Claude Code五件套一篇全解（Plugins/Skills/MCP/SubAgents/Commands）

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Claude五件套全解析，帮你告别工具囤积症，提升AI使用效率！

核心内容：
1. 工具囤积症的三大危害及解决方案
2. 五件套功能全景图与核心定义对比
3. 四步决策树帮你精准选择工具类型

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

为什么你的Claude越用越卡？- 老金的血泪教训

先说个血泪教训，很多兄弟都踩过这个坑。

最近帮一位开发者排查问题：他的Claude装了20个插件，响应时间从2秒变成15秒。

打开配置一看：三个搜索工具(DuckDuckGo、Brave、Tavily)功能重复90%，五个文档插件全是Markdown处理器...

我说，老哥，你这不是在用工具，你是在开批发市场。

这是典型的 工具囤积症：看网上推荐就装,从不思考是否真正需要。

老金我刚开始用时，也干过这事。

两周装了30多个扩展，结果:响应越来越慢,经常卡死,最惨的是根本分不清该用哪个。

后来我花整整一天,把所有扩展卸干净,从头梳理逻辑。

发现真正有用的就那么几个,其他都是重复的。

卸掉80%后,效率反而提升了一倍。

后果很直接：

1、每次请求都要遍历所有工具导致响应变慢。

2、工具间功能重叠让Claude不知道该调用哪个。

3、配置文件臃肿让启动加载时间变长。

这就是老金今天要说的: 装对比装多重要10倍。

这5类核心能力就是本文要讲的——

五件套全景：它们分别是谁？

很多人分不清这5个东西,老金先用大白话说一遍，让你有个全景图。

1、 Plugins (插件): 这是 打包容器，用来装其他四个工具的包装盒。

2、 MCP (Model Context Protocol): 这是 外部连接器，让Claude能访问网络、文件、数据库等。

3、 Skills (技能): 这是 自动SOP，Claude会根据场景自动触发的标准作业流程。

4、 SubAgents (子智能体): 这是 并行工作组，你一次派出去10个克隆人同时干活。

5、 斜杠命令 (Slash Commands): 这是 手动按钮，你输入/release，它就老老实实执行一套固定流程。

核心定义对比表

你该用哪个？(先看决策树)

在你深入了解每个工具之前，先看这张决策图，对号入座不会错:

问自己4个问题:

问题0: 团队需要标准化工具包吗?

如果是 → Plugins (打包Skills+Commands+MCP+SubAgents,一键安装分发)

问题1: 这事需要调用外部能力吗?(搜索、文件、浏览器、记忆、数据库)

如果是 → MCP (选对应服务器:搜索用exa/brave、文件用filesystem、记忆用memory)

问题2: 这事我会重复做很多次吗?(审查/检查/核对)

如果是 → 自动触发用 Skills (Claude检测场景自动执行)

如果是 → 手动触发用 斜杠命令 (你输入/xxx才执行)

问题3: 这事需要并行处理吗?(多个独立任务同时进行,如性能/安全/探索)

如果是 → SubAgents (据说最多10并行,成本N倍,节省50-80%时间)

如果是 → 单任务深度推理用 sequential-thinking MCP (深度思考引擎)

从易到难排序

1、 Plugins & Slash Commands (★☆☆☆☆)

学习曲线：最平缓。一个一键安装，一个写Markdown即可。

适合人群：所有人。

2、 Skills (★★☆☆☆)

学习曲线：中等。需要理解YAML和SKILL.md的触发机制。

适合人群：有经验的用户。

3、 MCP (★★★☆☆)

学习曲线：陡峭。涉及JSON配置、服务器安装、环境变量。

适合人群：开发者。

4、 SubAgents (★★★★☆)

学习曲线：最陡峭。涉及并行设计、成本优化、无状态架构。

适合人群：高级开发者。

快速判断表 (场景速查)

Part 1: MCP (Model Context Protocol) 深度全解

我们先来讲第一个重量级选手：MCP。

MCP 是什么？

MCP (Model Context Protocol) 是让Claude突破本地限制、连接外部世界的桥梁。

本质:

它是一套标准化的通信协议,让Claude能调用各种外部服务,包括联网搜索(DuckDuckGo、Brave、Exa)、操作浏览器(Playwright自动化)、读写本地文件系统、查询实时文档(Context7、DeepWiki)、访问GitHub仓库、长期记忆存储(Memory)、数据库操作(Postgres)。

还有一点：本地优先 - 数据不经过第三方,隐私可控。

核心: 解决M×N集成问题

MCP解决的核心问题是 M×N 噩梦。

传统方式: 10个AI应用 × 100个工具 = 1000个 集成(每个应用都要单独对接100个工具)

MCP方式: 10个AI应用 + 100个MCP服务器 = 110个 集成(所有应用都说“MCP标准语”)

这就是为什么社区能快速发展到6300+服务器，因为它是一个开放标准。

Skills 与 MCP 的关系 (重要澄清)

很多人会混淆这两者，但它们 不是替代关系，而是 正交的、可以组合的。

MCP (通信协议): 解决的是Agent与 外部 工具如何 对话 的问题。它是一种标准化的通信接口。

Skills (能力封装): 解决的是Agent如何 思考和行動 的问题。它定义了Agent自身具备的知识、工作流和内部工具（scripts/ 里的脚本就是内部工具）。

组合: 一个Skill里的指令(SKILL.md)可以(也经常)指导Agent如何去调用一个远程的MCP服务器。

老金一句话总结：MCP负责连接，Skills负责驱动。

老金精选MCP推荐 (从6300+中筛选)

从6300+社区服务器中筛选出真正高频使用的,都是高星、活跃维护、实战验证的。

必装三件套(90%场景够用)

1、sequential-thinking - 深度思考引擎

npx -y mcp-sequential-thinking

场景: 复杂技术选型(微服务 vs 单体、数据库选型)、架构设计决策(分层、模块边界、扩展性)、疑难bug根因分析(多因素交叉、隐蔽逻辑)、性能优化策略规划。

实战案例: "分析为什么我们的订单服务在高峰期会超时,考虑数据库、缓存、网络、并发锁、GC等所有可能因素"

效果: 会给出完整的推理链:假设→验证→排除→聚焦→验证→结论,而不是直接猜一个答案。

2、context7 - 实时技术文档

npx -y @upstash/context7-mcp

场景: 查最新框架文档(Next.js 15、React 19)、API参数和用法确认、库的最佳实践和陷阱、版本迁移指南。

实战案例: "React 19的use hook怎么用?和Suspense的配合方式?"

效果: 直接返回官方文档相关章节+代码示例,比搜索引擎快10倍。

3、memory - 长期记忆

npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

场景: 记住项目约定(命名规范、错误码、配置路径)、记住团队踩过的坑(某个库的bug、某个配置的坑)、记住重要决策(为什么选这个方案、权衡了什么)。

实战案例:

你:"记住:我们的错误码统一用E开头+4位数字,数据库表名用snake_case,Redis key用冒号分隔"

(一周后)
你:"帮我设计一个用户登录失败的错误码"
Claude自动调用记忆:"根据你们的规范,应该是E1001这样的格式..."

进阶工具(特定场景神器)

playwright - 浏览器自动化

npx -y @executeautomation/playwright-mcp-server

场景: 竞品监控、批量截图、自动化测试、数据抓取

案例: "打开这5个竞品官网,截图首页和定价页,保存到./analysis/"

filesystem - 本地文件操作

npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem/path/to/project

场景: 读写配置、批量处理文件、项目初始化脚本

注意: 指定允许访问的路径,避免权限过大。

github - GitHub操作（需要官网key）

需要设置GITHUB_TOKEN环境变量

npx -y @modelcontextprotocol/server-github

场景: 搜索代码示例、查看issue、分析PR、管理仓库

exa - 智能搜索（需要官网key）

npx -y exa-mcp-server

场景: 需要搜索最新信息、技术博客、开源项目时,比普通搜索引擎更精准

deepwiki - 深度文档聚合

npx -y mcp-deepwiki

场景: 聚合某个库的完整文档站点,比context7更全面但速度慢一些

官方及其他稳定版

以下是官方或社区长期维护的稳定服务器：

@modelcontextprotocol/server-brave-search - Brave搜索,查最新资料

@modelcontextprotocol/server-fetch - 抓取网页内容

@modelcontextprotocol/server-postgres - 数据库操作

更多服务器:

官方列表: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

社区精选: https://github.com/wong2/awesome-mcp-servers

(500+服务器持续更新,包括Notion、Slack、Jira、数据库等各种集成)

老金的常用组合:

日常开发: filesystem + github + memory

深度工作: sequential-thinking + context7 + memory

自动化任务: playwright + filesystem

学习新技术: context7 + deepwiki + exa (或 brave-search)

MCP配置实战

老金教你怎么配,拿来就能用。

配置文件位置:

项目根目录.claude/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-sequential-thinking"]
    },
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    },
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
    },
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"]
    },
    "playwright": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/playwright-mcp-server/index.js"]
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/files"]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "

典型使用场景

场景1: 深度思考

"用sequential-thinking分析:微服务 vs 单体架构,哪个更适合我们20人团队?"

(会给出完整推理过程,考虑团队规模、技术债、维护成本等多个维度。)

场景2: 查最新文档

"用context7查React 19的Server Components最新用法。"

(直接返回官方文档的相关章节和代码示例,比搜索引擎精准。)

场景3: 长期记忆

"记住:我们的数据库是PostgreSQL 15,表命名用snake_case,查询超时设置30秒。"

(下次问数据库相关问题,会自动调用这些记忆。)

场景4: 浏览器自动化

"用playwright打开5个竞品官网,截图首页,保存到./screenshots/"

(自动完成浏览器操作,省去重复手动点击。)

Part 2: Skills (技能) 深度全解

讲完了外部连接器MCP，我们来讲讲内部的自动SOP——Skills。

Skills 是什么？

Skill (技能) 是自动触发的能力包,2025年10月发布。

一句话说清楚：Skill是一个 标准化的文件夹，用来打包Agent完成特定任务所需的 知识和工具（SOP - 标准作业程序）。

它是一种代码和资源的组织方式，一种Agent能力管理的“设计模式”。

一个Skill文件夹通常包含这几部分：

1、 SKILL.md ：核心文件。用YAML写元数据（名字、描述），用Markdown写详细的指令，告诉Claude在什么情况下、以及如何使用这个Skill。

2、 scripts/ ：存放可执行的 Python、Shell脚本。

3、 references/ ：存放 参考文档（如API文档、数据库Schema、公司政策等），作为给Claude看的知识库。

4、 assets/ ：存放 资源文件（如PPT模板、Logo、项目脚架等），供Claude在执行任务时直接使用。

核心机制:

用YAML frontmatter + Markdown定义,Claude检测到相关场景自动加载。

技术亮点 (精髓):

Skills的核心是为上下文窗口减负的 三层分层加载策略 (Progressive loading):

1、 第一层：元数据 (Name + Description)。这部分信息极简（约100 tokens），会常驻在Claude脑中。当用户提问时，Claude会快速扫描所有Skill的描述，做第一道筛选，成本极低。

2、 第二层：SKILL.md (详细指令)。当Claude认为某个Skill相关时，它 才会去加载 SKILL.md 里的详细指令，告诉它任务的具体步骤和规则。这步的上下文消耗中等。

3、 第三层：脚本和参考文档 (scripts/ references/)。只有当 SKILL.md 里的指令明确要求时，Claude才会去读取 scripts/ 里的代码或 references/ 里的文档。这步的上下文消耗是按需的。

这个机制的好处显而易见，极大地节省了宝贵的上下文窗口，避免了一次性把所有东西都塞进去。

适合场景:

1、代码提交前自动检查格式和测试

2、写文档时自动应用团队规范

3、检测到依赖变更自动评估风险

4、每次写宣发文案要过品牌规范

关键:

Claude自动识别场景并触发,你不用手动调用。

爽点:

设置一次,永久受益,错误率能降一半。

Skills实战进阶: 从入门到治理

老金把Skills的玩法分三个层次,每层都是真实踩过坑后总结的。

第一层: 工程化单点突破 (把说明书变技能包)

把最烦人的重复劳动自动化。少写废话提示词,让Claude自动识别场景。

案例1: 智能代码审查 (不是简单跑Lint)

smart-code-review.md:

# 名称
smart-code-review

# 触发
当用户提到"review""审查""检查代码"或准备提交PR时

# 执行逻辑
1、分析变更文件类型和影响范围
2、根据文件类型选择检查项:
- API文件 → 检查鉴权、参数校验、错误处理、API文档
- 数据库迁移 → 检查索引、向后兼容、回滚脚本、性能影响
- 前端组件 → 检查无障碍、性能、状态管理、错误边界
- 配置文件 → 检查敏感信息泄露、环境变量、默认值安全性
3、调用对应SubAgent进行专项审查:
- security-auditor → SQL注入、XSS、CSRF等
- performance-engineer → N+1查询、大对象、内存泄漏
- frontend-developer → 重渲染、bundle大小、懒加载
4、汇总问题并按严重程度分级:
- 阻断级(安全漏洞、数据丢失风险)
- 警告级(性能隐患、可维护性问题)
- 建议级(优化空间、最佳实践)

# 输出
分级报告 + 修复建议 + 参考文档链接

效果: 以前代码审查靠人工挑毛病,经常遗漏关键问题。现在说"review这个PR",自动按文件类型做专项检查,该找的坑一个不漏。团队线上事故率下降60%。

案例2: 依赖升级风险评估

dependency-upgrade-check.md:

# 触发
检测到package.json/requirements.txt/go.mod等变更时

# 执行逻辑
1、识别新增、升级、删除的依赖
2、对每个变更依赖:
- 用github MCP查该库的changelog和breaking changes
- 用context7查新版本的API变化
- 扫描项目代码,找出使用该依赖的位置
- 评估影响面(多少文件、是否核心路径)
3、检查依赖树冲突(peerDependencies、版本兼容性)
4、查询CVE数据库,检查已知漏洞
5、生成升级checklist

# 输出
## 升级风险评估
- 高风险依赖(breaking changes多、使用面广)
- 中风险依赖(小改动、局部影响)
- 低风险依赖(bugfix、无API变化)

## 需要人工验证的点
[列出可能出问题的代码位置]

## 建议升级顺序
[从低风险到高风险,逐步验证]

## 回滚预案
[如果升级出问题,怎么快速回退]

效果: 以前升级依赖全靠运气,升了才知道炸不炸。现在每次升级前先跑一遍评估,该注意的点全列出来,升级有底气。

第二层: 编排型工作流 (参数化+链式调用)

一个技能适配多项目,多个技能串成流水线。

案例: 生产事故应急响应

incident-response.md:

# 触发
用户说"线上出问题了""紧急""事故"等关键词

# 执行流程(自动并行+串行)
## 阶段1:快速止血(并行执行)
- 调用devops-troubleshooter → 分析日志、定位异常
- 调用performance-engineer → 检查资源使用、是否过载
- 调用database-optimizer → 检查慢查询、锁等待

## 阶段2:根因分析(基于阶段1结果)
- 如果是代码问题 → 调用debugger SubAgent
- 如果是配置问题 → 检查最近的配置变更
- 如果是依赖问题 → 检查上游服务状态
- 如果是资源问题 → 检查流量异常、是否被攻击

## 阶段3:止损方案(基于根因)
- 自动生成3个止损方案:
  1、 最快方案(回滚、降级、限流)
  2、 最稳方案(修复根因,重新发布)
  3、 临时方案(绕过问题点,保持可用)
- 对比每个方案的:恢复时间、风险、副作用

## 阶段4:执行确认
- 输出完整的执行命令和回滚命令
- 标注每步的预期结果和验证方式
- 等待人工确认后才执行

# 输出
## 事故摘要
影响范围、严重程度、开始时间、核心指标变化(错误率、延迟、可用性)

## 根因分析
详细分析,附日志/监控截图链接

## 止损方案对比
3个方案的完整对比表

## 执行清单
一步步操作指令,可复制执行

## 事后改进
如何预防类似问题再次发生

效果: 以前线上出问题,团队一片慌乱,排查靠经验靠猜。现在说"线上订单服务挂了",5分钟内给出完整分析+3套止损方案。平均故障恢复时间从45分钟降到12分钟。

第三层: 团队智能体 (知识沉淀+自进化)

案例: 技术债追踪助手

tech-debt-tracker.md:

# 名称
tech-debt-tracker

# 描述
每周帮助团队识别和追踪最重要的技术债

# 触发
用户提到"技术债""代码坏味道""重构计划"时

# 执行逻辑
1、集成SonarQube API,获取现有扫描结果
2、按影响面排序(修改频率高 + bug数多 = 优先级高)
3、生成本周TOP 3待还技术债清单
4、每项包含:位置、问题描述、建议方案、预估工作量

# 输出
Markdown周报:
- TOP 3技术债(本周建议优先处理)
- 已还技术债(上周完成的3项)
- 决策记录(为什么选这些,存入memory)

效果: 不再是"想起来就还",而是每周有明确的3个小目标。结合SonarQube等专业工具,Skill负责排优先级和生成报告。

高级: 版本治理+回滚

目标: 把Skills当团队资产,能升级、能回退、可审计。

案例: 技能版本化

team-skills/
  code-review/
    v1.0.0/Skill.md
    v1.1.0/Skill.md
    v2.0.0/Skill.md  # 当前版本

落地做法:

小范围灰度两版,对比"查出率、耗时、误报率"。

确定没问题再全量,有问题立即回滚。

预期效果: 两周内误报率从18%压到6%。

Skills设计的核心洞察:

1、不是写提示词,是 设计系统

单个Skill是能力,多个Skill编排是流程,Skill+MCP+SubAgent是智能体

2、让隐性知识 显性化

老司机的直觉判断,拆解成可执行的检查项

团队踩过的坑,固化成自动检查规则

3、设计 自进化机制

好的Skill会从每次执行中学习

结合memory MCP,形成团队知识图谱

4、追求 ROI最大化

不要为了自动化而自动化

5、AI工程化 的体现

AI Agent的未来，一半靠模型，另一半靠工程。 Skills提供了一种解耦的、模块化的设计模式来管理Agent能力，这远比维护一个几千行的巨大System Prompt或一个混乱的工具文件要健壮和可扩展。

每个Skill都可以独立版本控制、测试和迭代。

Skills是上下文工程吗?

老金我在上个文章就讲到，Skills是上下文工程，而且更工程化。

1、 结构化提示

把长提示拆成"名称/描述/输入/输出/触发"。

比裸写清晰很多。

2、 渐进式注入

需要时再加载,避免上下文爆炸。

不浪费token。

3、 参数化与链式

一套路适配多场景,多套路串流水线。

复用性强。

4、 版本管理 (治理与回滚)

版本化、灰度、回滚,当资产治理。

这是传统提示词工程做不到的。

5、 与工具协作

结合MCP、斜杠命令、SubAgents。

形成完整工作流。

所以Skills就是 上下文工程 的工程化落地。

它让 怎么说 变成了 怎么做。

Part 3: SubAgents (子智能体) 深度全解

这是五件套里最科幻的一个，也是成本最高的一个。

SubAgents 是什么？

SubAgent (子智能体) 是通过Task工具创建的独立Claude实例,唯一支持并行的工具。

本质:

每个SubAgent是完全独立的Claude副本,你需要:手动指定角色定位(如security-auditor、performance-engineer)、提供必要上下文、明确任务边界和产出。

SubAgent是用户通过Markdown文件(.md)自定义的 系统提示 + 工具配置 组合。

你需要自己定义角色,或复用社区(如 buildwithclaude.com 或 subagents.app)提供的模板。

技术特性

1、 无状态: 各SubAgent间不共享内存,每次都是一次性执行,需要完整初始指令,不适合迭代式调试 或逐步细化任务。

2、 并行上限: 最多 10个 同时运行 (第11+个任务将自动排队), 推荐3-5个。

3、 独立Context: 每个SubAgent在隔离的上下文中运行 (推断约100K tokens)。

4、 继承工具: 自动继承主Agent的所有工具 (Task Tool本身除外)。

5、 超时: 单个SubAgent最长运行 5分钟。

6、 Token成本: 总Token成本与串行执行N个任务相同 (即 N个Task = N倍单Task成本)。

典型场景

你:这个支付模块需要全面审查

并行创建5个Task:
1、架构分析SubAgent → 模块设计和接口审查
2、安全审计SubAgent → SQL注入、XSS、CSRF检查
3、性能分析SubAgent → 慢查询和瓶颈定位
4、代码质量SubAgent → 测试覆盖和规范检查
5、数据库SubAgent → 索引和查询优化建议

30分钟返回5份报告(串行需2.5小时)
成本:5倍token,节省80%时间,ROI极高

重要提示: 成本与ROI

1、 成本模型: 这是一个 时间换成本 的策略, 而非 成本优化。线性累加(5个=5倍),但节省时间通常50-80%。

2、 ROI高 (推荐): 3-5倍成本, 节省50-80%时间。

3、 ROI低 (谨慎): 10倍成本, 节省时间有限。

4、 编排方式: 需手动整合各SubAgent产出,不自动汇总。

适用与不适用场景

1、 (★★★★★) 极度推荐: 多角度代码审查、项目规划、文档生成 (任务完全独立)。

2、 (★★★★☆) 推荐: 文件批处理、API集成测试 (任务独立)。

3、 (★★☆☆☆) 不推荐: 迭代式功能调试 (因其无状态特性)。

4、 (★☆☆☆☆) 禁止: 任务间有依赖、敏感数据处理、单一复杂任务 (不需要并行)。

Part 4: 斜杠命令 (Slash Commands) 深度全解

这是一个简单但极其好用的工具，用于手动标准化。

斜杠命令 是什么？

斜杠命令 (Slash Commands) 是手动触发的工作流快捷方式,存在.claude/commands/目录。

本质:

纯Markdown定义的多步骤流程,输入/命令名手动触发。

API注入:

作为用户消息扩展,而非系统提示工具(这是与Skills的核心区别)。

命令内部可以:

调用Skills自动化检查、编排SubAgents并行工作、执行MCP工具链、串联Git操作。

典型场景:

1、 /release - 完整发版流程(测试→构建→打tag→发布→通知)

2、 /security-check - 安全扫描(依赖漏洞+代码审计+配置检查)

3、 /perf-audit - 性能审计(包体积+加载时间+运行时分析)

4、 /refactor-plan - 重构规划(架构分析+影响评估+迁移方案)

5、 /onboard - 新人入职(克隆仓库+环境配置+文档导覽)

6、 /rollback - 紧急回滚

与Skills的核心区别

强大之处:

可以在一条命令里编排整个团队最佳实践,新人也能一键执行老司机工作流。

斜杠命令实战

老金教你怎么写命令。

第一步: 定义命令

建文件:.claude/commands/release.md

# 版本发布流程

1、拉最新代码确认版本号
2、触发Skills检查:代码审查、完整测试、资源检查
3、生成changelog
4、预发布测试
5、人工确认
6、正式发布
7、发通知

第二步: 使用

直接输入:/release

第三步: 效果

整个团队按统一流程走,不会漏步骤。版本发布出错率从15%降到0。

如果对你有帮助，记得关注一波~

Part 5: Plugins (插件) 深度全解

这是最表层的一个概念，也是最容易被误解的。

Plugins 是什么？

Plugins (插件) 是应用级打包容器。

重要: Plugins不是第五个独立工具，而是用来打包其他四个工具的 打包容器。

一个Plugin可以包含:

1、 5个Skills

2、 10个Slash Commands

3、 3个MCP服务器配置

4、 2个SubAgent定义

5、 若干Hooks

适合场景:

1、 团队标准化工具打包、快速分享工作流、一键安装完整套件。

2、 或者, 临时用一次,快速试试某个功能。

缺点:

装太多会卡,而且大部分功能都重复。

老金建议:

个人用全局配置,团队用Plugins打包分发。别超过3个，够用就行。

Part 6: 终极实战：五件套组合拳

理论讲完了，我们来看看它们在真实战场上是怎么协同作战的。

五件套组合拳实战 (5个真实场景)

老金分享5个真实场景,展示五件套的协同威力。

场景1: 微服务拆分决策(高风险架构决策)

背景: 单体应用用户量暴涨,考虑拆微服务,但怕拆坏了。

组合拳:

第1步: 深度思考(sequential-thinking MCP)
"分析我们这个单体应用,是否适合拆微服务? 考虑:团队规模(15人)、技术栈(Spring Boot単体)、QPS(5000)、业务复杂度、运维能力、迁移成本"
-> 返回: 完整推理链, 3个方案对比 (不拆/部分拆/全拆)

第2步: 查技术方案(context7 MCP)
"查Spring Cloud Alibaba的服务拆分最佳实践和Seata分布式事务方案"
-> 返回: 官方文档相关章节, 4种事务方案对比

第3步: 记录决策(memory MCP)
"记住:我们的微服务拆分原则: 1、按业务域拆,不按技术层拆 2、优先拆读多写少的服务..."

第4步: 制定执行计划(SubAgent: backend-architect)
"基于上述决策,制定详细的微服务拆分计划: 1、识别服务边界 2、设计迁移方案(分阶段,可回滚)..."
-> 返回: 6步完整迁移计划

结果: 大幅缩短决策周期,从数周降至数天。决策有推理链,方案基于最佳实践,知识沉淀到memory。

成本提示: 适用于重要架构决策,预计消耗1-2万tokens。

场景2: 生产事故快速响应(争分夺秒)

背景: 晚上11点,支付服务突然超时,订单积压。

组合拳:

说:"线上支付服务挂了,订单超时率80%"

自动触发Skill: incident-response

阶段1: 并行排查(3个SubAgent同时工作)
- devops-troubleshooter → 扫描日志,发现大量数据库慢查询
- performance-engineer → CPU/内存正常,但数据库连接池打满
- database-optimizer → 发现某个SQL从0.1s变成5s

阶段2: 根因定位(sequential-thinking MCP)
"基于上述数据,分析根因: - SQL为何突然变慢? - 为何今天才出问题?..."
-> 返回: 根因:订单表数据量突破1000万,某个未加索引的查询开始全表扫描

阶段3: 生成止损方案(Skill内部逻辑)
-> 返回: 3个方案对比 (快速/中期/根治)

阶段4: 执行(一键复制命令)
-> 输出可执行命令 (kubectl scale..., ALTER TABLE...)

最后: 记录到memory (memory MCP)
"记住:订单表到1000万行会有性能问题,需提前分库分表"

结果: 快速定位根因,生成多套止损方案供选择,知识沉淀。

重要: 所有生产操作命令必须人工审核,禁止直接执行。

场景3: 接手遗留项目(快速上手)

背景: 接手一个2年没人维护的老项目,代码无文档。

组合拳:

第1步: 项目全貌扫描(SubAgent: Explore)
"探索这个项目: 1、识别技术栈和依赖 2、找到核心模块和入口..."
-> 返回(10分钟): 项目架构图, 核心模块清单, 风险清单

第2步: 关键逻辑理解(并行调用3个SubAgent)
- backend-architect → "分析用户登录流程的实现"
- database-optimizer → "分析数据库表设计和关系"
- security-auditor → "扫描常见安全漏洞"
-> 返回: 登录流程时序图, ER图, 7个安全风险点

第3步: 技术债评估(Skill: tech-debt-manager)
-> 自动扫描代码,输出: 高优先级技术债(5个), 建议优先偿还的3个

第4步: 依赖升级计划(Skill: dependency-upgrade-check)
-> 检测到: 3个依赖有已知CVE漏洞, 生成分阶段升级计划

第5步: 知识沉淀(memory MCP)
"把这个项目的关键信息记住: - 核心模块和职责 - 数据库表和字段含义..."

结果: 1-2天完成初步梳理(以前要1-2周摸索)。输出技术栈、模块、风险清单,并建立项目知识库。

注意: AI生成的架构图需人工验证。

场景4: 新功能完整开发流程(端到端)

背景: 要做一个"用户积分系统"功能。

组合拳:

Phase 1: 需求分析(sequential-thinking MCP)
"分析积分系统需求: - 核心功能:赚积分、花积分... - 风险:超发、作弊、性能"
-> 返回: 功能拆解, 技术方案选型(Redis+MySQL双写)

Phase 2: 查技术方案(context7 MCP)
"查Redis分布式锁的最佳实践和积分系统的反作弊方案"
-> 返回: Redisson分布式锁示例, 防御手段

Phase 3: 数据库设计(SubAgent: database-optimizer)
"设计积分系统的数据库表结构..."
-> 返回: 完整DDL, 索引设计

Phase 4: 开发(写代码)
[正常开发过程]

Phase 5: Code Review(Skill: smart-code-review)
-> 自动触发: 检查并发安全, SQL性能, 异常处理...

Phase 6: 提交前检查(斜杠命令: /commit)
-> 自动执行: 运行单测, 检查代码规范, 生成commit message...

Phase 7: 记录(memory MCP)
"记住积分系统的实现: - 用Redis计数器+MySQL持久化..."

结果: 完整的端到端流程,技术方案基于最佳实践,代码质量有保障,知识沉淀。

场景5: 技术栈升级(高风险迁移)

背景: Vue 2升级到Vue 3,涉及200+组件。

组合拳:

第1步: 影响面评估(SubAgent: frontend-developer)
"分析这个Vue 2项目升级到Vue 3的影响: - 哪些API发生了breaking change..."
-> 返回: 需要改动的文件清单(185个), 不兼容的库(3个), 估算工作量:15人天

第2步: 查迁移指南(context7 MCP)
"查Vue 3官方迁移指南和常见坑"
-> 返回: 官方migration guide, 社区常见问题合集

第3步: 制定迁移计划(sequential-thinking MCP)
"制定分阶段、可回滚的Vue 3迁移计划..."
-> 返回: 5个阶段的迁移计划, 每阶段的回滚方案

第4步: 自动化迁移(Skill: migration-script)
-> 用ast-grep批量替换: this.$xxx → composition API...

第5步: 逐批验证(Skill: migration-validator)
-> 每迁移一批: 运行单测, 运行E2E测试, 检查bundle size...

第6步: 记录(memory MCP)
"记住Vue 2→3迁移的坑: - Element UI要换成Element Plus..."

结果: 迁移效率提升30-50%(分阶段验证降低风险),自动化+人工审查减少遗漏,知识沉淀。

重要: 自动化工具需小范围试点后再大规模执行。

Part 7: 落地指南与答疑

理论和实战都有了，最后是怎么上手和排坑。

30分钟快速落地指南 (照着做)

老金写个可复制的落地流程,跟着做就行。

阶段1: 核心三件套(10分钟)

第1步: 装必备MCP(3分钟)

在项目根目录创建.claude/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-sequential-thinking"]
    },
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    },
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
    }
  }
}

重启Claude,验证生效。

第2步: 写第一个Skill(5分钟)

在.claude/skills/目录下创建pre-commit-check.md:

# 名称
pre-commit-check

# 描述
代码提交前的标准检查:格式化、Lint、测试

# 触发
当用户提到"提交""commit""推送"时自动触发

# 执行逻辑
1、运行代码格式化
2、运行Lint检查
3、运行相关测试
4、生成检查报告

# 输出
分级报告:阻断问题、警告问题、通过项

验证: (无需重启)输入:"我准备提交代码了",看是否自动引用并执行。

第3步: 试用SubAgent(5分钟)

创建一个分析任务:

请创建一个SubAgent分析当前项目:

角色:项目探索专家
任务:
1、扫描src/目录(排除node_modules和测试文件)
2、识别主要技术栈(框架、语言、主要依赖)
3、列出不超过5个核心模块
4、标注3个明显的技术债或改进点

项目路径: [你的项目绝对路径]

验证: 等待2-5分钟,看是否返回结构化报告。

阶段2: 团队定制化(20分钟)

第4步: 记录团队知识(5分钟)

对Claude说:

"用memory(MCP)记住我们团队的规范:

代码规范:
- 用ESLint + Prettier
- 命名用驼峰(变量)和帕斯卡(组件)

Git规范:
- commit格式:feat/fix/docs: 描述
- PR必须关联issue

技术栈:
- 前端:React 18 + TypeScript + Vite
- 后端:Node.js + Express + PostgreSQL
"

验证: 下次问问题时,看Claude是否会自动调用这些规范。

第5步: 创建团队斜杠命令(10分钟)

在.claude/commands/目录下创建release.md:

# 版本发布流程
你是发布助手,帮助用户安全发布版本。

## 执行步骤
1、确认当前Git分支是main
2、拉取最新代码(git pull)
3、触发Skills:
- pre-commit-check(代码质量)
- test-coverage-check(测试覆盖率>80%)
4、询问版本号(major.minor.patch)
5、生成changelog(基于Git commit)
...
## 每步都需要用户确认
不要自动执行,每步输出命令,等用户确认。

验证: 输入/release,看是否触发完整流程。

第6步: 优化你的第一个工作流(5分钟)

基于你团队最烦的事,写一个Skill或斜杠命令(代码提交流程、PR创建流程、新人环境配置等)。

验收标准(做到这5点算成功)

1、 说"查React 19最新文档",能调用context7返回结果

2、 说"分析该不该用微服务",能用sequential-thinking深度推理

3、 说"记住我们用PostgreSQL",下次相关问题能自动调用memory

4、 说"准备提交代码",能自动触发pre-commit-check (Skill)

5、 输入/release,能执行完整发布流程 (Slash Command)

做到这5点,你的Claude就从 聊天助手 升级成 智能工作流系统 了。

常见问题排查手册

MCP相关

Q1: MCP配置后不生效?

1、检查文件路径:.claude/mcp.json

2、验证JSON格式是否正确

3、完全关闭Claude(不是最小化),重新打开

4、输入测试:"列出可用的MCP服务器"

Q2: 提示"command not found"?

检查Node.js是否安装并配置好环境变量(需 >= 18.0.0)

Q3: MCP服务器启动失败?

手动测试: npx -y mcp-sequential-thinking

检查网络代理/防火墙设置,或端口是否被占用

Skills相关

Q4: Skill不触发?

1、检查文件在.claude/skills/目录

2、检查文件名是.md后缀

3、检查包含必需字段(名称/描述/触发/执行逻辑/输出)

4、检查触发关键词是否明确

5、调试: "列出当前项目的所有Skills" 或 "执行pre-commit-check Skill"

Q5: Skill触发但报错?

1、检查Markdown格式(如#后有空格)

2、检查依赖的MCP/SubAgent是否可用

SubAgent相关

Q6: SubAgent调用失败?

1、检查网络: ping api.anthropic.com

2、降低并发(建议≤3个)

3、给更清晰的指令,明确角色和缩小范围

Q7: SubAgent结果不符合预期?

1、明确角色定位、缩小分析范围、指定输出格式、提供必要上下文

Memory相关

Q8: Memory存储后查询不到?

1、重启Claude

2、用明确的分类标签: 记住【代码规范-命名】:xxx

3、验证: 查询memory中所有标签包含"代码规范"的条目

Q9: Memory记忆混乱?

1、清理: "列出memory中的所有条目", "从memory中删除标签为'旧规范'的条目"

性能相关

Q10: Claude响应越来越慢?

1、减少MCP服务器(建议≤5个)

2、清理不常用的Skills

3、清理memory过期记忆

4、重启Claude

Q11: Token消耗过快?

1、精简Skill的执行逻辑

2、SubAgent调用时限定范围

3、Memory存储结构化知识(非长文)

Part 8: 核心要点总结

最后，老金帮你把所有内容再浓缩一遍。

核心要点速记(必读)

花30秒理解这5个关键概念,避免99%的误解:

1、 Plugins ≠ 第五个工具

错误理解: Plugins是和Skills、MCP平级的第五个工具

正确理解: Plugins是 打包容器,用来装其他四个工具

实际用法: 团队标准化工具包,打包后一键分发

2、 Skills vs 斜杠命令的本质区别

对比: Skills vs Slash Commands

触发: Skills是 自动的(Claude识别)；Slash Commands是 手动的(输入/)

适合: Skills适合 频繁重复任务；Slash Commands适合 标准化流程

举例: Skills是检测到"commit" 自动检查；Slash Commands是输入/release 执行发布

记住: Skills是 自动驾驶,斜杠命令是 定速巡航

3、 MCP解决的核心问题

传统方式: 10个AI应用 × 100个工具 = 1000个集成(噩梦)

MCP方式: 10个AI应用 + 100个MCP服务器 = 110个集成

节省: 890个 集成工作量 (这就是为什么社区能快速发展到6300+服务器)

4、 SubAgents的成本模型

时间: 并行节省50-80%(5小时→1小时)

成本: 线性增长(5个SubAgent=5倍token)

ROI: 成本5倍,节省4小时,如果时薪$50,实际赚$200-($50x5倍token成本)

结论: 只要时间值钱,SubAgents就划算

5、 难度排序(从易到难)

Plugins(5分钟) → 斜杠命令(30分钟) → Skills(2小时) → MCP(4小时) → SubAgents(1天)

新手建议: 先用前2个,够用了再学后3个

速记口诀(帮助记忆):

Plugins打包全家桶,Skills自动命令手。

MCP连接外部界,SubAgents并行最省时。

按用户类型推荐

推荐的学习路径 (4周计划)

第1周：基础三件套 (Plugins + Slash Commands)

1、第1-2天：安装3-5个常用Plugins,理解作用域。

2、第3-4天：创建3个常用Slash Commands,学习写Markdown流程。

3、第5-7天：将日常任务(如Git提交)用Slash Commands固化。

第2周：进阶Skills + MCP

1、第1-3天：创建5个Skills,理解自动触发机制和SKILL.md格式。

2、第4-5天：安装MCP核心三件套(sequential-thinking, context7, memory),配置mcp.json。

3、第6-7天：尝试让Skills调用MCP (如Skills检测到"查文档"时,自动调用context7)。

第3周：高级SubAgents

1、第1-2天：理解SubAgent的无状态限制和并行设计模式。

2、第3-4天：创建3-5个SubAgent定义(如security-auditor, performance-engineer)。

3、第5-7天：测试并行执行,并分析成本与ROI。

第4周：整合与优化

1、第1-2天：将团队的Skills/MCPs/Commands打包成一个Plugin,分享给同事。

2、第3-5天：监控Token使用,排查性能瓶颈。

3、第6-7天：建立团队的Skills库和最佳实践文档。

写在最后

过去3年,老金见过太多团队在AI工具上走弯路。

有的装了30个插件,结果卡得动不了。

有的买了一堆付费工具,结果都吃灰。

有的花3个月自己搞,结果发现官方早有现成方案。

问题不是工具少,而是不知道什么时候用什么。

这5件套就是老金踩了无数坑后,提炼出的最小必要集:

1、 Plugins - 打包容器(整合Skills、Commands、MCP、SubAgents于一体)

2、 MCP - 连接外部世界(6300+服务器:搜索、文件、浏览器、记忆)

3、 Skills - 自动化重复劳动(检测场景自动触发,progressive loading)

4、 SubAgents - 并行处理任务(唯一支持并行,最多10个,成本线性增长)

5、 斜杠命令 - 标准化团队流程(手动触发,一条命令执行完整工作流)

各司其职,组合威力大于单打独斗。

给你的3个建议:

1、不要贪多,先用3件套起步

MCP: 必装memory + context7 + sequential-thinking

Skills: 先写3个(代码检查、文档同步、依赖评估)

SubAgents: 遇到复杂问题再调度,不用提前学

其他的,等这3个用顺了再说。

2、设计自己团队的 工作流剧本

把团队最烦的3件事自动化:

1、 代码提交流程(自动检查+commit)

2、 生产事故响应(并行排查+生成方案)

3、 新人入职流程(自动化环境+知识导入)

这3个做好,投入产出比最高。

3、让知识沉淀,而不只是用一次

用memory MCP记录:

1、 团队踩过的坑

2、 重要的架构决策

3、 经常用的配置和规范

好的工具链会自己长知识。

老人的经验能传承给新人,新人犯的错不会重复。

最后说一句。

当你不再问"这个工具怎么用",

而是问"怎么让工具帮我思考"的时候,

你就真正进入AI协作的新阶段了。

工具的终极形态,不是替代你,而是放大你。

这5件套,就是让你从 1"个人 变成 1个团队 的杠杆。

用好了,一天顶一周。

用不好,一周不如一天。

差距就在这。

技术更新迭代的速度只会越来越快。

今天你刚学会这5件套,明天可能就出来第六件、第七件。

但底层的逻辑是不变的：

怎么把一个复杂的问题,拆解成标准化的步骤？

怎么让机器(AI)去干重复的活,让人(你)来做决策？

真正拉开差距的,不是你会用几个工具,

而是你能不能把这些工具编排起来,解决一个真实、复杂的问题。

当你不再需要记住每个工具怎么用,而是直接说出你要什么,

工具就能自己组合出解决方案——

这才是AI时代真正的 效率革命。

不是做得更快,

而是把重复的交给机器,把创造留给人。

当一句话就能触发一段工作,我们要重新定义什么叫 合作。

这套方法论,就是帮你搭建自己工作流的脚手架。

能不能用好,真正把效率提上去,就看你的了。

希望能给你点启发。