深度解析Claude Skills：上下文管理的“开源”与“节流”之道
“都说Claude Skills是通过分层加载和渐进式披露来节省上下文的，但是如果在同一个对话中，多次使用同一个Skill的不同情况，而且使用多个Skill，不也会很快占用大量上下文吗？”
最近，当我又一次深入研究 Claude Skills 时，脑海中反复萦绕着上面这个疑问。
这个问题之所以关键，是因为它触及了当前所有大型语言模型（LLM）在构建复杂 Agent 时共同的痛点——有限的上下文容量与无限增长的任务复杂度之间的矛盾。如果每次调用 Skill 都意味着对上下文的永久性占用，那么 Agent 的能力边界将被迅速锁死，无法处理真正复杂的、长周期的任务。
为了解答这个困扰我的问题，我决定深入挖掘 Anthropic 的官方文档，寻找直接的证据。这篇文章，将完整记录我从提出疑问，到寻找证据，再到形成战略思考的全过程。
第一章：超越“分层加载”——寻找真正的“垃圾回收”机制
我的核心疑问，并非质疑“分层加载”（或称“按需加载”）这一基础机制的存在。事实上，对于任何一个对 Claude Skills 稍有了解的开发者而言，这几乎是共识：系统只在需要时才加载 Skill 的元数据和文档，这是避免上下文在初始阶段就“爆炸”的第一道防线。
然而，这恰恰是问题的起点，而非终点。
一个只进不出的系统，无论入口把控得多好，最终都难逃“内存溢出”的命运。如果为调用Skill而加载的任何临时信息——无论是Skill文档本身，还是相关的数据文件，亦或是模型为了解题而进行的中间思考过程——会永久驻留，那么上下文的“滚雪球”效应将不可避免。
因此，我的问题本质上是：在“分层加载”之后，是否存在一个配套的“垃圾回收”（Garbage Collection）机制，能清理掉所有这些临时信息？
带着这个更尖锐、更深入的疑问，我开始在 Anthropic 的官方文档中寻找答案。我需要的不是对“分层加载”的重复确认，而是存在“用后即弃”机制的直接证据。
幸运的是，我找到了。
关键证据：早已存在的“用后即弃”设计哲学
深入挖掘后，我发现了一个关键事实：解决上下文膨胀的核心机制，并非 Claude Skills 的“新发明”，而是早已内置于其底层的 Agent 框架（即 Claude Code）之中。Skills 只是继承并高效地利用了这一强大能力。
证据来源于对 Claude Agent 底层框架的文档挖掘：
1. 总纲性的承诺：框架层明确提出“自动压缩和上下文管理”，从根源上确保 Agent 不会耗尽上下文。
2. 最直接的证据：框架详细说明了“之前的思考模块（thinking blocks）会从上下文窗口的计算中被自动剥离”。
这两点共同证实了 Claude Agent 背后存在一个“用后即弃”的核心设计哲学：凡是为完成单次任务而产生的临时信息（如思考过程），都属于应被回收的“垃圾”，不应成为长期上下文的负担。
模块被剥离，就是这个底层“垃圾回收”机制最直接的体现。
因此，我们看到的 Claude Skills 的高效上下文管理，实际上是建立在一个早已存在的、完整的“新陈代谢”闭环之上：它不仅在入口处通过“按需加载”（Skills 的懒加载特性）来节流，更在底层通过“自动回收”（框架的内建能力）来清理，从而从根源上解决了 Agent 的“记忆”难题。
这个发现，让我对整个体系的理解更进了一步。它揭示了 Claude Agent 上下文管理的真正奥秘，是一种上层设计（Skills）与底层能力（框架）的精妙结合：
1. 当 Claude 为了使用某个 Skill 而进行了一系列复杂的思考（这部分会体现在 模块中）之后，底层的 Agent 框架会自动将这些“中间过程”从上下文中剥离。
2. 这完美地解释了“用后即弃”的机制。SKILL.md 的加载是由 Skills 的“按需加载”逻辑触发的，而相关的思考过程则是由底层框架负责清理的。它们就像是为了解题而铺开的草稿纸和解题思路，一旦题目解完，就会被一起扔掉，只留下干净的答案。
至此，我的疑问得到了更精确的解答。Claude Skills 的上下文管理并非一个孤立的功能，而是一个由 上层“按需加载” 和 底层“自动回收” 构成的、完整的、动态的“开源节流”体系。它在入口处严控信息的流入，在处理过程中及时清理无用信息，从而将上下文膨胀的挑战，转化为了一个可控、可管理的工程问题。
第二章：战略思辨——“修路”与“开车”的权衡
这个发现，让我从一个更宏观的视角来审视上下文窗口的挑战。业界其实一直存在两种路线之争：“开源”与“节流”。
- “开源”如修路：不断拓宽上下文的物理边界，从百万到千万。这条路简单粗暴，能快速提升处理单次重型任务的能力。但它治标不治本，不仅带来越来越高的计算成本和“大海捞针”的精度问题，对于需要长周期、多轮交互的Agent任务，修路的速度永远赶不上任务复杂度的增长。
- “节流”如开车：以Claude Skills为代表，不执着于路有多宽，而专注于提升驾驶技术。通过“按需加载”和“用后即弃”的精细化管理，确保上下文这个“车道”上，始终跑着最有价值的信息。这种方式更接近人类专家的工作模式——在庞大的知识库中检索、思考、然后丢弃草稿、只保留结论。它成本更低、精度更高，也更能胜任复杂的连续任务。
“开源”是基础，决定了Agent能力的下限；而“节流”是智慧，决定了Agent能力的上限。两者并非互斥，但Claude Skills的实践雄辩地证明了，“节流”是让Agent从“玩具”走向“生产力工具”的关键所在。
结论：从“无限上下文”的幻觉到“高效上下文”的智慧
现在，我可以明确回答我最初的那个问题了：对于设计精良的Agent，上下文窗口并不会因为连续调用而“爆炸”。
因为它背后有一套由 上层“按需加载” 和 底层“自动回收” 构成的、完整的动态上下文管理机制。这套机制的意义，远超出一个具体的功能，它代表了一种人机协作的、更高级的设计哲学：
1. 重新定义了“能干”的标准：一个强大的Agent，不在于它能“记住”多少，而在于它能多聪明地“忘记”。这种“忘记”的智慧，一半来自底层框架的“自动回收”能力，另一半则来自开发者为 Skill 设计的“按需加载”架构。它将上下文管理的责任，从模型本身，转移到了“模型能力”与“开发者智慧”的结合之上。
2. 指明了Agent规模化的可行路径：它证明了，通过“底层框架赋能 + 上层架构优化”的精巧设计，我们可以在有限的物理资源下，构建出能够处理极端复杂任务的Agent，而无需担心系统被自身的“思考过程”所淹没。
总而言之，Claude Agent 的上下文管理体系，如同一个由“智能平台”和“专业管家”共同协作的系统，总能让工作台保持整洁高效。它告诉我们，在通往通用人工智能的道路上，将平台的内建能力与开发者的架构设计相结合，学会更聪明地使用资源（开源节流），比一味地追求更大的资源（无限上下文），是一条更可持续、也更接近智能本质的道路。
第三章：架构之艺——如何构建一个“设计精良”的 Skill
前两章，我揭示了 Claude Skills 上下文管理的核心机制：“按需加载”与“用后即弃”。这解释了“为什么”一个设计精良的 Skill 不会撑爆上下文。然而，这引出了一个更深层次的问题：“什么”才算是一个“设计精良”的 Skill？
如果只是简单地将一个数千字的庞大 Prompt 文件（例如我之前在构建“产品研发Agent”时定义的那些角色）直接塞进一个 SKILL.md，那无异于将一本大部头词典一次性搬到书桌上，这显然违背了“开源节流”的初衷。
真正的艺术，在于从“使用者”思维转向“架构师”思维，将庞大的“知识负担”转化为一个高效、可扩展的“智能工具箱”。要实现这一点，其核心思想，我称之为 “微内核 + 模块化”架构。
错误示范：巨石应用 (Monolithic)
将一个完整的 Backend_Engineer_Agent_Prompt.md 直接变成 SKILL.md。
缺点：
- 丧失懒加载优势：每次调用该 Skill，无论是否需要，都会完整加载数千字的全部内容，上下文成本极高。
- 可维护性差：任何微小的调整都需要在巨大的文件中进行，难以复用和迭代。
正确范式：微内核 + 模块化 (Microkernel + Modules)
在这种范式下，SKILL.md 自身扮演一个轻量级的“微内核”或“路由器”的角色。它的核心职责不是存储具体知识，而是根据当前任务，动态地、精准地加载所需的“知识模块”。
以我自己的 产品研发 Agents 为例，一个“设计精良”的 BackendEngineer Skill 目录结构可以设计成这样：
/skills/BackendEngineer/
├── SKILL.md # 微内核/路由器
├── persona.md # 模块1: 角色定义
├── principles.md # 模块2: 核心原则
└── capabilities/ # 模块组3: 具体能力
├── api-design.md
├── database-schema.md
└── security.md
SKILL.md 的内容会类似这样：
# Skill: Backend Engineer
## Description
一个专业的后端工程师，负责API设计、数据库建模和安全实践。
## Instructions
根据用户的具体需求，选择性加载并遵循以下一个或多个模块的指导：
1. **核心身份**: 始终保持 `persona.md` 和 `principles.md` 中定义的角色和原则。
2. **API 设计**: 如果任务是设计 API，请加载并遵循 `capabilities/api-design.md`。
3. **数据库建模**: 如果任务是设计数据库，请加载并遵循 `capabilities/database-schema.md`。
...
架构优势
- 极致的懒加载：上下文成本被降至最低。只有当用户明确要求“设计API”时，api-design.md 的内容才会被 read_file 工具加载进来，用完即弃。
- 高度的可复用性与可维护性：principles.md 可以被多个不同的 Agent Skill (如 FrontendEngineer) 共享。更新一项能力，只需修改对应的模块文件，无需触动整个体系。
- 上下文的“热插拔”：核心的 persona.md 可以常驻（如果需要），而具体任务的 capabilities 模块则可以像插件一样被动态加载和卸载，使上下文的利用达到极致的灵活性。
通过这种方式，开发者才能真正发挥 Claude Skills 的全部潜力，将上下文窗口从一个被动的“知识仓库”转变为一个高效的“知识处理流水线”。这不仅是一种技术，更是一种关于如何组织和调用知识的哲学。
