System Prompt = 基础指令 + 所有工具描述 + 所有专业知识            = 50K+ tokens            = 高延迟 + 高成本 + 低效率

用户请求 → Agent识别需要PDF技能 → 动态加载PDF处理指令                                 → 执行专业任务                                 → 返回结果

.minion/skills/├── pdf/│   ├── SKILL.md          # 技能定义和指令│   ├── references/       # 参考资料│   ├── scripts/          # 辅助脚本│   └── assets/           # 资源文件├── xlsx/│   └── SKILL.md└── docx/    └── SKILL.md

---name: pdfdescription: PDF文档处理技能，支持文本提取、表格解析、表单填写等license: MIT---## 当使用此技能时你现在具备了专业的PDF处理能力...### 文本提取使用pypdf2库进行文本提取：...### 表格识别使用tabula-py进行表格提取：...

class SkillLoader:    SKILL_DIRS = [        ".claude/skills",   # 兼容Claude Code        ".minion/skills",   # Minion原生    ]    def get_search_paths(self):        paths = []        # 项目级优先        for skill_dir in self.SKILL_DIRS:            paths.append((self.project_root / skill_dir, "project"))        # 用户级次之        for skill_dir in self.SKILL_DIRS:            paths.append((self.home_dir / skill_dir, "user"))        return paths

class SkillRegistry:    def register(self, skill: Skill) -> bool:        """注册技能，高优先级覆盖低优先级"""        existing = self._skills.get(skill.name)        if existing:            priority = {"project": 0, "user": 1, "managed": 2}            if priority[skill.location] >= priority[existing.location]:                return False  # 已有更高优先级的同名技能        self._skills[skill.name] = skill        return True    def generate_skills_prompt(self, char_budget=10000):        """生成可用技能列表，控制context消耗"""        # 智能截断，确保不超预算        ...

class SkillTool(BaseTool):    name = "Skill"    description = "动态加载并执行专业技能"    def execute_skill(self, skill: str) -> Dict[str, Any]:        skill_obj = self.registry.get(skill)        if skill_obj is None:            return {                "success": False,                "error": f"Unknown skill: {skill}",                "available_skills": self.registry.list_all()[:10]            }        # 获取技能的完整指令        prompt = skill_obj.get_prompt()        return {            "success": True,            "skill_name": skill_obj.name,            "prompt": prompt,  # 注入到对话上下文        }

用户：帮我分析这份财务报告 report.pdf，提取所有表格数据
Agent：1. 识别需要PDF处理能力2. 调用 Skill("pdf") 加载PDF技能3. 获得专业的PDF处理指令4. 使用pypdf2提取文本5. 使用tabula-py提取表格6. 返回结构化数据

用户：把这10个Excel文件合并，并生成汇总统计
Agent：1. 调用 Skill("xlsx") 加载Excel技能2. 获得pandas、openpyxl等库的专业用法3. 批量读取文件4. 合并数据、计算统计5. 生成新的Excel报告

---name: data-analysisdescription: 数据分析技能---
## 数据清洗步骤1. 检查缺失值2. 处理异常值...

skill_obj.get_prompt()# 返回：# Loading: pdf# Base directory: /Users/xxx/.minion/skills/pdf## [技能内容，可以引用 references/api_doc.md 等]

@dataclassclass Skill:    name: str    description: str    content: str    path: Path    location: str  # project, user, managed    license: Optional[str]    metadata: Dict[str, Any]

minion skill install data-science-toolkitminion skill install legal-document-analysis

def recommend_skills(user_request, history):    # 分析请求内容    # 匹配最相关的技能    # 预加载可能需要的技能    ...

# 分析PDF中的数据，生成Excel报告skills_used = ["pdf", "xlsx", "data-visualization"]

async def learn_skill_from_session(session_log):    # 分析成功的任务执行过程    # 提取可复用的模式和指令    # 生成新的SKILL.md    ...