文章详细介绍了Claude Code Skills在接口测试用例自动生成中的应用，对比了Skills、MCP与Subagent的区别，并通过ClaudeCodeSDK+Qwen3 Coder+Skills的demo展示了具体实现方法。通过定义不同协议的Skills，可实现自动调用、节省token并避免信息污染，为接口测试自动化提供了高效解决方案。
给各位大佬道歉！鸽了太久，年底赶项目节点，打工人都懂…
提前给大家拜个早早早年啦！！！
最近最火的莫过于Claude Code Skills，那么在2025年的最后一天，废话少说，直接来点干货吧，给大家带来最近正在琢磨的，通过Claude Code Skills自动生成接口测试用例的案例。
Claude Code Skills早在10月份就已经上线了，这个功能很多人应该很早就有了解，但是很多人一开始搞不清楚Skills、MCP、Subagent之间到底有啥区别。
如果有不太了解Claude Code和Skills的小伙伴，我这里就不赘述了，具体教程可以查看官方：
https://code.claude.com/docs/zh-CN/skills
其实本质上都类似，都是为了拓展通过Agent能力而生的，但是使用场景和侧重点有所不同。
MCP的设计初衷是为了拓展模型或通用Agent与其他系统的数据交换的能力，这个关键在于模型和外部世界拿数据，主体分析还是在主模型中，但是现在有很多mcp server已经成了披着“协议”外衣的Agent杂烩.
Subagent（子代理）则是为了避免主AI进程中的上下文过长，把专门进行某个领域工作的思考和分析单拎出来，不占用主进程的上下文，主进程则来管理各个子代理的数据交换。
Skills（技能）则主要是为了管理prompt，核心思想是"prompt渐进式披露"，减少上下文token和污染，比如，你扔给模型一个任务，模型自己判断什么时候用哪个Skill（这个Skill中放着prompt、数据、脚本等资源），这个prompt是分级加载的，而不是一股脑全给模型，否则会导致上下文污染，prompt也可以被更加灵活的运用（这里面就是Claude Code做的巧妙机制）。
现在我们就拿接口测试用例生成这个案例来展示。
项目接口比较复杂有可能为自己封装的C++、Http、gRPC等协议接口，所以这个生成工作流需要支持的生成模板比较多，同事也要考虑混合多接口的业务流程。
在demo中，我才用了ClaudeCodeSDK+Qwen3 Coder+Skills的方式（如果你们没有本地模型，也可以用modelspace中的模型，只是有次数限制，不过要主要，ClaudeCode需要接入有工具调用能力的模型，而且在国内需要用Proxy），原始输入有接口文档、DLL/头文件、接口生成规范、数据 四个类型的资源。
整体demo结构为：
除了这种C++项目，其他协议类型的接口也可以是一样，区别就是在项目路径下定义不同的skill，在一个skill中SKILL.md是这个技能的主要prompt，包含name、description、prompt细节、REFERENCE.md则是可能以来的其他资源，在这里就是生成C++ gtest测试脚本的详细规范说明（格式、语法、变量命名、颗粒度等等）。
当然其他协议http等也是一样的道理，大家有兴趣可以尝试以下效果。
SKILL.md
main.py
最终的执行结果
当然gtest输出的报告，还可以接入allure，进行测试报告展示。
通过Skills实现不同协议接口用例自动生成，无需多agent，只需要定义对应的Skill生成prompt，CC会自动选择调用，且不占用全量上下文，节省token，避免信息污染。
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第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
学会后的收获：
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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