用Claude Code写SKILL的几点心得：保持上下文长度不超过50%，用/btw处理临时话题；SKILL本身即需求&代码一体化，但仍需配套PRD保留原始信息；知识库是静态内容，SKILL是SOP，两者分离管理。沉淀知识库本质是在清空大脑，构建第二大脑。
这几周开始使用CC尝试开始写SKILL，做了一个小的培训系统。
功能不复杂，也不是重点，有几点心得记录下：
- 保持上下文长度在一定的安全范围（可以装一个hub监控），避免模型响应质量下降，我一直不超过50%。然后要不就是/clear，要不就是/compact。
- /clear不是简单的直接清理，本质要归档，要不沉淀到md，要不就是丢弃内容，要不就是放到缓存区（下次接着用）。
- 要沉淀md的内容，一定要谨慎确认。
- 尽量不要在一个窗口聊多个话题，临时的话题用/btw，其他新开窗口。
SKILL本身即需求&代码一体化，为啥还单独要有PRD？我理解自己SKILL是一个最新截面，但是PRD是原始+过程信息。保留这些信息后续SKILL迭代会有历史信息，因为我们不可能一直保留着上下文。
尽管可以在SKILL里面写测试校验逻辑，但我感觉还是最好有一个单独的测试SKILL，尤其是SKILL是一个复杂SKILLS矩阵，一个单独的SKILL可以管理整体性校验。
有时候你强调一个要求，CC会进行强化记忆。很多时候，CC自然会往MEMORY里面放，这时候你一定要判断一下。如果是项目级（某个SKILL本身）影响，则建议放到对应的CLAUDE，如果是全局级才能放MEMORY。
- 知识库是静态的内容，SKILL是SOP，SKILL会依赖知识库。
- 如果某些知识是SKILL专属依赖的，且不太会有较强的复用性，则可以放在对应SKILL文件夹内。否则可以放在单独的文件夹管理，SKILL进行路径引用。
- 构建知识库体系，一定要从顶层设计好文件夹结构，不要完全依赖AI。
- 沉淀知识库，本质是在清空大脑，同时构建第二大脑。所以你会有上瘾的感觉。
- 结合到工作场景，有2大类SKILL，一种是结合工作应用的SKILL（工作知识库+工作SOP），一种是通用的工具SKILL（不要自己造轮子，看GitHub上多星的直接copy）。
继续氪金，继续实践。。。
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