Skills 比MCP好在哪儿？如何用Milvus-Skills 搭建知识库

Agent很好，但要做好工具调用能才能跑得通。

但让Agent做好工具调用，却并不简单。

用MCP吧，模型很难像人一样精准判断出什么场合该用什么工具，要怎么用；而且用MCP时，模型要把所有工具定义加载到上下文窗口。仅仅一个GitHub（26k）的MCP，就能占模型四分之一的上下文。

为了解决这个问题，Anthropic 推出了 Skills，相比MCP，Skills的上下文更精简、标准化程度更高、可控性更强。

那么到底怎么用好skills？今天我们将示范如何在claude-code中，创建一个milvus skills，进行知识库搭建。

01 什么是 Skills

Skills其实是2025年12月，Anthropic给Claude Code开放的一个类似AI工具接口标准的东西。

目前，Claude Code，Codex、GitHub、VS Code、Cursor、Codebuddy各种主流AI编程工具都对这个标准做了兼容。

它可以相关工具的专业知识、做事方法、工具脚本、参考资料打包成一个文件夹，大模型阅读后，就知道完成某项任务需要哪些工具，如何去完成。

其标准目录结构如下：

    skill-name/├── SKILL.md          # 必需：Skill 指令和元数据├── scripts/          # 可选：辅助脚本├── templates/        # 可选：文档模板└── resources/        # 可选：参考文件

1. SKILL.md（核心文件）

Agent 的执行说明书，包含元数据（name/description/触发词）、执行流程、默认配置。你需要在这里写清楚：

• 触发条件：比如用户输入包含 用 Python 处理 CSV”时激活该技能；

• 任务流程：技能执行的步骤，例如 先解析用户需求→调用 scripts 中的预处理脚本→生成代码→用 assets 中的模板格式化输出；

• 执行指引：代码规范、输出格式、异常处理规则等细节。

2. scripts（执行脚本）

预写好的脚本（Python/Shell/Node.js）， Agent 直接调用，不用每次生成代码。如 create_collection.py、check_env.py。

3. templates（文档模板）

可复用的模板文件，Agent 基于模板生成个性化内容。如报告模板、配置模板。

4. resources（参考资料）

Agent 执行时参考的知识文档，如 API 文档、技术规范、最佳实践指南。

整体结构的运行，我们可以想象成在模拟给新同事交接工作：是工作手册，scripts/是常用工具，templates/是标准模板，resources/是参考文档，Agent 拿到材料就能开工。

02 实战：自定义Milvus Skills

1. 实战目标

创建一个 Milvus Skills，通过自然语言描述自动创建 RAG 系统或 Milvus Collection，无需理解 schema、index 等技术概念。

2. 设计思路

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3.环境配置要求

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4.环境初始化

4.1 安装 claude-code

    npm install -g @anthropic-ai/claude-code

4.2 安装 CC-Switch

说明：CC-Switch 是一个模型切换工具，让你在本地跑 AI 模型时能方便切换不同的 API。

地址：https://github.com/farion1231/cc-switch

4.2.1 选择 claude 并添加 API-KEY

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4.2.1 启用查看状态

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4.3 部署启动 Milvus-Standalone

    # 下载docker-compose.ymlwget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.6.8/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml# 启动Milvus（检查端口映射：19530:19530）docker-compose up -d# 验证服务启动docker ps | grep milvus# 应该看到3个容器：milvus-standalone, milvus-etcd, milvus-minio

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4.4 配置 OpenAI-Key 环境变量

    # 在~/.bashrc或~/.zshrc中添加OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

5.创建 Milvus-Skills

5.1 创建目录

    cd ~/.claude/skills/

5.2 初始化 SKLII.md

说明：是 Agent 的执行说明书

    name: milvus-collection-builder

5.3 编写核心代码

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这些脚本展示了如何把 Milvus 技能变成真正能用的文档搜索和智能问答系统。

6.启用 Milvus-Skills 并测试

6.1 自然语言描述需求

    我要创建RAG系统

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6.2 检测到刚才我们部署的 Milvus 实例

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6.3 RAG 创建成功

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6.4 插入示例数据

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6.5 查询结果

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03 写在最后

这个 Milvus-Skill 是个起点，展示了用 Skills 简化 RAG 构建的思路。

实际 RAG 系统还有更多场景可以封装：文档预处理、分块策略优化、混合检索配置、重排序调优、结果评估等，每个环节都能做成独立 Skill 串联使用。

但 Skills 的价值在于降低入门门槛：新手可以 10 分钟跑起来原型，不用被配置参数劝退；老手可以把团队的最佳实践封装成 Skills，避免重复造轮子。

如果你有常用的技术栈配置流程、重复性开发任务，都可以试着做成 Skills。不是万能，但确实能省不少时间。

如果你有常用的技术栈配置流程、重复性开发任务，都可以试着做成 Skills。不是万能，但确实能省不少时间。

完整代码https://github.com/yinmin2020/open-milvus-skills

推荐 skills 市场https://skillsmp.com/