AI学习记录

1 安装

先装claude 然后装cursor及Claude code for vs code，这个插件会自动关联Claude模型相关信息

2 多工程会话历史

cursor通过插件使用 claude opus模型，claude会在本地保存各个工程里进行对话的历史记录，见下图

3 Skills

典型的skill结构

核心是一个 SKILL.md 文件，通过 渐进式披露 机制加载：

第一层：元数据（启动时加载，约 50-100 Tokens）——仅名称和描述，告诉 Agent “我能做什么”
第二层：核心指令（相关时加载）——详细的工作流步骤
第三层：脚本与资源（需要时加载）——脚本代码本身不进上下文，仅执行结果返回

3.1 加载机制：全量预加载 vs 渐进式披露

这是两者最核心的技术差异。

MCP 采用全量预加载：每个 MCP Server 连接到 AI 时，必须把所有工具的定义（名称、描述、参数、示例）一次性塞进上下文。数据有多夸张？

GitHub MCP Server：27 个工具，消耗约 18,000 Tokens
Playwright MCP Server：21 个工具，消耗约 13,600 Tokens
有开发者配了 7 个 MCP Server，还没开始对话，上下文就被吃掉 67,000 Tokens
Skills 采用渐进式披露：启动时只加载几十个 Token 的元数据，只有任务匹配时才加载完整指令，脚本代码甚至完全不进上下文，只有执行结果返回。