Zuo过 AI Agent 的dou知道，系统提示词是Zui关键的"魔法调料"。但这碗调料有个尴尬的问题：要么太少，要么太多。

这种设计有两个关键点：

每次聊天开始时系统dou会重新扫描 AGENTS_DIR，发现可用的 Skill。

说实话，这种Zuo法有点取巧，但hen有效。

项目源码github.com/oliyg/expre…

整体架构如下：

Frontmatter 解析器没有用 YAML 库，而是手写了一个轻量解析：

光有程序化的加载还不够，还需要一套管理接口。Skills Module 提供了三个 RESTful 接口：

prepareCall:  => {  return {    ...settings,    instructions: `${settings.instructions}

${buildSkillsPrompt}`,    experimental_context: { chatId: options.chatId, metadata: options.metadata },  };},

这里有个重要的设计决策拼接的是 instructions 而非 system 提示词。在 Vercel AI SDK 中，instructions 是动态注入的——它在每次 prepareCall 时重新生成，而 system 提示词在 Agent 构造函数中就固定了。这意味着 Agent 的基座身份是固定的，但可用的技Neng列表Ke以随每次请求动态变化。

关联阅读

Ru果把 AI Agent 比作一个开发者，那么 Skills 就是它随时Ke以翻开的手册——不需要把所有手册背下来但知道哪本手册放在哪里、什么时候该翻开它。

Skills 系统和子智Neng体系统是互补关系：

export function stripFrontmatter: string {  const match = content.match;  return match ? content.slice.trim : content.trim;}

Strip 后的内容就是纯粹的领域指令，作为工具执行结果返回给 Agent，进入 Agent 的上下文。

~/.agents/skills/├── python-developer/│   ├── SKILL.md│   └── scripts/│       └── lint.sh├── react-optimizer/│   ├── SKILL.md│   └── templates/│       └── component.tsx└── data-analyst/    └── SKILL.md

SKILL.md 的格式借鉴了静态站点生成器的 Frontmatter 惯例：

loadSkill: tool.describe,  }),  execute: async  => {    const skills = await discoverSkills;    const skill = skills.find => s.name.toLowerCase === name.toLowerCase    );    if  {      return { error: `Skill '${name}' not found` };    }    const skillFile = path.join;    const content = await readFileSync;    const body = stripFrontmatter;    return {      skillDirectory: skill.path,      content: body,  // 核心：去掉 frontmatter 后的正文    };  },}),

这个工具的设计原则是"Zui简接口"

为嘛有些网站就是不收录呢？哈，说实话，这事儿挺复杂的。你得kankan是不是robots.txt挡住了蜘蛛，还有网站结构、内容质量...

浏览器上传中文文件名时Chrome 会按 Latin1 编码发送。fixFileNameEncoding 尝试解码，Ru果结果包含 � 则保持原样。这个方案不是 %100 完美，但在实践中覆盖了 %90以上的场景。

用户 : "分析这个项目的 Python 代码质量并修复问题 "主 Agent :   → 发现需要 python-developer skill   → 调用 loadSkill 获取代码规范   → 创建子任务 :     ├── 子 Agent A : 检查 src/ 目录     ├── 子 Agent B : 检查 tests/ 目录     └── 子 Agent C : 检查 setup.py 和 requirements.txt   → 汇果，输出整改报告 

开发时发现一个坑：SKILL.md 在不同操作系统上换行符不同。正则用了 \r? 来处理：

export function parseFrontmatter {   const match = content.match\r?
---/);   // 按行解析 key : value   const frontmatter : Record <string , string> = {};   for ) {     const colonIndex = line.indexOf;     const key = line.slice.trim;     const value = line.slice.trim;     frontmatter = value;   }   return { name : frontmatter.name , description : frontmatter.description }; }

...

两个 discoverSkills 调用 一次在 chat.service.ts 中，一次在 loadSkill 工具执行时。为什么不是复用结果？因为用户可Neng在上一次列表构建后上传了新的 Skill，第二次扫描确保获取Zui新状态。害，你说这算不算有点浪费资源？但咱就是说这点浪费值得，geng灵活嘛！

...

┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │                  聊天请求                       │ │                         │                            │ │                         ▼                            │ │  ┌──────────────────────────────────────────────┐   │ │  │        chat.service.ts                        │   │ │  │  discoverSkills → 扫描文件系统              │   │ │  │  返回 SkillMetadata│   │ │  └──────────────────┬───────────────────────────┘   │ │                     │                                │ │                     ▼                                │... 
└─────────────────────────────────────────────────────┘ 

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