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AI学习记录

AI学习记录
📅 发布时间:2026/7/31 21:06:47

1 安装

先装claude 然后装cursor及Claude code for vs code,这个插件会自动关联Claude模型相关信息

2 多工程会话历史

cursor通过插件使用 claude opus模型,claude会在本地保存各个工程里进行对话的历史记录,见下图

3 Skills

典型的skill结构

核心是一个 SKILL.md 文件,通过 渐进式披露 机制加载:

第一层:元数据(启动时加载,约 50-100 Tokens)——仅名称和描述,告诉 Agent “我能做什么”
第二层:核心指令(相关时加载)——详细的工作流步骤
第三层:脚本与资源(需要时加载)——脚本代码本身不进上下文,仅执行结果返回

3.1 加载机制:全量预加载 vs 渐进式披露

这是两者最核心的技术差异。

MCP 采用全量预加载:每个 MCP Server 连接到 AI 时,必须把所有工具的定义(名称、描述、参数、示例)一次性塞进上下文。数据有多夸张?

GitHub MCP Server:27 个工具,消耗约 18,000 Tokens
Playwright MCP Server:21 个工具,消耗约 13,600 Tokens
有开发者配了 7 个 MCP Server,还没开始对话,上下文就被吃掉 67,000 Tokens
Skills 采用渐进式披露:启动时只加载几十个 Token 的元数据,只有任务匹配时才加载完整指令,脚本代码甚至完全不进上下文,只有执行结果返回。

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