chore: import upstream snapshot with attribution

2026-07-13 12:12:24 +08:00
commit 33b4ec712e
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@@ -0,0 +1,108 @@
+# s05: Skills
+
+`s01 > s02 > s03 > s04 > [ s05 ] s06 | s07 > s08 > s09 > s10 > s11 > s12`
+
+> *"必要な知識を、必要な時に読み込む"* -- system prompt ではなく tool_result で注入。
+>
+> **Harness 層**: オンデマンド知識 -- モデルが求めた時だけ渡すドメイン専門性。
+
+## 問題
+
+エージェントにドメイン固有のワークフローを遵守させたい: gitの規約、テストパターン、コードレビューチェックリスト。すべてをシステムプロンプトに入れると、使われないスキルにトークンを浪費する。10スキル x 2000トークン = 20,000トークン、ほとんどが任意のタスクに無関係だ。
+
+## 解決策
+
+```
+System prompt (Layer 1 -- always present):
+--------------------------------------+
+| You are a coding agent.              |
+| Skills available:                    |
+|   - git: Git workflow helpers        |  ~100 tokens/skill
+|   - test: Testing best practices     |
+--------------------------------------+
+
+When model calls load_skill("git"):
+--------------------------------------+
+| tool_result (Layer 2 -- on demand):  |
+| <skill name="git">                   |
+|   Full git workflow instructions...  |  ~2000 tokens
+|   Step 1: ...                        |
+| </skill>                             |
+--------------------------------------+
+```
+
+第1層: スキル*名*をシステムプロンプトに(低コスト)。第2層: スキル*本体*をtool_resultに(オンデマンド)。
+
+## 仕組み
+
+1. 各スキルは `SKILL.md` ファイルを含むディレクトリとして配置される。
+
+```
+skills/
+  pdf/
+    SKILL.md       # ---\n name: pdf\n description: Process PDF files\n ---\n ...
+  code-review/
+    SKILL.md       # ---\n name: code-review\n description: Review code\n ---\n ...
+```
+
+2. SkillLoaderが `SKILL.md` を再帰的に探索し、ディレクトリ名をスキル識別子として使用する。
+
+```python
+class SkillLoader:
+    def __init__(self, skills_dir: Path):
+        self.skills = {}
+        for f in sorted(skills_dir.rglob("SKILL.md")):
+            text = f.read_text()
+            meta, body = self._parse_frontmatter(text)
+            name = meta.get("name", f.parent.name)
+            self.skills[name] = {"meta": meta, "body": body}
+
+    def get_descriptions(self) -> str:
+        lines = []
+        for name, skill in self.skills.items():
+            desc = skill["meta"].get("description", "")
+            lines.append(f"  - {name}: {desc}")
+        return "\n".join(lines)
+
+    def get_content(self, name: str) -> str:
+        skill = self.skills.get(name)
+        if not skill:
+            return f"Error: Unknown skill '{name}'."
+        return f"<skill name=\"{name}\">\n{skill['body']}\n</skill>"
+```
+
+3. 第1層はシステムプロンプトに配置。第2層は通常のツールハンドラ。
+
+```python
+SYSTEM = f"""You are a coding agent at {WORKDIR}.
+Skills available:
+{SKILL_LOADER.get_descriptions()}"""
+
+TOOL_HANDLERS = {
+    # ...base tools...
+    "load_skill": lambda **kw: SKILL_LOADER.get_content(kw["name"]),
+}
+```
+
+モデルはどのスキルが存在するかを知り(低コスト)、関連する時にだけ読み込む(高コスト)。
+
+## s04からの変更点
+
+| Component      | Before (s04)     | After (s05)                |
+|----------------|------------------|----------------------------|
+| Tools          | 5 (base + task)  | 5 (base + load_skill)      |
+| System prompt  | Static string    | + skill descriptions       |
+| Knowledge      | None             | skills/\*/SKILL.md files   |
+| Injection      | None             | Two-layer (system + result)|
+
+## 試してみる
+
+```sh
+cd learn-claude-code
+python agents/s05_skill_loading.py
+```
+
+1. `What skills are available?`
+2. `Load the agent-builder skill and follow its instructions`
+3. `I need to do a code review -- load the relevant skill first`
+4. `Build an MCP server using the mcp-builder skill`