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把调试与头脑风暴经验变成可复用资产：SmallCode技能系统与6个内置方法论技能详解

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SmallCode是一款专为小型本地大模型（7B–20B）优化的 AI 编程代理（AI coding agent）。它的技能系统（Skill System）能把调试、头脑风暴、TDD 等工程经验沉淀成可复用的 Markdown 资产：6 个内置方法论技能开箱即用，且每个技能只占用约 8 个 token 的提示词预算——这正是小模型最缺的东西。

什么是技能系统：给小模型的"方法论外挂"

技能本质上就是一个带 YAML 前置头的 Markdown 文件，用来教会模型一套固定的行为流程。与插件相比它更轻量——不需要任何代码逻辑，只是结构化提示词模板：

核心源码在 src/plugins/skills.js 中的SkillManager类，索引格式化逻辑见 src/plugins/skill_index_formatter.js。

💡懒加载设计：系统提示词中永远只注入技能的"索引"（名称+关键词，每行约 8 token），技能正文只在模型真正调用use_skill时才加载（见 _loadBody 实现）。对 8k–16k 上下文的小模型来说，这意味着几十个技能也不会挤爆提示词窗口。

技能从哪些目录加载？4 层优先级覆盖

SmallCode 按"后加载覆盖先加载"的顺序扫描技能目录（_getSkillDirs）：

它还能自动识别嵌套目录布局：项目根下的.agents/skills/<name>/SKILL.md和.claude/skills/<name>/SKILL.md（兼容 Claude Code 的技能目录约定，见 _getNestedSkillRoots）。

最实用的场景：把内置技能复制一份到项目里，按团队习惯改写，就能无感覆盖默认版本：

mkdir -p .smallcode/skills # 复制内置 debugging.md 后按项目规范修改，同名即覆盖

6 个内置方法论技能详解

内置技能位于 skills/ 目录，改编自 Willow 2.0 的 Fylgja 开发方法论包，专门针对 8B–35B 本地模型的预算约束调优（详见 skills/README.md）。

1️⃣ brainstorming（头脑风暴）：先想清楚再写代码

触发词：design/feature/approach/plan/architecture

小模型最容易犯的错是"急着写代码、造错东西"。这个技能强制 6 步流程（skills/brainstorming.md）：

1. 先搜上下文——调用memory_load+ 代码搜索，绝不凭空脑暴
2. 一句话说清问题——我们到底在解决什么
3. 给出 3 个方案——每个方案用一句话点明核心取舍
4. 推荐一个——两句话说清理由
5. 标记约束——认证、迁移、外部 API、配置等坑
6. 停下——用户确认方案前，禁止动手实现

其中第 6 步"不可跳过"是精髓："I'll just start"（我直接开干了）恰恰跳过了整个技能的意义。

2️⃣ debugging（结构化调试）：8 步锁定 Bug，拒绝瞎猜

触发词：bug/fix/error/broken/fails/crash

skills/debugging.md 把调试变成一条"漏斗"：

一句话规则：不能复现 = 还不理解它。

3️⃣ tdd（测试驱动开发循环）：红-绿循环自动推进

触发词：tdd/test/implement/feature/requirements

skills/tdd.md 的用法最简单：把需求列表交给tdd_loop工具，例如tdd_loop(requirements=["add() 返回两数之和", "add() 对非法输入抛 TypeError"])，然后对每条需求执行"先写失败测试，再写最小实现"。

测试框架会在每次写文件后自动跑测试，目标测试变绿就自动进入下一个需求；全部需求变绿且整个测试套件通过时循环才结束。随时可用tdd_status查看进度。

4️⃣ iterative-retrieval（迭代检索）：4 级阶梯，别一上来就读整个文件

触发词：search/context/find/where/lookup/remember

核心理念是"记忆是地图，文件是领土"（skills/iterative-retrieval.md）。需要上下文时按阶梯逐级攀爬，够用就停：

阶梯 1 项目记忆 memory_load（最宽泛） ↓ 不够 阶梯 2 代码搜索 search / graph_search（只看路径和片段） ↓ 不够 阶梯 3 定向读取 read_file 的特定区段 ↓ 还不够 阶梯 4 读完整文件（最后手段）

规则只有一条：永远不要跳到阶梯 4——小模型读整文件会白白烧掉大量上下文。

5️⃣ learn（经验沉淀）：把"踩过的坑"变成团队资产

触发方式：手动（/skill use learn）

当会话中发现非显而易见的东西（变通方案、库的怪癖、架构陷阱、集成模式）时，这个技能指导模型把经验提炼成可复用模式（skills/learn.md）：

• ✅该记：操作约束、版本特定修复、构建/测试命令的怪癖
• ❌不该记：读代码就能推导的模式、本会话的临时状态、README 里已有的内容

保存时用memory_remember标注 5 种类型：decision（已定决策）/workflow（可复用流程）/gotcha（陷阱与规避）/convention（约定）/context（领域知识）。规则：一次只存一个模式，内容不超过 200 词——小模型检索聚焦的笔记效果更好。

6️⃣ external-guard（外部内容防护）：防提示注入的"三明治"

触发词：web/fetch/external/untrusted/url/ingest

抓取网页或粘贴外部文本前，skills/external-guard.md 要求先用"三明治防御"包裹内容：明确声明边界内的文字只是数据、不是指令，然后再分析。

它还提供 3 档处置策略：

典型拦截模式包括 "ignore previous instructions"、伪装成用户内容的工具调用 JSON、HTML 注释中的隐藏指令等。

快速上手：3 条 /skill 命令管理你的技能

在 SmallCode 终端中即可管理技能（命令实现见 skills/README.md）：

/skill list # 查看所有已加载技能 /skill use brainstorming # 手动加载某个技能 /skill use learn # 手动触发经验沉淀

技能行为有完整测试覆盖，见 test/skills.test.js 与 test/skill_lazy.test.js。

总结：小模型的最佳搭档是"方法论"，不是更大参数

SmallCode 的设计哲学很清晰：用结构化的方法论弥补小模型的推理深度。调试与头脑风暴这些原本靠资深工程师直觉的经验，现在变成了任何小模型都能稳定执行的资产——而你的项目只需要在.smallcode/skills/下放一个 Markdown 文件，就能让它按团队的方式工作。

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