19.2 適用場景對比

19.2.1 Skills 的典型应用场景

1. 快速原型开发

Skills 非常適合快速原型開發，因為它們可以透過自然語言描述快速建立和修改。

場景示例 ：使用者：建立一個技能，用於將 Markdown 文件轉換為 HTML 文件

Claude Code：我會建立一個 Markdown 轉 HTML 的技能。

技能配置：

名稱：markdown-to-html
描述：將 Markdown 格式轉換為 HTML 格式
輸入：Markdown 文字
輸出：HTML 文字

使用示例：請將以下 Markdown 轉換為 HTML：

標題

段落內容

優勢：

無需編寫程式碼即可建立功能
快速迭代和調整
適合探索性開發

2. 知識封裝與複用

Skills 適合封裝特定的知識和經驗，使其可以在不同的上下文中複用。

場景示例 ：

python

    python


    # 技能：代码审查标准
    class CodeReviewSkill(Skill):
        def execute(self, parameters, context):
            code = parameters["code"]
            language = parameters["language"]

            # 应用代码审查标准
            issues = self.check_code_quality(code, language)
            suggestions = self.provide_improvements(code, language)

            return SkillResult(
                success=True,
                data={
                    "issues": issues,
                    "suggestions": suggestions,
                    "score": self.calculate_quality_score(code, language)
                }
            )

優勢：

封裝團隊最佳實踐
跨專案複用
保持一致性

3. 自然語言處理任務

Skills 特別適合需要理解自然語言的任務，因為它們可以利用 Claude 的語言理解能力。

場景示例 ：技能：需求分析助手功能：

分析使用者需求文件
識別功能點
提取技術約束
生成使用者故事輸入：需求文件文字輸出：結構化需求分析

優勢：

強大的語言理解能力
處理非結構化文字
靈活的輸入輸出

4. 教育與培訓

Skills 可以作為教學工具，幫助學習者理解和應用特定概念。

場景示例 ：

python

    python


    # 技能：编程导师
    class ProgrammingTutorSkill(Skill):
        def execute(self, parameters, context):
            topic = parameters["topic"]
            difficulty = parameters["difficulty"]

            # 根据主题和难度提供教学
            explanation = self.explain_concept(topic, difficulty)
            examples = self.generate_examples(topic, difficulty)
            exercises = self.create_exercises(topic, difficulty)

            return SkillResult(
                success=True,
                data={
                    "explanation": explanation,
                    "examples": examples,
                    "exercises": exercises
                }
            )

    bash


            }
        )

優勢：

個性化學習體驗
即時反饋
自適應難度

5. 輔助決策

Skills 可以幫助使用者做出更明智的決策，透過分析資料提供建議。

場景示例 ：技能：技術選型顧問功能：

分析專案需求
評估技術方案
提供選型建議
列出優缺點輸入：專案需求文件輸出：技術選型建議報告

python

    bash


    **优势**：
    - 综合分析能力
    - 基于数据的建议
    - 多方案对比
    ## 19.2.2 插件的典型应用场景
    ### 1. 系统级集成
    插件适合需要与操作系统、数据库或其他系统进行深度集成的场景。
    **场景示例**：

    ```python

```python
    # 插件：数据库连接器
    class DatabaseConnectorPlugin(Plugin):
        def __init__(self):
            super().__init__(
                name="database-connector",
                version="1.0.0"
            )

            self.connection_pool = None

        def connect(self, config):
            """建立数据库连接"""
            self.connection_pool = create_connection_pool(config)
            return True

        def execute_query(self, query, params=None):
            """执行查询"""
            with self.connection_pool.get_connection() as conn:
                cursor = conn.cursor()
                cursor.execute(query, params or {})
                return cursor.fetchall()

        def close(self):
            """关闭连接"""
            if self.connection_pool:
                self.connection_pool.close()

    **优势**：
    - 直接访问系统资源
    - 高性能执行
    - 精确控制

    ### 2. 复杂业务逻辑

    插件适合实现复杂的业务逻辑，特别是需要高性能和确定性的场景。

    > **场景示例**：
    # 插件：支付处理
    class PaymentProcessorPlugin(Plugin):
    def process_payment(self, payment_data):
    """处理支付"""
    # 1. 验证支付数据
    self.validate_payment(payment_data)
    # 2. 创建支付记录
    payment_id = self.create_payment_record(payment_data)
    # 3. 调用支付网关
    gateway_response = self.call_payment_gateway(payment_data)
    # 4. 更新支付状态
    self.update_payment_status(payment_id, gateway_response)
    # 5. 发送通知
    self.send_payment_notification(payment_id, gateway_response)
    return {
    "payment_id": payment_id,
    "status": gateway_response["status"],
    "transaction_id": gateway_response["transaction_id"]
    }

**優勢** ：

  * 確定性執行
  * 事務處理
  * 錯誤處理

### 3\. 高效能運算

外掛適合需要高效能運算的場景，特別是涉及大量資料處理或複雜演算法的場景。 **場景示例** ：

    python


    # 外掛：影象處理
    class ImageProcessorPlugin(Plugin):
        def process_image(self, image_path, operations):
            """處理影象"""
            # 使用 OpenCV 進行高效能影象處理
            import cv2
            import numpy as np

            # 讀取影象
            image = cv2.imread(image_path)

            # 應用操作
            for operation in operations:
                if operation["type"] == "resize":
                    image = cv2.resize(image, operation["size"])
                elif operation["type"] == "blur":
                    image = cv2.GaussianBlur(image, operation["kernel"], 0)
                elif operation["type"] == "edge_detection":
                    image = cv2.Canny(image, 100, 200)

            return image

    **優勢**：
    - 使用原生庫
    - 最佳化效能
    - 並行處理

    ### 4. 安全敏感操作

    外掛適合需要嚴格安全控制的場景，特別是涉及敏感資料或關鍵操作的場景。

    > **場景示例**：
    # 外掛：加密服務
    class EncryptionServicePlugin(Plugin):
    def __init__(self, key):
    super().__init__(name="encryption-service")
    self.key = key
    def encrypt(self, data):
    """加密資料"""
    from cryptography.fernet import Fernet
    f = Fernet(self.key)
    return f.encrypt(data.encode())
    def decrypt(self, encrypted_data):
    """解密資料"""
    from cryptography.fernet import Fernet
    f = Fernet(self.key)
    return f.decrypt(encrypted_data).decode()

**優勢** ：

  * 嚴格的訪問控制
  * 審計日誌
  * 安全合規

### 5\. 第三方服務整合

外掛適合與第三方服務整合，特別是需要複雜認證和錯誤處理的場景。 **場景示例** ：

    python


    # 外掛：AWS S3 整合
    class S3IntegrationPlugin(Plugin):
        def __init__(self, access_key, secret_key, region):
            super().__init__(name="s3-integration")
            self.s3_client = boto3.client(
                's3',
                aws_access_key_id=access_key,
                aws_secret_access_key=secret_key,
                region_name=region
            )

        def upload_file(self, bucket, key, file_path):
            """上傳檔案到 S3"""
            try:
                self.s3_client.upload_file(file_path, bucket, key)
                return {"success": True, "key": key}
            except Exception as e:
                return {"success": False, "error": str(e)}

        def download_file(self, bucket, key, file_path):
            """從 S3 下載檔案"""
            try:
                self.s3_client.download_file(bucket, key, file_path)
                return {"success": True, "path": file_path}
            except Exception as e:
                return {"success": False, "error": str(e)}

    **優勢**：
    - 複雜認證處理
    - 重試機制
    - 錯誤恢復

    ## 19.2.3 場景對比表

    | 場景 | Skills | 外掛 | 推薦 |
    |------|--------|------|------|
    | 快速原型開發 | ✓✓✓ | ✓ | Skills |
    | 知識封裝 | ✓✓✓ | ✓✓ | Skills |
    | 自然語言處理 | ✓✓✓ | ✗ | Skills |
    | 教育培訓 | ✓✓✓ | ✓ | Skills |
    | 輔助決策 | ✓✓✓ | ✓✓ | Skills |
    | 系統級整合 | ✓ | ✓✓✓ | 外掛 |
    | 複雜業務邏輯 | ✓ | ✓✓✓ | 外掛 |
    | 高效能運算 | ✓ | ✓✓✓ | 外掛 |
    | 安全敏感操作 | ✓ | ✓✓✓ | 外掛 |
    | 第三方服務整合 | ✓✓ | ✓✓✓ | 外掛 |
    | 程式碼生成 | ✓✓✓ | ✓✓ | Skills |
    | 程式碼審查 | ✓✓✓ | ✓✓ | Skills |
    | 資料轉換 | ✓✓ | ✓✓✓ | 外掛 |
    | 文件生成 | ✓✓✓ | ✓✓ | Skills |
    | 自動化測試 | ✓✓ | ✓✓✓ | 外掛 |
    | 監控告警 | ✓✓ | ✓✓✓ | 外掛 |
    | 日誌分析 | ✓✓✓ | ✓✓ | Skills |
    | 配置管理 | ✓✓ | ✓✓✓ | 外掛 |
    | 部署自動化 | ✓✓ | ✓✓✓ | 外掛 |

    ## 19.2.4 混合使用場景

    在實際應用中，Skills 和外掛經常需要配合使用，發揮各自的優勢。

    ### 示例 1：程式碼審查流程

    # 外掛：Git 整合
    class GitIntegrationPlugin(Plugin):
    def get_changed_files(self, branch):
    """獲取變更的檔案"""
    return run_git_command(['diff', '--name-only', branch])
    # 技能：程式碼審查
    class CodeReviewSkill(Skill):
    def execute(self, parameters, context):
    # 使用外掛獲取變更的檔案
    git_plugin = context.get_plugin("git-integration")
    changed_files = git_plugin.get_changed_files(parameters["branch"])
    # 對每個檔案進行審查
    reviews = []
    for file_path in changed_files:
    code = read_file(file_path)
    review = self.review_code(code, file_path)
    reviews.append(review)
    return SkillResult(success=True, data={"reviews": reviews})

### 示例 2：資料處理流程

    python


    # 外掛：資料庫訪問
    class DatabasePlugin(Plugin):
        def query_data(self, query):
            """查詢資料"""
            return execute_sql_query(query)

    # 技能：資料分析
    class DataAnalysisSkill(Skill):
        def execute(self, parameters, context):
            # 使用外掛獲取資料
            db_plugin = context.get_plugin("database")
            data = db_plugin.query_data(parameters["query"])

            # 使用 Claude 分析資料
            analysis = self.analyze_data(data, parameters["analysis_type"])

            return SkillResult(success=True, data={"analysis": analysis})

## 19.2.5 選擇建議

### 選擇 Skills 的場景

  1. **需要快速迭代** ：當需求經常變化，需要快速調整時
  2. **依賴語言理解** ：當任務需要理解自然語言時
  3. **知識密集型** ：當任務需要應用特定知識或經驗時
  4. **探索性開發** ：當在探索解決方案，不確定最佳實現時
  5. **教育目的** ：當目標是教學或學習時

### 選擇外掛的場景

  1. **效能關鍵** ：當需要高效能或實時處理時
  2. **系統整合** ：當需要與作業系統或外部系統深度整合時
  3. **安全敏感** ：當涉及敏感資料或關鍵操作時
  4. **確定性要求** ：當需要精確控制和可預測結果時
  5. **複雜邏輯** ：當需要實現複雜的業務邏輯時

### 混合使用的場景

  1. **需要兩者優勢** ：當任務既需要語言理解又需要高效能時
  2. **分層架構** ：當可以分層處理，上層用 Skills，下層用外掛時
  3. **漸進式開發** ：當先用 Skills 原型，後用外掛最佳化時

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19.2 適用場景對比 ​

19.2.1 Skills 的典型应用场景 ​

1. 快速原型开发 ​

標題 ​

2. 知識封裝與複用 ​

3. 自然語言處理任務 ​

4. 教育與培訓 ​

5. 輔助決策 ​

19.2 適用場景對比

19.2.1 Skills 的典型应用场景

1. 快速原型开发

標題

2. 知識封裝與複用

3. 自然語言處理任務

4. 教育與培訓

5. 輔助決策