1. Claude Code Skills 背景介绍

Vibe Coding(氛围编程) 大家应该都听过，那它是怎么发展而来的呢？

第一代 AI 编码工具主要依赖于基于统计的补全技术，随后发展为以 GitHub Copilot 为代表的“中间填充”（Fill-in-the-Middle）预测模型，这些工具本质上是被动的，依赖开发者提供明确的上下文和光标位置。然而，随着模型推理能力的飞跃，特别是 Anthropic Claude 系列模型在长上下文处理和逻辑推理方面的突破，一种新的范式即代理式编程（Agentic Coding）应运而生。

Claude Code 的出现，其不仅仅是一个运行在终端中的 CLI 工具，而是一个具备自主规划与执行能力的智能代理 。与传统的 CLI 工具不同，Claude Code 被设计为能够理解自然语言指令，并将其转化为一系列复杂的系统操作，包括文件编辑、代码运行、Git 版本控制管理以及错误调试 。它遵循 Unix 哲学，具有高度的可组合性（Composable）和可脚本化（Scriptable）特征，能够与其他命令行工具通过管道（Pipe）进行交互 。

Claude Code 的核心竞争力在于其“全栈意识”。它不仅仅关注当前打开的文件，而是能够通过索引和检索机制理解整个代码库的架构、依赖关系以及业务逻辑 。这种能力使得开发者可以从繁琐的语法细节中解脱出来，转向更高层次的架构设计和意图表达，这种工作流在社区中被形象地称为“氛围编程”（Vibe Coding）

在 Claude Code 的架构中，Skill（技能） 扮演着至关重要的角色。如果说 Claude 模型是大脑，MCP 是连接外部世界的手脚，那么 Skill 就是存储特定领域专业知识的操作手册。

虽然 Claude Opus 4.5 拥有广泛的编程知识，但它并不了解某家特定初创公司的内部部署脚本、某种冷门框架的特殊配置，或者某个团队特定的代码审查规范。传统的解决方案是将这些信息全部塞入系统提示词（System Prompt）或上下文窗口中，但这会导致两个问题：一是上下文窗口迅速耗尽，增加了推理成本（Token Economics）；二是过多的无关信息会干扰模型的注意力，导致“迷失中间”（Lost in the Middle）现象。

Skill 通过引入动态加载（Dynamic Loading）和渐进式披露（Progressive Disclosure） 机制，优雅地解决了这一难题。它允许开发者将海量的程序性知识（Procedural Knowledge）封装在本地文件系统中，Agent 仅在识别到用户意图与某个 Skill 匹配时，才会按需加载相关的指令和脚本 。这种架构不仅极大地扩展了 Agent 的能力边界，还保证了推理的高效性和准确性。

2. Claude Skills 给予Agent的启发

• 大模型的工具调用流程

传统的 AI Agent 在处理任务时，会将所有可用的工具（Tools）一次性暴露给大语言模型。想象一下，如果你有 50 个工具，每次模型调用都需要处理这 50 个工具的描述信息，

这会带来几个严重问题：

1. Token 消耗巨大

   ：每个工具的描述可能有几百个 token，50 个工具就是上万个 token；

2. 大模型困惑

   ：面对过多选择，模型容易选错工具或产生幻觉；

3. 响应延迟

   ：处理大量工具描述需要更长时间；

4. 成本高昂

   ：API 调用按 token 计费，浪费严重；

Claude Skills 的核心思想是：让模型在每次调用时只看到「相关的」工具，而不是全部工具。这就像一个智能助手，只有当你说"我要分析数据"时，才会把数据分析相关的工具拿出来；说"我要处理 PDF"时，才会展示 PDF 处理工具。

接下来，我们就通过底层技术来复现这个非常高价值的Agent开发模式。

• 为什么选择 LangChain 1.1

LangChain 1.1 版本最大的优势就是在LangGraph之上构建并集成了革命性的 Middleware API。

这个 Middleware API 允许我们在 Agent 的执行流程中插入自定义逻辑，实现：

• 动态工具过滤：在每次模型调用前修改工具列表

• 状态管理：通过 state_schema 追踪运行时状态

• 请求拦截：使用 request.override() 修改请求参数

在 LangChain 1.1 之前，实现动态工具过滤需要复杂的 hack，比如重写 Agent 类或修改工具列表。现在，通过官方支持的 Middleware API，我们可以优雅地实现这一功能。

# 基础库导入
import os
import sys
from pathlib import Path
from typing import List, Callable, Any, Optional
from typing_extensions import TypedDict
# 加载环境变量
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv(override=True)
# LangChain 1.1 核心导入
from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import (
AgentMiddleware,
ModelRequest,
ModelResponse,
)
from langchain_core.tools import BaseTool, tool
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, BaseMessage
print("核心库导入成功")

上面的代码导入了我们需要的所有核心组件。特别注意 langchain.agents.middleware 模块，这是 LangChain 1.1 新增的关键模块，包含了：

AgentMiddleware：中间件基类，我们需要继承它；

ModelRequest：封装了模型调用请求的所有信息（消息、工具、状态等）；

ModelResponse：模型调用的响应；

写在最后

本文介绍了如何使用 LangChain 1.1 的 Middleware 机制实现 Claude Skills 动态工具过滤。虽然没有把完全的过程demo 展示出来，但是核心概念如下：

1. Middleware 机制

• 作用：在 Agent 执行流程中插入自定义逻辑

• 核心方法：wrap_model_call(request, handler)

• 关键操作：request.override(tools=filtered_tools)

2. State Schema

• 作用：定义 Agent 运行时需要追踪的状态

• 实现：使用 TypedDict 定义结构

• 访问：通过 request.state.get(“key”) 获取

3. 动态工具过滤

• 原理：根据当前状态（skills_loaded）决定暴露哪些工具

• 好处：减少 token 消耗、降低错误率、提升响应速度

• 实现：在 Middleware 中过滤并替换工具列表

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