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实测 Skills：用planning-with-files 做技术预研助手

发布日期：2026-01-30 04:06:54 浏览次数： 1535

作者：极客工具 XTool

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实测 Skills：用 planning-with-files 做技术预研助手

plannning-with-files 介绍

plannning-with-files 是最近很火的一个 Claude Code 的 Skills，号称是 Manus 价值数十亿美元的模式。
可将工作流程转换为使用持久的 Markdown 文件进行规划、进度跟踪和知识存储。

使用 plannning-with-files 执行 deepresearch 的调研案例

下面是我对这个 skills 测试的提示词

使用 skills: planning-with-files 

1. 阅读下面的`参考文章`，写一篇新的文章`Manus Skills：plannning-with-files.md`
2. 每篇文章生成一个核心观点的总结（附带原文内容摘要），用独立的`##`章节记录
3. 联网验证这些观点是否正确，给出你的分析，要客观真实
4. 最终结合这些文章的内容，写一篇文章阐述`Agent-ReAct-Skills-MCP-Tool 的关系`，如何使用`plannning-with-files`去实践ReAct？在工程化中如何落地？

## 参考文章
skills 介绍
- [agent skills specification](https://agentSkills.io/specification)
- [Claude Blog: Skills Explained](https://claude.com/blog/skills-explained)
- [Claude Blog: Extending Claude Capabilities](https://claude.com/blog/extending-claude-capabilities-with-skills-mcp-servers)

MCP 和 Skills 关系
- [Claude Skills vs MCP](https://intuitionlabs.ai/articles/claude-skills-vs-mcp)
- [Claude Skills vs MCP Guide](https://dev.to/jimquote/claude-skills-vs-mcp-complete-guide-to-token-efficient-ai-agent-architecture-4mkf)
- [agent-Skills-vs-MCP](https://block.github.io/goose/blog/2025/12/22/agent-skills-vs-mcp)

使用 claude-sonnet-4-5 模型，跑了 21 轮，15 分钟，消费大概 1 刀，最终输出 1.3 万 token（具体消耗见文末附录）。

claude 安装了 planning-with-files ，按上面的提示词进行调研后的输出如下：

findings - 调研结果

1. Agent Skills Specification：标准化的能力封装格式

核心观点： Agent Skills 通过渐进式披露架构（Progressive Disclosure）实现可复用的 AI 能力标准化封装。

原文摘要：

• 最小化结构：skill-name/SKILL.md（YAML frontmatter + Markdown）
• 三层加载机制：元数据（~100 tokens）→ 完整指令（<5k tokens）→ 资源文件（按需加载）
• 必需字段：name（1-64 字符）、description（最大 1024 字符）
• 可选目录：scripts/、references/、assets/

验证分析： ✅ 已验证

根据 Anthropic 官方工程博客^[1] 和 TechTalks 深度报道^[2]，Agent Skills 确实在 2025 年 12 月 18 日作为开放标准发布。渐进式披露的设计已被多个实践验证：

• 启动时仅加载元数据（约 100 tokens）
• 激活时加载完整 SKILL.md（限制 500 行以保持效率）
• 按需加载资源文件（scripts、references、assets）

实际效果：在 10 个 skills 同时可用时，仅占用约 500 tokens 的上下文空间，相比传统方法减少 40-60% 的上下文膨胀。

2. Claude Skills：专业化的 `训练手册`

核心观点： Skills 是动态加载的 专业训练手册，提供领域专业知识而非数据连接。

原文摘要：

• Skills = 包含指令、脚本、资源的文件夹
• 三大价值：一致性（可靠执行）、效率（无需重复解释）、可复用性（跨对话使用）
• 典型用例：领域专长、组织标准、个人偏好
• 区别于：Prompts（一次性）、Projects（工作区）、SubAgents（独立处理器）、MCP（数据连接）

验证分析： ✅ 已验证

IBM ReAct Agent 文档^[3] 和 LangGraph 实现案例^[4] 证实了这一定位。
Skills 提供的是 如何使用工具 的知识，而非工具本身。这与 ReAct 模式的 Thought（思考）阶段完美契合——Skills 提供了思考的框架和知识基础。

3. Skills + MCP：互补的双层架构

核心观点： MCP 提供连接能力（connectivity），Skills 提供专业知识（expertise），二者互补而非竞争。

原文摘要：

• MCP = 通往货架的通道（连接层）
• Skills = 员工的专业知识（流程知识层）
• 组合价值：智能发现 + 可预测编排 + 一致标准
• 实例：Notion MCP（访问能力） + Meeting Intelligence skill（使用方法）
• 原则：如何做 = Skill；访问什么 = MCP

验证分析： ✅ 已验证并扩展

MCP 2025 年 11 月规范^[5] 和一周年回顾^[6] 确认了这一架构关系：

维度MCPSkills
功能层次执行层（Execution Layer）知识层（Knowledge Layer）
提供能力工具调用、API 访问、数据检索工作流程、最佳实践、决策逻辑
加载方式固定成本（100-300 tokens/工具，始终加载）渐进式（100 tokens 元数据 → 2k-5k 激活）
适用场景频繁、可预测的操作复杂业务逻辑、多步骤工作流
实现复杂度需要服务器配置、JSON-RPC 2.0Markdown 文件即可

维度	MCP	Skills
功能层次	执行层（Execution Layer）	知识层（Knowledge Layer）
提供能力	工具调用、API 访问、数据检索	工作流程、最佳实践、决策逻辑
加载方式	固定成本（100-300 tokens/工具，始终加载）	渐进式（100 tokens 元数据 → 2k-5k 激活）
适用场景	频繁、可预测的操作	复杂业务逻辑、多步骤工作流
实现复杂度	需要服务器配置、JSON-RPC 2.0	Markdown 文件即可

关键发现： 2025 年 11 月 MCP 规范引入的 tool calling in sampling requests 功能允许服务器端运行自己的 agentic loops，这进一步强化了 MCP 作为执行层的定位。

4. Token 效率：渐进式加载 vs 固定成本

核心观点： Skills 通过三层渐进式加载实现卓越的 token 效率，优于 MCP 的固定成本模型。

原文摘要：

• Token 成本对比：

• Skills 基线：~100 tokens/skill（元数据）
• Skills 激活：2,000-5,000 tokens（完整加载）
• MCP 工具：100-300 tokens/tool（始终加载）
• 脚本执行：仅输出计入 tokens，代码不计入

• Skills 优势：能力多样但使用率低的场景
• MCP 优势：频繁、可预测的操作
• 混合策略：Skills 处理业务逻辑，MCP 处理结构化数据访问

验证分析： ✅ 已验证

Progressive Disclosure 实践文档^[7] 和 Claude Skills 深度解析^[8] 提供了实测数据：

• 10 个 skills 同时可用时仅占用 ~500 tokens（每个约 50 tokens 元数据）
• 激活单个 skill 时增加 2k-5k tokens
• MCP 实现如果包含详细 API schema 可能消耗数万 tokens

优化原则：

1. 结构化 Skills 使用渐进式披露
2. 批量调用 MCP 工具时合并请求
3. 将重计算卸载到脚本（不进入上下文窗口）

5. 技术层次：执行层 vs 流程层

核心观点： MCP 是执行层（实际能力），Skills 是流程/知识层（工作流文档）。

原文摘要：

• MCP：能力所在之处——使 AI agent 能够实际执行操作而非仅仅讨论
• Skills：流程和组织实践编码，而非执行能力本身
• 实现差异：

• MCP：以服务形式运行，代码执行
• Skills：Markdown 文件 + 引用资源

• 范围差异：

• MCP：Shell 命令、文件编辑、API、数据库、内存系统
• Skills：团队约定、部署模式、领域专长

• 类比：Bash 运行命令，GitHub Actions 定义工作流——不同的层次

验证分析： ✅ 已验证

Wikipedia MCP 词条^[9] 和 Thoughtworks 2025 影响分析^[10] 确认了 MCP 作为执行层的定位：

• 使用 JSON-RPC 2.0 作为传输协议
• 借鉴 Language Server Protocol (LSP) 的消息流设计
• 2025 年已有数万个 MCP servers 可用
• OpenAI 在 2025 年 3 月正式采用 MCP

安全考量： MCP 的强大能力（任意数据访问、代码执行）带来重要的安全问题，包括工具投毒（tool poisoning）、静默定义变更、跨服务器工具劫持等攻击向量。

Agent-ReAct-Skills-MCP-Tool 的关系

ReAct 模式：推理与行动的协同

ReAct（Reasoning and Acting） 是由姚顺雨等人在 2022 年论文中提出的框架，将 LLM 的思维链（Chain of Thought）推理与外部工具使用相结合。

核心循环：

Thought（思考） → Action（行动） → Observation（观察） → Thought（再思考）...

关键价值：

• 减少幻觉： 通过真实工具和 API 支撑决策
• 提升可解释性： 暴露思考过程，便于理解和调试
• 动态适应： 迭代地思考、使用工具、基于观察采取行动

根据 IBM ReAct Agent 文档^[3] 和 Prompt Engineering Guide^[11]，ReAct 在 2025 年仍然是复杂、不可预测任务的默认起点。

架构层次关系

将 Agent、ReAct、Skills、MCP、Tool 放在统一的架构视角下：

┌───────────────────────────────────────────────────────────┐  
│                         Agent 层                          │  
│  (Claude Code, AutoGPT, LangGraph-based agents, etc.)     │  
└───────────────────────────────────────────────────────────┘  
                              ↓
┌───────────────────────────────────────────────────────-───┐  
│                       ReAct 模式层                        │  
│  Thought → Action → Observation → Thought (循环)          │  
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐     │  
│  │   Thought    │  │   Action     │  │ Observation  │     │  
│  │  (推理决策)  │  │  (工具调用)  │  │  (结果反馈)  │     │  
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘     │  
└───────────────────────────────────────────────────────────┘  
         ↓                    ↓                    ↓
┌────────────────┐  ┌────────────────┐  ┌────────────────┐  
│  Skills 层     │  │  MCP 协议层    │  │  Tool 层       │  
│ (知识/流程)    │  │ (连接/标准化)  │  │ (具体能力)     │  
├────────────────┤  ├────────────────┤  ├────────────────┤  
│ • 决策框架     │  │ • JSON-RPC 2.0 │  │ • Shell 命令     │  
│ • 最佳实践     │  │ • 工具调用协议 │    │ • API 调用         │  
│ • 工作流模板   │   │ • 资源管理     │   │ • 文件操作         │  
│ • 领域知识     │  │ • 采样请求       │  │ • 数据库查询       │  
│ • 组织标准     │  │ • 服务器/客户端    │ │ • 代码执行          │  
└────────────────┘  └────────────────┘  └────────────────┘

层次说明：

1. Agent 层： 顶层智能体，负责理解用户意图、规划任务、协调下层资源
2. ReAct 模式层： 推理 - 行动循环，连接思考与执行
3. Skills 层： 提供 如何思考 和 如何做 的知识
4. MCP 协议层： 标准化的工具调用和资源访问协议
5. Tool 层： 底层具体能力，真正执行操作

在 ReAct 循环中的角色映射

ReAct 阶段Skills 的角色MCP 的角色Tool 的角色
Thought（思考）提供决策框架、最佳实践、约束条件--
Action（行动）提供工作流编排、多步骤序列标准化工具调用协议执行具体操作
Observation（观察）提供结果解释模板、错误处理模式传输执行结果返回执行状态

ReAct 阶段	Skills 的角色	MCP 的角色	Tool 的角色
Thought（思考）	提供决策框架、最佳实践、约束条件	-	-
Action（行动）	提供工作流编排、多步骤序列	标准化工具调用协议	执行具体操作
Observation（观察）	提供结果解释模板、错误处理模式	传输执行结果	返回执行状态

具体例子：部署一个 Web 应用

User Query: `Deploy my web app to production`  
  
┌─ Thought (思考阶段) ─────────────────────────────────────┐  
│ Agent 读取 `deployment-workflow` Skill:                  │  
│ • 检查清单：测试通过？依赖更新？环境变量配置？           │  
│ • 决策树：staging 先部署 → 验证 → production 部署        │  
│ • 风险评估：回滚方案、监控告警、流量切换策略             │  
└──────────────────────────────────────────────────────────┘  
                         ↓
┌─ Action (行动阶段) ──────────────────────────────────────┐  
│ Agent 通过 MCP 调用 Tools:                               │  
│ 1. MCP GitHub Server → Git 推送代码                      │  
│ 2. MCP CI/CD Server → 触发构建流程                       │  
│ 3. MCP Cloud Provider → 部署到 staging                   │  
│ 4. MCP Monitoring → 配置告警规则                         │  
└──────────────────────────────────────────────────────────┘  
                         ↓
┌─ Observation (观察阶段) ─────────────────────────────────┐  
│ Tool 返回结果，Skill 指导解释:                           │  
│ • 构建成功 → 继续下一步                                  │  
│ • 测试失败 → 根据 `error-handling` Skill 的模式回滚      │  
│ • 性能监控 → 对比 `performance-baseline` Skill 的阈值    │  
└──────────────────────────────────────────────────────────┘  
                         ↓              
          (循环继续，直到完成或需要用户介入)

如何使用 Planning-with-Files 实践 ReAct

Planning-with-Files 核心理念

scripts：

1. init-session.sh：初始化 templates 中的三个文件
2. complete.sh：检查 task_paln.md 中的 todo 是否都已完成

templates：

1. task_plan.md：分阶段制定计划
2. findings.md：研究过程中的发现
3. progress.md：会话日志、测试结果
核心模式：

• Context Window = RAM (易失、有限)
• Filesystem = Disk (持久、无限)

→ 任何重要的东西都写到磁盘上

三个关键文件：

1. task_plan.md： 阶段、进度、决策
2. findings.md： 研究、发现
3. progress.md： 会话日志、测试结果

Skills 的文件结构

planning-with-files 
├── scripts
│   ├── check-complete.sh
│   └── init-session.sh
├── templates
│   ├── findings.md
│   ├── progress.md
│   └── task_plan.md
├── examples.md
├── reference.md
└── SKILL.m

Planning-with-Files 与 ReAct 的映射

Planning-with-Files 本质上是将 ReAct 循环的 思考 过程持久化：

ReAct 阶段Planning-with-Files 的实践
Thought（思考）读取 task_plan.md 恢复目标和上下文 
 参考 findings.md 的历史发现
Action（行动）执行工具调用，记录到 progress.md
Observation（观察）将结果写入 findings.md
 更新 task_plan.md 的阶段状态

ReAct 阶段	Planning-with-Files 的实践
Thought（思考）	读取 `task_plan.md` 恢复目标和上下文参考 `findings.md` 的历史发现
Action（行动）	执行工具调用，记录到 `progress.md`
Observation（观察）	将结果写入 `findings.md` 更新 `task_plan.md` 的阶段状态

关键实践规则

2-Action 规则

每2次 查看/浏览/搜索操作后，立即将关键发现保存到文本文件

原因： 多模态信息（截图、PDF、网页）容易丢失，必须转化为文本持久化。

# findings.md  
## 2025-01-16 14:30 - GitHub API Rate Limiting Discovery  
**观察：** 测试环境的 API 调用频繁触发 429 错误  
**原因：** 未使用认证 token，受限于 60 次/小时  
**解决方案：**  
1. 生成 Personal Access Token  
2. 在环境变量中配置 GITHUB_TOKEN  
3. 重试成功率 100%  
  
**相关文件：** `.env.example`, `src/api/github.ts`

决策前先读取

在做重大决策前，读取计划文件，将目标重新加载到注意力窗口。

# 错误做法：直接开始编码  
Agent: `Let me implement the feature...`  # 可能偏离原始目标  
  
# 正确做法：先读取计划  
Agent: `Let me read task_plan.md to refresh the goal...`  
[reads task_plan.md]  
Agent: `The goal is X, current phase is Y, constraints are Z. Now implementing...`

3-Strike 错误协议

尝试 1：诊断并修复  
  → 仔细阅读错误  → 识别根本原因  → 应用针对性修复  
尝试 2：替代方法  
  → 同样错误？尝试不同方法  → 不同工具？不同库？  → 绝不重复完全相同的失败操作  
尝试 3：更广泛的重新思考  
  → 质疑假设  → 搜索解决方案  → 考虑更新计划  
3 次失败后：升级给用户  
  → 解释尝试过什么  → 分享具体错误  → 请求指导```  

**记录到计划文件：**  
```markdown  
## Errors Encountered  
| Error | Attempt | Resolution |  
|-------|---------|------------|  
| FileNotFoundError: config.json | 1 | Created default config |  
| API timeout (30s) | 2 | Added retry logic with exponential backoff |  
| API timeout (still) | 3 | Switched to batch API endpoint |

永不重复失败

if action_failed:  
    next_action != same_action  # 必须变异方法

实践例子：

完整工作流示例

场景： 用户要求 优化网站加载速度

Step 1: 创建计划文件（Thought）

task_plan.md

## GoalOptimize website loading speed to achieve Lighthouse score >90  
  
## Phases  
### Phase 1: Profiling [pending]  
- [ ] Run Lighthouse audit  
- [ ] Identify performance bottlenecks  
- [ ] Record baseline metrics  
  
### Phase 2: Image Optimization [pending]  
- [ ] Compress images  
- [ ] Implement lazy loading  
- [ ] Convert to WebP format  
  
### Phase 3: Code Splitting [pending]  
- [ ] Analyze bundle size  
- [ ] Split vendor bundles  
- [ ] Implement dynamic imports  
  
### Phase 4: Validation [pending]  
- [ ] Re-run Lighthouse  
- [ ] Compare before/after metrics  
- [ ] Deploy to production  
  
## Constraints- Must not break existing functionality  
- Budget: 4 hours max  
- No third-party paid services  

#### 执行并记录（Action + Observation）

Step 2: 执行进度更新（progress.md）

## Session: 2025-01-16 15:00  
### 15:05 - Phase 1 Started: Profiling  
**Action:** Run Lighthouse audit```bash  
npm run lighthouse  

**Observation:**
- Performance score: 62/100
- FCP: 2.1s
- LCP: 4.8s
- Major issues: Large images (3.2MB total), JS bundle (892KB)

**Saved to:** `findings.md` under `Performance Baseline`

---

### Phase 2 Started: Image Optimization

**Action 1:** Compress images with `imagemin`

```bash  
npm install imagemin imagemin-mozjpeg imagemin-pngquantnode scripts/compress-images.js```  
  
**Observation 1:**  
- ✅ Reduced total image size from 3.2MB to 1.1MB (65% reduction)  
- Files: 12 images in `/public/assets`  

**Action 2:** Implement lazy loading  
- Modified `src/components/ImageGallery.tsx`  
- Added `loading=`lazy`` attribute  

**Observation 2:**  
- ❌ Error: TypeScript error on `loading` prop  
- Resolution: Updated `@types/react` to v18  
- ✅ Now working  

**Updated task_plan.md:** Phase 2 → [complete]

Step 3: 持久化发现（写入 findings.md）

## Performance Baseline (2025-01-16 15:05)  
  
| Metric | Before | Target |  
|--------|--------|--------|  
| Lighthouse Performance | 62 | >90 |  
| FCP | 2.1s | <1.5s |  
| LCP | 4.8s | <2.5s |  
| JS Bundle Size | 892KB | <500KB |  
| Image Total Size | 3.2MB | <1MB |  
  
**Root Causes:**  
1. Unoptimized images (3.2MB total)  
2. Large vendor bundle (React + dependencies = 612KB)  
3. No code splitting for routes  

---  
  
## Image Optimization Results (2025-01-16 15:20)  
  
**Tools Used:**  
- imagemin-mozjpeg (JPEG compression)  
- imagemin-pngquant (PNG compression)  
- Native lazy loading (HTML `loading=`lazy``)  
  
**Impact:**  
- ✅ Total image size: 3.2MB → 1.1MB (65% ↓)- ✅ No visual quality loss (manual inspection)- ✅ Lazy loading implemented for 12 images  
**TypeScript Issue Resolved:**  
- Error: Property 'loading' does not exist on type 'ImgHTMLAttributes'  
- Root cause: Outdated @types/react (v17.0.2)  
- Solution: Updated to @types/react@18.2.0

---

Step 4: 循环迭代（ReAct Loop）

┌─ Thought ──────────────────────────────────────────────┐  
│ 读取 task_plan.md:                                     │  
│ - 当前阶段：Phase 3 (Code Splitting)                   │  
│ - 已完成：Profiling, Image Optimization                │  
│ 读取 findings.md:                                      │  
│ - JS Bundle 仍然是 892KB，需要拆分                     │  
│ 决策：使用 webpack-bundle-analyzer 分析依赖            │  
└────────────────────────────────────────────────────────┘  
                        ↓
┌─ Action ───────────────────────────────────────────────┐  
│ 通过 MCP 调用 npm Tool:                                │  
│ $ npm install --save-dev webpack-bundle-analyzer       │  
│ $ npm run analyze                                      │  
└────────────────────────────────────────────────────────┘  
                        ↓
┌─ Observation ──────────────────────────────────────────┐  
│ Bundle 分析结果：                                      │  
│ - react-dom: 312KB                                     │  
│ - lodash: 178KB (仅使用 3 个函数!)                     │  
│ - moment.js: 98KB (可替换为 date-fns)                  │  
│                                                        │  
│ 写入 findings.md:                                      │  
│ `Bundle Analysis Results` 章节                         │  
│                                                        │  
│ 更新 task_plan.md:                                     │  
│ Phase 3 → [in_progress]                                │  
│ 添加子任务：                                           │  
│ - [ ] Replace lodash with lodash-es (tree-shaking)     │  
│ - [ ] Replace moment.js with date-fns                  │  
│ - [ ] Implement route-based code splitting             │  
└────────────────────────────────────────────────────────┘  
                        ↓                  
                   (继续循环…)

工程化落地指南

1. 团队集成

将 Planning-with-Files 集成到团队工作流：

# .github/workflows/agent-planning.yml

name: Agent Planning Check

on: [pull_request]

jobs:
  check-planning-files:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2

      - name: Check for planning files
        run: |
          if [ ! -f task_plan.md ]; then
            echo `⚠️  Warning: No task_plan.md found`
            echo `For complex PRs, consider using Planning-with-Files pattern`
          fi

          if [ -f task_plan.md ]; then
            echo `✅ Planning files detected`
            # 验证所有阶段都已完成
            if grep -q `\[pending\]` task_plan.md; then
              echo `❌ Error: Incomplete phases in task_plan.md`
              exit 1
            fi
          fi

2. Skill 创建

创建组织的 Planning-with-Files Skill：

<!-- .claude/skills/planning-workflow/SKILL.md -->  
  
---  
name: planning-workflow  
description: Use persistent markdown files (task_plan.md, findings.md, progress.md) for complex multi-step tasks following the Planning-with-Files pattern  
---  
  
# Planning Workflow Skill  
  
## When to Use  
Use this skill for ANY task with 3+ steps or requiring >5 tool calls.  
  
## Quick Start  
Before starting a complex task:  
  
1. Create `task_plan.md` in project root  
2. Create `findings.md` for discoveries  
3. Create `progress.md` for session logging  
  
## Critical Rules  
  
### The 2-Action Rule  
After every 2 view/browser/search operations, IMMEDIATELY save findings to text files.  
  
### Read Before Decide  
Before major decisions, read the plan file to refresh goals in attention window.  
  
### The 3-Strike Error Protocol  
- Attempt 1: Diagnose & fix  
- Attempt 2: Alternative approach  
- Attempt 3: Broader rethink  
- After 3 failures: Escalate to user  
  
### Never Repeat Failures  

if action_failed:
    next_action != same_action

```bash  
  
## Templates  
See `references/templates/` for starter files.

3. MCP Server 配置

配置 MCP servers 与 Skills 协同工作：

// .claude/config.json

{
  `mcpServers`: {
    `filesystem`: {
      `command`: `npx`,
      `args`: [`-y`, `@modelcontextprotocol/server-filesystem`, `/project`],
      `tools`: [`read_file`, `write_file`, `edit_file`]
    },
    `github`: {
      `command`: `npx`,
      `args`: [`-y`, `@modelcontextprotocol/server-github`],
      `env`: {
        `GITHUB_TOKEN`: `${GITHUB_TOKEN}`
      },
      `tools`: [`search_repositories`, `create_pull_request`]
    }
  },
  `skills`: {
    `enabled`: [
      `planning-workflow`,
      `deployment-checklist`,
      `code-review-standards`
    ]
  }
}

4. 度量与优化

跟踪 Planning-with-Files 的效果：

# findings.md  
## Planning Pattern Effectiveness Metrics  
| Task | Phases | Total Time | Errors | Retries | Completion Rate |  
|------|--------|------------|--------|---------|-----------------|  
| Website Optimization | 4 | 3.2h | 2 | 1 | 100% |  
| API Migration | 6 | 8.5h | 5 | 3 | 100% |  
| Database Refactor | 5 | 6.1h | 3 | 2 | 100% |  
  
**Insights:**  
- Tasks with planning files have 95% completion rate vs 68% without  
- Average retry count: 2.0 with planning vs 4.5 without  
- Time overhead: ~15 minutes for planning, saves ~1.5 hours in rework

总结

核心关系图

Agent (智能体层)
  ├─ ReAct Pattern (推理-行动循环)
  │    ├─ Thought (思考阶段)
  │    │    └─ Skills 提供：决策框架、最佳实践、知识库
  │    ├─ Action (行动阶段)
  │    │    ├─ Skills 提供：工作流编排、多步骤序列
  │    │    ├─ MCP 标准化：工具调用协议
  │    │    └─ Tool 执行：具体操作
  │    └─ Observation (观察阶段)
  │         ├─ Skills 提供：结果解释、错误处理模式
  │         └─ Planning-with-Files 持久化：findings.md, progress.md
  │
  └─ Planning-with-Files (持久化思考)
       ├─ task_plan.md (目标、阶段、决策)
       ├─ findings.md (发现、知识积累)
       └─ progress.md (执行日志、状态跟踪)

Planning-with-Files 的价值

1. 解决上下文窗口限制： 将关键信息持久化到文件系统，突破 RAM 限制
2. 强化 ReAct 循环： 每个阶段的输出都被记录，形成完整的思考链
3. 减少重复失败： 错误日志防止 Agent 重复尝试失败的方法
4. 提升可审计性： 完整的决策轨迹可回溯、可审查、可优化
5. 促进团队协作： 计划文件可共享、可评审、可传承

工程化落地要点

✅ 创建团队 Skills： 将 Planning-with-Files 模式编码为组织的标准 Skill
✅ 配置 MCP Servers： 使用 filesystem MCP 读写计划文件，使用其他 MCP 执行具体操作
✅ 建立 CI 检查： 自动验证复杂任务是否使用了计划文件
✅ 度量效果： 跟踪完成率、重试次数、时间节省等指标
✅ 迭代优化： 根据团队实践持续改进模板和规则

参考资料

Agent Skills 相关

• Agent Skills Specification^[12]
• Anthropic: Equipping Agents for the Real World with Agent Skills^[1]
• TechTalks: Inside Claude Skills^[2]
• Claude Skills Deep Dive^[8]

MCP 相关

• Model Context Protocol Specification (2025-11-25)^[5]
• One Year of MCP: November 2025 Spec Release^[6]
• Wikipedia: Model Context Protocol^[9]
• Thoughtworks: MCP Impact on 2025^[10]

ReAct 模式相关

• IBM: What is a ReAct Agent?^[3]
• Prompt Engineering Guide: ReAct Prompting^[11]
• arxiv: ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models^[13]
• Google AI: ReAct Agent with Gemini 2.5 and LangGraph^[4]

Progressive Disclosure 相关

• Claude-Mem: Progressive Disclosure^[7]
• AI Positive: Progressive Disclosure Matters^[14]

Skills vs MCP 对比

• Intuition Labs: Claude Skills vs MCP^[15]
• Dev.to: Complete Guide to Token-Efficient AI Agent Architecture^[16]
• Block/Goose: Agent Skills vs MCP^[17]

综上，是在 claude code 中启用 Manus style 的 Skills（plannning-with-files）调研并输出的报告。
看着质量还不错，以后可以用这个 skill 做技术调研了。

附 - 模型消费情况

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实测 Skills：用planning-with-files 做技术预研助手

实测 Skills：用 planning-with-files 做技术预研助手

plannning-with-files 介绍

使用 plannning-with-files 执行 deepresearch 的调研案例

findings - 调研结果

1. Agent Skills Specification：标准化的能力封装格式

2. Claude Skills：专业化的 训练手册

3. Skills + MCP：互补的双层架构

4. Token 效率：渐进式加载 vs 固定成本

5. 技术层次：执行层 vs 流程层

Agent-ReAct-Skills-MCP-Tool 的关系

ReAct 模式：推理与行动的协同

架构层次关系

在 ReAct 循环中的角色映射

如何使用 Planning-with-Files 实践 ReAct

Planning-with-Files 核心理念

Planning-with-Files 与 ReAct 的映射

关键实践规则

2-Action 规则

决策前先读取

3-Strike 错误协议

永不重复失败

完整工作流示例

Step 1: 创建计划文件（Thought）

Step 2: 执行进度更新（progress.md）

Step 3: 持久化发现（写入 findings.md）

Step 4: 循环迭代（ReAct Loop）

工程化落地指南

1. 团队集成

2. Skill 创建

3. MCP Server 配置

4. 度量与优化

总结

核心关系图

Planning-with-Files 的价值

工程化落地要点

参考资料

Agent Skills 相关

MCP 相关

ReAct 模式相关

Progressive Disclosure 相关

Skills vs MCP 对比

附 - 模型消费情况

2. Claude Skills：专业化的 `训练手册`