做 Agent 开发的团队常纠结预装多少 skills 合适——这篇用 FastClaw 的 3 个 skills 方案给出了极简答案，直接解决上下文污染和工具调用命中率问题，值得参考实践。
有用户吐槽 Harmes Agent 预装 100 多个 skills 导致上下文污染、工具调用命中率下降。FastClaw 反其道而行，只预装 3 个核心 skills：find-skills（自动搜索安装）、skill-creator（动态创建并沉淀）、camoufox-cli（浏览器操作）。设计思路是让 Agent 自主发现不足、动态补充技能，并通过自我迭代适应复杂任务。作者认为模型之外都是 Harnes，预装 skills 应适应模型进步，少即是多。在 deepseek-v4-flash 上测试效果良好。
看到一篇文章，有用户吐槽 Harmes Agent 预装了 100 多个 skills，出发点是为了开箱即用，但是注册太多 skills 污染了上下文，影响了工具调用命中率（即使使用了渐进式披露的形式...
看到一篇文章，有用户吐槽 Harmes Agent 预装了 100 多个 skills，出发点是为了开箱即用，但是注册太多 skills 污染了上下文，影响了工具调用命中率（即使使用了渐进式披露的形式） FastClaw 预装的 skills 只有三个： 1. camoufox-cli 2. find-skills 3. skill-creator 设计思路很简单，我认为一个能自主决策，自我进化的 Agent，应该可以发现自身的不足，根据任务类型动态补充技能，并通过自我迭代，把技能沉淀下来，不断适应各类复杂的任务。 有一个观点叫做：模型之外都是 Harnes。给 Agent 预装 skills 属于 Harnes 工程的一种，目的是为了让模型的输出通过工具调用收敛到一个更符合预期的结果。 模型是马，Harnes 是马具，给千里马和给普通马，装的马具应该是不一样的，Harnes 工程需要适应模型的进步。秉持少即是多的原则，我给 FastClaw 只预装了三个 skills👇 1. find-skills 让 Agent 在不能直接处理任务请求时，自动搜索并安装可用的 skills，这里对接的 skills 市场是 skills .sh，主要考量是这个市场有做安全审计和下载量统计，可以通过排行来查找高质量的 skills 2. skill-creator 让 Agent 在通过 find-skills 没有找到合适的 skills 时，能自己创建一个 skills 来处理任务请求。使用完后沉淀到用户的 skills 目录，可以在后续的任务复用 3. camoufox-cli 是为 Camoufox 这一 Agent 浏览器而制作的命令行工具，由 @benn_huang 开发与维护，适用于各类浏览器操作场景，比如爬取网页内容、截图之类 在这三个 skills 的配合下，Agent 在部分常见任务下的工作表现良好，交付质量高。 --- 当然，预装常用 skills 也有其合理性。毕竟 Agent 对 skills 的自动发现、安装、创造，非常依赖模型的智能程度，意图识别很关键，能找到或创建合适的 skills 来处理任务，有一定的抽卡概率。而系统内置，由管理员提前做了筛选和配置，模型只要能选对就可以了。 大道至简，FastClaw 选择内置最少的必要技能，其余的交给模型自由发挥，在 deepseek-v4-flash 跑了一段时间，效果还可以。 还有哪些你觉得必须要内置的 skills？ 💬 0 🔄 1 ❤️ 14 👀 985 📊 4 ⚡