Skills
给智能体挂上"专业知识包"——兼容 Anthropic Agent Skills 开放标准。
Skill 是给 智能体 的专业知识包——一个 SKILL.md 加上可选的支持文件（脚本、配置、参考模板等），告诉智能体"遇到某类任务时该怎么想、怎么做"。Multica 采用 Anthropic Agent Skills 开放标准，所有符合规范的 Skill（Anthropic 官方仓库、ClawHub、skills.sh 上的包）都能直接导入。
工作区 Skill 和本机 Skill
Multica 支持两种 Skill 来源：
- 工作区 Skill（workspace skill） —— 存在 Multica 云端。挂到智能体后，任务执行时自动同步到你本机的守护进程。这是团队共享 Skill 的标准方式。
- 本机 Skill（local skill） —— 直接存在你本机的某个目录里（每款 AI 编程工具有约定的默认路径，比如 Claude Code 的
~/.claude/skills/）。守护进程 按你的请求扫描本机，发现后由你手动选入工作区。
大多数情况用工作区 Skill：导入一次，团队所有成员的智能体都能用。本机 Skill 适合先在本地测试、或涉及敏感本地内容的场景。
导入 Skill
工作区 Skill 有四种来源：
- 新建 —— 在 UI 里直接写
SKILL.md和相关文件 - 从 GitHub —— 贴一个仓库 URL（例如
https://github.com/owner/repo/tree/main/skills/my-skill），Multica 自动拉取目录下的SKILL.md和所有文件 - 从 ClawHub —— 从 ClawHub 公开市场搜索并导入，支持选版本
- 从本机 —— 守护进程扫描你本机的 skill 目录，你选要用的导入到工作区
单个文件和整个 Skill 包都有容量上限（从 GitHub 导入时单文件上限约 1 MB）。精确规则会在导入界面里提示——超过时会报错。
挂到智能体
Skill 导入后需要挂载到具体的智能体才会生效。一个智能体能挂多个 Skill，一个 Skill 也能挂到多个智能体。
挂上之后，智能体下次开工时会自动拿到挂着的 Skill——不同 AI 编程工具有各自的 Skill 发现路径（Claude Code 是 .claude/skills/、Cursor 是 .cursor/skills/ 等），Multica 会自动放到对的位置。但有 3 款工具（Gemini / Hermes / OpenClaw）当前走的是通用 fallback 路径 .agent_context/skills/——这些工具能否真的从这里读到 skill，取决于工具本身是否支持。完整路径对照和原生发现 vs fallback 的区分见 AI 编程工具对照 → skill 文件该放哪儿。
修改 Skill 的内容后，只有之后新创建的任务会拿到新版本——正在跑的任务继续用旧版 Skill。
第三方 Skill 的安全
从 GitHub 或 ClawHub 导入的 Skill 可能包含脚本和可执行内容。Multica 本身不做签名验证、不做代码审查、不做沙盒隔离——Skill 里的内容原封不动交给对应的 AI 编程工具，工具怎么用这些文件（是否当脚本执行）由工具本身决定。
导入第三方 Skill 前，审查 SKILL.md 和它附带的所有文件。
2026 年 2 月发生过 "ClawHavoc" 事件——有人在热门 Skill 包里植入恶意指令，受害用户的 API key 被窃取。ClawHub 之后加了 VirusTotal 扫描，但自动扫描不能替代你自己的审查。
只从你信任的来源导入。涉及敏感数据的项目，考虑只用你自己写的本机 Skill。
Skill 和 MCP 的区别
两者都是给智能体"增强能力"的机制，方向不同：
- Skill = 结构化的知识包（静态内容 + 指令）。智能体读 Skill 来学"遇到 X 类问题该怎么想、怎么做"。
- MCP（Model Context Protocol）= 工具通道。智能体通过 MCP 连外部服务（数据库、文件系统、第三方 API）并调用它们。
两者可以同时用。目前 Multica 的 MCP 支持只有 Claude Code 真正消费——其他工具会接收到 MCP 配置但不会实际用。MCP 的专题会在后续版本展开。
到这里你已经知道智能体是什么、怎么创建、怎么挂 Skill。下一个问题：它具体在哪跑？为什么我的智能体有时候会卡住不动？ 下一章讲执行架构——守护进程、运行时、任务怎么协作。