建议：探索 Claude Agent SDK 原生 Skills 机制作为替代方案

[gqy20]

背景

当前 Resonnet 的 skills 接入采用手动文件拷贝和 prompt 拼接的方式实现。与之不同的另一种路径是直接利用 Claude Agent SDK 原生的 Skills 机制。

两种实现路径的差异

特性	当前实现	SDK 原生路径
Skill 工具	未启用 "Skill" 工具	需要在 allowed_tools 中添加 "Skill"
Skills 发现	手动拷贝到 config/skills/	配置 setting_sources 自动发现
文件路径	config/skills/{id}.md	.claude/skills/{name}/SKILL.md
触发方式	Moderator 手动分配	Agent 根据上下文自动选择
预加载	手动拼接 prompt	使用 AgentDefinition(skills=[...])

当前相关代码

• DEFAULT_ALLOWED_TOOLS: app/models/schemas.py:100-102
• Skills 加载: app/core/skills_meta.py
• 拷贝逻辑: app/agent/workspace.py:216-263 (copy_skills_to_workspace)
• 分配逻辑: app/agent/moderator_modes.py:259-271 (_build_skill_assignment_section)
• API 端点: app/api/skills.py

SDK 原生实现参考

IssueLab 项目使用了 SDK 原生方式，相关实现可参考：

• 核心配置：src/issuelab/agents/options.py:376-441
  • 启用 Skill 工具：base_tools.append(\"Skill\")
  • 配置 setting_sources：setting_sources=[\"user\", \"project\"]
• Skills 发现：options.py:219-230 (_discover_skills_in_path)
• Skills 目录：.claude/skills/{skill_name}/SKILL.md

建议

可考虑探索将 skills 迁移到 SDK 原生路径，以：

• 简化手动拷贝和分配逻辑
• 利用 Agent 的上下文感知能力自动选择 skill
• 与 Claude Agent SDK 的设计理念保持一致