Skill.md 三阶段加载机制（基于 Progressive Disclosure 渐进披露架构）

Skill.md 三阶段加载机制基于 Progressive Disclosure 渐进披露架构整套机制是为了控制 Token 开销不一次性把完整技能全部塞进上下文分三层懒加载对应 Cline/Cursor 编码智能体标准设计。阶段 1元数据常驻层永久加载轻量索引存储内容写在文件头部 YAML 前置块yaml--- name: generate-unit-test description: 读取源码自动生成配套单元测试安装依赖并执行校验 allowed-tools: ReadFile, WriteFile, Terminal version: 1.0 tags: backend, test ---核心作用所有 Skill 的元数据全程常驻 System Prompt 上下文全部 Skills 合计约 20k tokens给 Reasoner 提供「意图匹配索引」用户发需求时快速判断该调用哪个技能仅保留极简标识无详细流程控制基础上下文体积。特点永久载入、极低 Token、只做路由匹配不包含完整执行步骤。阶段 2主体流程层按需动态披露触发后载入存储内容YAML 下方完整 Markdown 正文完整分步执行 SOPProcedural Knowledge 程序性知识工具调用顺序、校验规则、错误重试逻辑输出格式规范、代码变更约束、人工确认规则触发条件Reasoner 识别用户需求匹配该 Skill 的name/description才把这一大段流程注入上下文任务结束后该层内容从临时上下文释放。核心作用告诉 AI 完整 “怎么做这件事”支撑 Progressive Closure 渐进收敛迭代特点不常驻匹配需求才加载占用大量 Token用完即释放。阶段 3附属资源延迟加载层子步骤触发才调取存储内容和 Skill.md 配套的外部资源文件夹skill-name/scripts/、skill-name/references/、模板代码、规范文档、示例配置触发条件Skill 主体流程执行到指定子步骤才由 Tool 读取并临时加入上下文比如执行 “生成单元测试” 走到「运行测试、修复报错」环节才加载项目测试框架参考文档。核心作用超大型参考资料不占用基础上下文仅在必须使用时临时读取进一步压缩平均 Token 消耗特点最晚加载、生命周期最短仅单次子步骤可见。三层完整协作流程举例生成单元测试常驻阶段上下文里只有generate-unit-test简短元数据Reasoner 识别你的需求匹配此技能披露阶段动态加载 Skill.md 全部测试生成流程读文件→建用例→装依赖→跑测试延迟加载阶段执行到修复报错步骤时临时读取项目 Jest/Vitest 规范文档用完丢弃。三层设计核心收益贴合 Progressive Disclosure 渐进披露思想避免全量加载所有技能造成上下文爆炸区分陈述性知识资源文档第三层与程序性知识流程 SOP第二层大幅降低 API 输入 Token减少计费同时降低长上下文带来的模型幻觉、逻辑断裂问题。