工作方式要求开发者创建包含 YAML 前置元数据的技能文件：
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name: pdf-processing
description: Extract text and tables from PDF files, fill forms, merge documents. Use when working with PDF files or when the user mentions PDFs, forms, or document extraction.
---系统会在初始化时加载这些简短的描述，只有当用户请求与特定描述匹配时，才会详细读取对应的技能文件内容。这种智能匹配机制还包括执行外部脚本的能力，可以在不污染上下文的情况下获取处理结果。
相比之下，Cursor 通过 .cursor-rules 文件实现了类似的按需加载机制。开发者可以在规则文件中定义各种编程规范和最佳实践，AI 模型会根据用户输入的上下文自主判断何时应用这些规则。
技术实现的内在逻辑
这两种解决方案的技术基础都是将规则的元数据信息嵌入到系统提示词中。AI 模型首先分析用户请求，然后决定是否需要加载特定规则的详细内容。这种设计有效解决了上下文窗口的限制问题，避免了不相关规则对模型推理的干扰。
虽然 Claude Code 之前没有提供类似的官方支持，但开发者完全可以通过自定义配置实现类似的功能。
超越巨量提示词的设计理念
在配置 AI 助手时，我们一直建议采用分层化的文档组织策略，避免创建包含所有规则的单一文件。这种”巨量提示词”（Mega-prompt）方案存在明显缺陷：文件体积庞大、维护困难，并且加载时会消耗大量宝贵的上下文空间。
更合理的做法是建立索引系统，将详细规则存储在独立的文档中，仅在需要时才加载相应内容。
实践中的规则系统构建
在实际的 codex 配置中，我们采用了类似的手动技能管理系统：
## 技能集
所有 Skill 详细规范存储在 `docs/skills/` 目录下。按需加载：
* API Docs Generate：当用户要求创建/编辑接口文档时，遵循 `docs/skills/api-docs-generate.md` 中的要求。
* Code Review：当用户要求进行代码审查 (CR) 时，遵循 `docs/skills/code-review.md` 中的流程。
* Fix Bug：当用户发现 Bug 或需要修复问题时，遵循 `docs/skills/fix-bug.md` 中的完整工作流。包括编译验证、服务重启、日志观察、验证、文档更新等五个步骤。这种配置确保了 AI 助手在初始化时只加载必要的索引信息，而不是一次性承担全部知识库的负担。当用户提出具体请求时，系统会查找对应的详细工作流程。
官方支持的技术优势
虽然手动配置在一定程度上能够满足需求，但 Claude Skills 这样的产品级解决方案具有明显的技术优势。官方实现提供了更可靠、更标准化的规则加载机制，减少了对模型自觉性的依赖。
特别是在脚本执行方面，Claude Skills 能够在不增加上下文负担的情况下运行外部程序并获取结果，这种能力对手动配置而言构成了技术代差。随着 AI 编程工具的不断发展，这类原生功能的价值将日益凸显。
期待更多 AI 编程工具能够借鉴这种设计理念，为开发者提供更加智能和高效的编程辅助体验。