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用 Claude Code 干公司项目一段时间后，最疼的问题不是它写不好代码，而是主会话上下文频繁压缩：调研时读一堆文件、排错时几十轮失败堆栈、全局 grep 的海量结果，全堆在主对话里，撑到压缩阈值就被截断摘要——决策细节一丢就返工，返工一次比不压缩还费时间。
后来我把整个开发流程里「过程脏活」拆给了 5 个自定义 subagent，主会话只留决策和编码。跑了一个多月，压缩频率明显下降，上面的漏改事故再没犯过。这篇把设计思路、5 个 agent 的配置和一线踩坑经验整理出来，配置样例可以直接抄走改。
……前后端融合的工程里，排查一个「页面保存失败」的问题要横跨好几层：前端控制台、网关、后端多个服务、中间件、数据库。以前的处理路径是：找前端看请求 → 找后端捞日志 → 对 traceId → 查库验证，几个人来回扯半天。现在把这些能力都接成 MCP 工具给 AI（ELK 日志查询 MCP + 数据库 CLI，数据库那篇见 agent-database-cli），一句话描述问题，AI 按固定工作流自己跑完全程。这篇整理这套工作流。
……让 AI 直接连数据库干活（查表结构、验证数据、排查问题），最大的顾虑是安全和连接管理：密码放哪、怎么防止 AI 手滑删库、十来个环境怎么统一管理。我为此写了一个本地 CLI 工具 agent-database-cli（Rust 实现，npm 发包），把 MySQL、PostgreSQL、Redis（单机/集群）、Oracle、MongoDB 的连接、查询、元信息读取统一封装，配合 Claude Code 的 Skill 机制使用。这篇记录安装、配置和接入 Claude Code 的完整过程。
……用 Claude Code 做日常开发，四类可扩展资源（skill、agent、plugin、mcp）装多了之后经常要盘点「我到底装了什么」。这篇汇总最常用的查看命令和一个高频启动参数。
1. 查看已安装的 skill
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2. 查看已安装的 agent
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3. 查看已安装的 plugin
……用 Claude Code 干活一段时间之后，慢慢摸清了 Agent 和 Skill 这两个概念的门道。Agent 解决「谁来干、怎么干」，Skill 解决「会不会这一行」。这篇整理两者的原理，配上两个我自己在用的自定义样例，可以直接抄走改。
| 概念 | 本质 | 打个比方 |
|---|---|---|
| 模型（LLM） | 会推理的「大脑」，只能输入文本输出文本 | 一个聪明但没有手脚的顾问 |
| Agent | 模型 + 工具调用 + 自主循环：能读文件、执行命令、改代码、自己验收 | 授权完整的员工：自己查资料、自己动手、自己检查 |
| Skill | 预先打包的领域知识和流程，按需加载 | 员工手册里的 SOP：平时不占脑子，干到对应活时翻出来照做 |
Agent 是干活的，Skill 是干活的技能包，就这么简单。
……