Agent-skills

解读 Anthropic 的 AI-native SDLC playbook：当 AI 加快代码实现后，如何用 Plan、Design、Build、Test、Deploy、Maintain 六阶段的 artifact 交接、Skills、Hooks 和评估门禁组织软件交付。

比较 Single Agent Loop、Subagents、Handoffs、Router 与 Thin Orchestrator 的适用条件，说明 Skills、Tools 和 Harness 如何分担上下文、流程控制与运行时治理，并给出智能体架构选型思路。

本文是《Building Applications with AI Agents》系列解读的第二篇。继上一篇剖析智能体核心类型后，本篇深入探讨智能体能力的延伸——工具选择（Tool Selection）。从基础的 Prompt 工程到 2026 年主流的 Tool RAG 与 MCP 生态，为您揭示如何构建支持万级工具规模的高效 Agent 系统。