🧩 AI Agent 四层架构：Instructions、Prompts、Skills、Tools 关系梳理

"CLAUDE.md 是什么？跟 .github/prompts 有什么区别？Skills 又是什么？"

当我第一次尝试配置 GitHub Copilot 和 Claude Code 时，面对这些散落在不同目录的配置文件，一度非常困惑。官方文档各讲各的，很少有人把它们放在一起对比。

直到我把自己的博客项目完整配置了一遍，才终于理清了这四个概念的关系。今天把这个梳理过程记录下来，希望能帮到同样困惑的你。

先看全景：四层架构

在动手配置之前，先建立一个整体认知。我把 AI Agent 的"知识体系"分为四层：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           用户请求                                       │
│                    "帮我写一篇关于 MCP 的博客"                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    │
                                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  📋 INSTRUCTIONS (项目上下文)                                            │
│  • 每次请求自动加载 • 告诉 AI：项目结构、命令、约定                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    │
                                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  📝 PROMPTS (任务模板)                                                   │
│  • 手动调用 • 告诉 AI：这个任务怎么做、输出格式                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    │
                                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  🎯 SKILLS (能力模块)                                                    │
│  • AI 自动识别 • 包含：知识 + 流程 + 工具使用指南                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                    │
                                    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  🔧 TOOLS (执行能力)                                                     │
│  • AI 按需调用 • 实际执行：读写文件、运行命令、调用 API                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

用一个类比来理解：

层级	类比	作用
Instructions	员工入职手册	了解公司基本情况
Prompts	工作 SOP 流程	具体任务怎么做
Skills	专业技能认证	我擅长什么领域
Tools	工具箱	锤子、螺丝刀等执行工具

第一层：Instructions — 项目的"入职手册"

是什么？

Instructions 是项目级的上下文信息，告诉 AI：

这是什么项目？
用什么技术栈？
有哪些常用命令？
代码/文件组织有什么约定？

在哪里配置？

工具	配置文件	加载方式
Claude Code	`CLAUDE.md`（项目根目录）	自动加载
GitHub Copilot	`.github/copilot-instructions.md` 或 `settings.json`	自动加载
Cursor	`.cursorrules`	自动加载

我的配置示例

我的博客项目 CLAUDE.md 长这样：

# CLAUDE.md

## Project Overview
Personal website/portfolio built with **Zola** (Rust-based static site generator).

## Commands
- `zola serve` — 本地开发服务器
- `zola build` — 构建静态站点

## Content Conventions
- Blog posts: `content/blog/YYYYMMDD-{slug}/index.md`
- Images for posts go in the same directory as `index.md`

关键特点

每次请求都会加载：无论你问什么，这些内容都会被注入到 System Prompt
Token 消耗：内容越多，每次请求消耗的 token 越多
建议精简：只放真正全局需要的信息

小技巧：让 Copilot 复用 CLAUDE.md

如果你同时用 Claude Code 和 GitHub Copilot，不想维护两份文件，可以在 .vscode/settings.json 中配置：

{
  "github.copilot.chat.codeGeneration.instructions": [
    { "file": "CLAUDE.md" }
  ]
}

这样 Copilot 也会读取 CLAUDE.md，一处维护，两边生效。

第二层：Prompts — 任务的"SOP 流程"

是什么？

Prompts 是任务级的模板，当你需要执行特定任务时调用。比如：

写博客有固定格式要求
写专利有特定结构
代码审查有标准流程

在哪里配置？

工具	配置位置	调用方式
GitHub Copilot	`.github/prompts/*.prompt.md`	`#文件名`
Claude Code	不直接支持，用 Skills 替代	—

我的配置示例

.github/prompts/
├── BlogWriter.prompt.md      # 写博客
├── PatentWriter.prompt.md    # 写专利
├── PaperWriter.prompt.md     # 写论文
└── BlogToWechat.prompt.md    # 博客转微信格式

BlogWriter.prompt.md 片段：

---
agent: 'agent'
---
你是 Polly 的博文写作助手...

<CONTENT_STRUCTURE>
* 开篇吸引：以引人入胜的问题、案例或现象开始
* 明确主题：在开头部分清晰表达核心议题
* 内容层次：使用清晰的标题组织内容
...
</CONTENT_STRUCTURE>

调用方式

在 Copilot Chat 中输入 #BlogWriter，就会加载这个模板：

你：#BlogWriter 帮我写一篇关于 MCP Server 的博客

Copilot 收到：
├── Instructions（CLAUDE.md）     ← 自动加载
├── BlogWriter.prompt.md 全文    ← #触发加载
└── 你的问题

关键特点

手动触发：只在需要时加载，不浪费 token
任务专用：每个 prompt 针对一种任务类型
平台限定：目前主要是 GitHub Copilot 支持这种语法

第三层：Skills — 专业的"技能认证"

是什么？

Skills 是 Claude Code 特有的概念，比 Prompts 更进一步：

不只是文字模板，还可以包含参考资料、脚本、工具使用指南
AI 会根据用户意图自动识别并调用合适的 skill
类似于"专家模块"——写博客找博客专家，写代码找代码专家

在哪里配置？

.claude/skills/
├── blog-writer/
│   ├── SKILL.md              # 技能定义
│   ├── references/           # 参考资料
│   │   └── common-tags.md    # 常用标签
│   └── scripts/              # 辅助脚本
│       └── generate_cover.py # 封面图生成
├── blog-dev/
│   └── SKILL.md              # 博客开发技能
└── brainstorming/
    └── SKILL.md              # 头脑风暴技能

我的配置示例

blog-writer/SKILL.md 片段：

---
name: blog-writer
description: Polly 个人博客写作助手。Triggers on keywords 
like "写博文", "blog post", "写一篇", "发布文章".
---

# Blog Writer

## 核心原则
1. **第一人称叙述**: 始终使用"我"进行叙述
2. **语言匹配**: 根据用户输入语言选择中文或英文
3. **技术准确**: 代码、工具名称必须准确

## 写作工作流
### Phase 1: 理解需求
### Phase 2: 生成大纲
### Phase 3: 撰写正文
### Phase 4: 生成完整文件
### Phase 5: 生成封面图（可选）

触发方式

当我说"帮我写一篇博客"时，Claude Code 会：

扫描 .claude/skills/ 目录
匹配到 blog-writer 的触发词
自动读取 SKILL.md 及相关资源
按 skill 定义的流程执行

Skills vs Prompts 对比

维度	Prompts	Skills
平台	GitHub Copilot	Claude Code
触发	手动 `#名称`	AI 自动识别
内容	单个 .md 文件	目录结构（可含脚本、资料）
智能度	被动模板	主动能力模块

它们是不同平台的类似概念，不是一起使用的关系。

第四层：Tools — 实际的"工具箱"

是什么？

前三层都是"告诉 AI 怎么想"，而 Tools 是"让 AI 能做事"：

读写文件
执行终端命令
调用外部 API
操作数据库

常见的 Tools

类型	示例	来源
内置工具	文件读写、终端执行、代码搜索	AI 工具自带
MCP Tools	翻译服务、数据库操作、自定义 API	MCP Server 提供
VS Code API	编辑器操作、调试控制	扩展提供

MCP Tools 示例

我开发的翻译 MCP Server 提供了这些 Tools：

@mcp.tool()
async def translate_document(file_path: str, target_lang: str):
    """翻译整篇文档"""
    ...

@mcp.tool()
async def extract_terminology(file_path: str):
    """提取术语表"""
    ...

当 AI 需要翻译文档时，会自动调用这些 tools。

Tools 与其他层的关系

Instructions → 告诉 AI 项目背景
Prompts/Skills → 告诉 AI 任务流程
Tools → 让 AI 实际执行操作

Tools 是执行层，前三层是知识层。

平台差异：Claude Code vs GitHub Copilot

理解完四层架构后，再看两个主流工具的差异就清晰了：

特性	Claude Code	GitHub Copilot
Instructions	`CLAUDE.md`	`settings.json` 配置
Prompts	❌ 不支持	✅ `.github/prompts/`
Skills	✅ `.claude/skills/`	❌ 不支持
Tools	MCP Tools	VS Code 内置 + MCP
自动识别能力	✅ 强（会自动选 skill）	⚠️ 弱（需手动 #调用）

我的配置策略

同时使用两个工具时，我的策略是：

Instructions 共用：CLAUDE.md 通过 settings.json 给 Copilot 用
任务模板分开：Copilot 用 prompts，Claude 用 skills
Tools 共用：MCP Server 两边都能调用

文件结构：

/
├── CLAUDE.md                    # 共用
├── .vscode/settings.json        # 让 Copilot 读 CLAUDE.md
├── .github/prompts/             # Copilot 专用
│   ├── BlogWriter.prompt.md
│   └── ...
├── .claude/skills/              # Claude Code 专用
│   ├── blog-writer/
│   └── ...
└── Master-Translator-MCP-Server/  # MCP Tools，两边共用

实际工作流示例

场景：写一篇博客

用 GitHub Copilot：

我：#BlogWriter 帮我写一篇关于 MCP 的博客

System Prompt 包含：
├── CLAUDE.md (Instructions)      ← 自动
├── BlogWriter.prompt.md          ← #触发
└── 我的问题

用 Claude Code：

我：帮我写一篇关于 MCP 的博客

System Prompt 包含：
├── CLAUDE.md (Instructions)      ← 自动
├── blog-writer/SKILL.md          ← 自动识别
└── 我的问题

效果类似，但 Claude Code 不需要手动指定 #BlogWriter。

一张表格总结

	Instructions	Prompts	Skills	Tools
是什么	项目上下文	任务模板	能力模块	执行工具
类比	入职手册	SOP 流程	技能认证	工具箱
位置	`CLAUDE.md`	`.github/prompts/`	`.claude/skills/`	MCP Server
加载方式	自动	手动 `#`	自动识别	按需调用
Token 消耗	每次都消耗	调用时消耗	调用时消耗	不消耗
Copilot	✅	✅	❌	✅
Claude Code	✅	❌	✅	✅

写在最后

理清这四层架构后，配置 AI 助手就不再是"试错"，而是有章可循：

全局信息放 Instructions——项目结构、命令、约定
任务流程放 Prompts/Skills——写博客、写专利的具体步骤
复杂能力做成 Tools——翻译服务、图像生成等

配置的核心原则是：让 AI 在需要的时候获取需要的信息，而不是一股脑全塞给它。

如果你也在配置自己的 AI 工作流，希望这篇梳理能帮到你。有问题欢迎在评论区讨论！

🧩 AI Agent 四层架构：Instructions、Prompts、Skills、Tools 关系梳理

先看全景：四层架构

第一层：Instructions — 项目的"入职手册"

是什么？

在哪里配置？

我的配置示例

关键特点

小技巧：让 Copilot 复用 CLAUDE.md

第二层：Prompts — 任务的"SOP 流程"

是什么？

在哪里配置？

我的配置示例

调用方式

关键特点

第三层：Skills — 专业的"技能认证"

是什么？

在哪里配置？

我的配置示例

触发方式

Skills vs Prompts 对比

第四层：Tools — 实际的"工具箱"

是什么？

常见的 Tools

MCP Tools 示例

Tools 与其他层的关系

平台差异：Claude Code vs GitHub Copilot

我的配置策略

实际工作流示例

场景：写一篇博客

一张表格总结

写在最后

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