Agent Skills实战分享：AI编程最后一公里，别让代码死在localhost里

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鹅厂技术派分享如何让AI代码从"本地玩具"变身"生产级应用"，解决AI开发最后一公里难题。

核心内容：
1. 如何让AI生成的代码直接上线，解决安全隐患和工程断层问题
2. 通过"总纲+插件"结构提升AI技能激活率，从20%提升到84%
3. Agent Skills实战经验：将云端经验打包成AI可操作的技能包

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

这篇文章主要分享两点实操复盘，希望能帮大家少走点弯路：

希望能给同样在研究 Skills 和 AI 开发的朋友一点参考，让 AI 交付的代码不再只是“看着挺美”，而是真正稳健。

最近，开发者都在享受 Vibe Coding 的快感。在用户本地的 localhost 一顿操作，UI 漂亮得像成品，但魔法往往在“上线”瞬间戛然而止。

AI 的代码逻辑还不错，但它无法感知真实的后端底座，导致生成的“局部最优解”难以落地，无法简单的生成生产级可用的应用。

世界上最遥远的距离，是从 localhost 到真实访问的距离。 AI 填补了代码量的空白，却填补不了工程底座的断层。

有什么办法可以解决这个问题吗？这里就需要提到 Skills。

Skills 最早是 Anthropic 在 2025 年 10 月给 Claude Code 加的一个功能，它是一套包含指令、脚本和资源的能力包。把专业知识、步骤、代码打包成“技能包”。

从本质上讲，一个 Skill 就是一个包含 SKILL.md 文件的文件夹。该文件包含元数据（至少包括 name 和 description）以及告诉 Agent 如何执行特定任务的指令。Skills 还可以捆绑脚本、模板和参考材料。

如果把 AI 比作高材生，Skills 就是他的 “岗位操作手册”。它不改变 AI 的智商，但它通过注入程序性知识（Procedural Knowledge），让 AI 知道在你的特定环境下，“正确且高效”的操作标准是什么。

Agent Skills 在 2025 年 12 月正式成为开放规范，目前已有包括 Claude、Cursor、VS Code、GitHub Copilot、OpenCode等主流AI开发工具宣布兼容支持。

1、Discovery（发现）：启动时，Agent 仅加载每个 Skill 的名称和描述。这足以让它在处理请求时，判断哪些 Skill 可能与当前任务相关，而不会耗尽上下文窗口。

2、Activation（激活）：当任务与某个 Skill 的描述匹配时，Agent 才会按需将该 Skill 的完整 SKILL.md 指令读入当前上下文。

3、Execution（执行）：Agent 遵循指令执行任务，并根据需要动态加载引用文件或运行捆绑的脚本代码。

这种方法让 Agent 保持极高的响应速度，同时能够像“随身携带百科全书”一样，在需要时立即获取深度专业知识。

行业大佬们已经在行动：

Vercel 发布了 《Introducing: React Best Practices - Vercel》，解决 AI 乱写 React 导致的性能问题，将 React 专家十余年经验你浓缩为最佳实践。

Remotion 推出视频制作 Skill，让 AI 学会用代码"剪辑"视频：

Vercel 推出了 skills 命令来快速安装 Skills 到各个工具中，这是当前热门的 skills 列表。

这些 Skills 解决的核心问题是：让 AI 拥有特定领域的"工程直觉"。

那么，当你的应用需要落地到云端时，谁来给 AI 注入"后端直觉"？

腾讯云开发CloudBase作为自 2018 年起就推出 Serverless 服务的团队，也推出CloudBase Skills（GitHub - TencentCloudBase/skills: Production Ready Backend Development （CloudBase）Agent Skills）。

Skills 是软件层面的“岗位手册”，而 CloudBase 则是承载代码落地的“全栈底座”。

许多 AI 生成的代码之所以“死在本地”，是因为 AI 往往只负责写逻辑，却不知道如何对接复杂的生产环境。CloudBase 为 AI 提供了一套高度抽象的基础设施，让 AI 写出的逻辑能无缝运行在公网：

• 全栈托管与部署能力：支持前端静态网页与后端逻辑的快速部署，让项目从 localhost 真正变成可访问的在线 URL。

  
  

• 多端原生身份认证：打通了 Web、小程序等多种身份源。AI 无需手写复杂的登录逻辑，通过 Skills 直接调用底座的认证能力，实现秒级接入。

  
  

• 数据库底座：同时提供文档型（NoSQL）与 SQL 型数据库能力。更重要的是，底座原生集成了面向 C 端的权限控制机制，确保 AI 生成的每一行查询都运行在物理隔离的安全沙箱中，从根源规避越权风险。

  
  

它将 CloudBase 支撑日均 10 亿次 API 调用、服务超过 330 万开发者的真实经验，翻译成了 AI 听得懂的指令。

举一些 CloudBase Skills 如何为 AI 注入生产级标准的场景：

场景一：身份认证——拒绝“相信前端输入”

习惯于让前端通过 userId 传参给后端。

· 风险：这是典型的“防君子不防小人”。攻击者只需拦截请求并修改参数，即可实现横向越权，访问任何人的私密数据。

正确做法

加载 auth-wechat Skill 后，AI 会被强制要求放弃前端传参，转而利用云底座的原生链路。

Before (脆弱逻辑)：

After (生产级标准)：

倾向于直接暴露数据库接口。如果你的 API 逻辑稍有疏忽，数据库对攻击者几乎是“裸奔”状态。

正确做法

Skill 会引导 AI 将权限校验 下沉到数据库入口，直接驱动底座的 安全规则（Security Rules）。

实现改变：不再单纯写查询逻辑，而是为集合定义 auth.uid == doc._openid 规则。

价值：防御性编程的闭环。 即使业务逻辑代码出现 Bug，底座依然能从物理层面拦截任何非本人数据的越权修改。

错误做法

将 API Key 硬编码在前端，写出一坨混乱的逻辑来处理流式输出（Streaming），既不安全也不稳定。

正确做法

Skill 注入了生产级 AI 接入规范，将复杂的封装逻辑简化为底层 SDK 的原生调用。

• 安全加固：Key 自动托管在云端环境变量，前端实现 “零泄露”。

• 几行代码调用 AI 大模型 ，自动处理流式响应。

  
  

核心价值

在你的终端输入以下命令，为你的 AI 助手注入“生产级直觉”：

即可安装我们提供的多个 Skills 到你的开发工具中。

CloudBase Skills 完整列表

我们将 Skills 按照实际开发中的职能进行了归类，确保 AI 在不同环境下调用正确的 SDK 和工具。

这种分类不仅是为了方便开发者查阅，更是为了在 Discovery（发现阶段）降低 AI 的认知负荷，实现精准的按需挂载。

核心理念：环境即边界（Environment as Boundary）

在展开列表前，我们需要阐述这套架构的底层设计：总纲路由，三端隔离。

• 物理隔离：Web、小程序、Node.js 的同名方法逻辑各异。我们将它们拆分为独立插件，从物理层面杜绝 AI 在小程序里写出 Web SDK 语法的语义污染。

  
  

• 总纲引导：cloudbase-guidelines 是所有任务的默认入口。它像一个语义路由器，先判定项目环境，再指引 AI 激活对应的子 Skill。

完整技能矩阵

在构建 AI 原生开发生态的道路上，我们始终坚持“先打通，再优化”的逻辑。

CloudBase MCP：早已就绪的“工程双手”

事实上，云开发 CloudBase 在 2025 年上半年的时候就推出了 CloudBase MCP。作为 Anthropic 推出的行业标准协议，MCP 解决的是“连接”问题。

通过 MCP，我们让 AI 助手真正拥有了操作腾讯云底座的结构化权限。它不再只是在对话框里写代码，而是能直接查询云端状态、创建资源、拉取日志。目前，CloudBase MCP 已经支持了包括 Cursor、Claude Desktop、VS Code 在内的多种主流工具，帮助大量开发者实现了 AI 与云端的物理连接。 

CloudBase Skills：后发制人的“岗位手册”

既然有了 MCP 这双强有力的“手”，为什么我们还要推出 Skills？

如果说 MCP 是让 AI “有权限”干活，那么 Skills 就是让 AI “懂规矩”干活。

在我们的规划中，Skills 是更上层的能力封装：

• 不仅仅是脚本：虽然 Skills 规范支持包含脚本（Scripts），但我们现阶段更侧重于“程序性知识（Procedural Knowledge）”的注入。

  
  

• 更安全、更通用的专家直觉：正如前文提到的，AI 有了 MCP 虽然能执行脚本，但在云端生产环境，盲目执行脚本不仅不安全，也不符合工程规范。Skills 则是把我们 8 年的云端填坑经验（如行权限隔离、原生上下文认证）变成 AI 的直觉。

  
  

为什么它们是黄金组合？

你可以单独使用其中之一，但组合使用才是 AI 编程的“终极形态”：

“MCP 提供了标准化的安全连接，而 Skills 提供了生产级的工程直觉。”

两者搭配，让 AI 从一个 “力气大但鲁莽的实习生” ，真正进化为一个**“懂规矩、有权限”** 的资深云开发专家。

CodeBuddy IDE 中已经内置了 CloudBase MCP 和 Skills，在连接 CloudBase 之后会自动下载 Skills 到你项目中。

这里有一篇教程教你用免费云开发资源与混元Token，手把手教你用 AI 来开发一个 AI 小程序。

微信小程序送补贴！手把手教你薅免费云开发资源+混元Token（附使用教程）

还可以查看更多入门视频教程和文章。

在做这套 Skills 的过程中，我们最大的感触是：现在的 AI 编程，其实处于一个“高智商、低纪律”的阶段。 别看各大工具都号称支持 Skills，真用起来全是坑。

以下是几个我们里跟 AI “斗智斗勇”换来的经验教训：

1. 现状：AI 为什么会“装死”？

明明配了 Skill，AI 还是视而不见。这背后的原因其实涉及大模型的两个底层逻辑：

• 注意力权重（Attention Bias）：在大模型的 Transformer 架构中，它会根据你的 Prompt 实时计算每个词的权重。当你聊得越深，你提的业务需求权重就会越高，而作为背景板的外部 Skills 权重就会被“稀释”。

• 决策惰性（Inference Laziness）：调用 Skill 本质上是一次 Tool Use（工具调用）。模型在推理时会进行“路径评估”：如果它觉得自己脑子里的预训练数据（通常是 Localhost 模式）就能生成一段“看起来正确”的代码，它就会为了节省推理资源而跳过外部工具调用。

• 激活率落差：在我们的回归测试中，如果不加干预，AI 的主动调用率只有20%左右。它宁愿“盲目裸奔”，也不愿意翻书。

2. “驯服” AI 的两套硬核解法

既然 AI 会产生决策惰性，我们就得用工程手段拉高它的“警觉性”。

方案 A：最土但最稳的“首行注入”

如果你的项目不容许犯错，就在提问的最开头带上这句“咒语”：

• 原理：利用 首因效应（Primacy Effect）。模型对输入序列最前端的信息具有天然的高关注度。通过这种强行注入，能把 Skill 的激活率拉升。

  
  

强烈建议大家在试用过程中也带上这句 Prompt，或者按照方案 B 来执行。

方案 B：项目级的“家法” (System Rules)

在项目根目录创建 CLAUDE.md 或 AGENT.md，增加项目级别的约束规则。

方案 3：自动化“强制拦截” (Forced Eval Hook)

如果说前两个方案是靠“嘴”叮嘱 AI，那方案 3 就是靠“物理拦截”

技术专家 Scott Spence 在他的实测中发现，最有效的方式是利用编辑器的 Hook（钩子）机制。

• 它的本质是“中间件”：这不再是你手动输入的 Prompt。通过配置（如 .claude/settings.json），脚本会在你按下回车的那一刻，自动拦截并“魔改”你的问题。

• 强制“表态”才能“干活”：这个钩子会强制 AI 在输出任何代码前，必须先生成一段 评估报告。AI 必须逐一陈述：“当前有哪些 Skill 可用？针对这个需求，我需不需要调用它们？理由是什么？”

• 消除“决策惰性”：AI 有个毛病，只要它觉得脑子里的旧数据能糊弄过去，它就不会翻书。但这种 Hook 强迫 AI 必须白纸黑字写下“我要用这个工具”，一旦它在开头表了态，后面的代码生成就会严格遵守这个承诺。

• 激活率的质变：根据 Scott 的数据，这种“拦截+评估”的手段能将激活率从 20% 暴力拉升到 84%

  
  

3. 架构复盘：为什么必须是“总纲 + 独立插件”？

在开发过程中，我们发现 AI 最大的毛病是“端不分”。它分不清小程序、Web 和 Node.js 的环境边界。我们没有搞一个“全家桶” Skill，而是采用了 “1 个总纲 (Guidelines) Skill + 21 个独立 Skill” 的分布式架构。

这背后有三个核心逻辑：

A. 解决“语义污染”与环境误判

Web、小程序、Node.js 的 SDK 方法名极其相似（如都有 init, callFunction）。

• 痛点：如果全塞进一个 Skill，AI 经常在写小程序逻辑时，顺手掏出 Web 端的语法。这种语义污染是造成代码无法上线的元凶。

• 解法：我们将 Skill 按端进行物理拆分。配合 cloudbase-guidelines 这种 “入口点” (Entry Point) ，先指挥 AI 判定项目环境（如：识别到 app.json 即为小程序）。

• 收益：环境判定后，AI 只会加载相关的子 Skill。这把干扰项直接屏蔽掉，搜索空间缩小了 90%，推理精度自然大幅提升。

  
  

B. 开发者可以“精准点菜”

• 痛点：全能包（单体架构）太重。当你想让 AI 专门解决“微信支付”或“安全规则”这种特定问题时，AI 的注意力会被庞大的全量手册稀释。

• 解法：独立插件支持局部强化。你可以直接下令：“调用 auth-web 检查实现手机号登录”。

• 收益：这种设计允许开发者直接干预 AI 的决策路径。在 AI 逻辑混乱时，通过唤起特定子 Skill 强行把它的思维拉回到正确的窄道上。

未来规划

我们将持续推出：

• 小程序集成微信支付集成技能

• 小程序集成虚拟支付技能

• 小游戏集成云开发技能

• 云函数部署全栈后端应用技能

• 更多全栈应用开发模板和技能等

  
  

欢迎访问：

https://github.com/TencentCloudBase/Skills

https://github.com/TencentCloudBase/CloudBase-MCP

折腾了这么多 Skills 之后，我们最大的感触是：AI 编程的生产力，不取决于模型能写出多么精妙的逻辑，而取决于你对它生成的代码具备多少“工程约束力”。

1. 核心本质：将“隐性经验”转化为“程序性知识”

目前的 Agent 依然处于“高智商、零经验”的状态，它们是博学的“实习生”，却对真实的物理底座缺乏敬畏。

CloudBase Skills 的本质，是给 AI 注入一套工程化的“肌肉记忆”。 通过 guidelines 的语义导航和原子 Skill 的强约束，我们将云开发八年来沉淀的填坑经验（如行权限隔离、多端原生上下文、高并发限流）转化为了 AI 的前置判定条件。这种程序性知识（Procedural Knowledge）的注入，让 AI 真正理解了“正确且安全”的交付标准。

2. 范式转换：Agent 必须具备“环境感知力”

Agent 进化的下一站，不仅仅是 Reasoning（推理）的增强，更是对 Infrastructure（基础设施）感知力的补齐。

• Skills 守住工程下限：它是一套“防呆协议”。通过场景化工作流和报错锚点，强制 AI 在编写阶段就化解鉴权漏洞和多端环境差异，彻底终结“代码只活在 localhost”的幻觉。

  
  

• CloudBase 承载逻辑上限：作为全栈底座，它让 AI 的逻辑输出不再是网页里的文本，而是能直接部署、调通、并产生真实业务价值的生产级资源。

  
  

3. 确定性是 AI 开发的唯一度量衡

我们不应该期待 AI 自动变得“完美”，而应该通过工程手段让它变得“稳定”。

AI 提供逻辑的上限，Skills 守住工程的下限，而 CloudBase 则是承载这一切的物理底座。

我们正处于从“氛围感编程 (Vibe Coding)”向“生产级交付”跨越的节点。如果你也厌倦了在对话框里修Bug，欢迎安装 CloudBase Skills。给你的 AI 立个规矩，让它真正从一个“聊天搭子”进化为能帮你上线产品的“资深合伙人”。

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