AI 编程核心概念：CLAUDE.md、Skill、Command、Agent、Hook、MCP、Plugin
以 Claude Code 为例，现代 AI 编程工具提供了一套分层的扩展机制。理解每个概念的定位和适用场景，是高效使用 AI 编程的前提。本文梳理七大核心概念：它们是什么、怎么用、什么时候用。
概念全景图
┌───────────────────────── ─────┐
│ Plugin（插件） │ ← 打包分发层
│ 捆绑 Skill + Command + Hook │
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│
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│ │ │
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│ Skill │ │ Command │ │ Hook │
│ 自动激活 │ │ 手动触发 │ │ 事件驱动 │
│ 上下文注入 │ │ 斜杠命令 │ │ 确定性控制 │
└─────┬────── ┘ └──────┬──────┘ └───────┬───────┘
│ │ │
└──────────────────────────┼──────────────────────────┘
│
┌──────────────┴───────────────┐
│ Agent / Subagent │ ← 隔离执行层
│ 独立上下文 + 工具限制 │
└──────────────┬───────────────┘
│
┌──────────────┴───────────────┐
│ MCP Server │ ← 外部集成层
│ 连接数据库、API、第三方服务 │
└──────────────┬───────────────┘
│
┌──────────────┴───────────────┐
│ CLAUDE.md │ ← 记忆基础层
│ 项目知识、规范、约定 │
└──────────────────────────────┘
快速选择指南
| 我想要... | 用什么 |
|---|---|
| 让 AI 始终记住项目的技术栈和编码规范 | CLAUDE.md |
| AI 在特定场景下自动加载专业知识 | Skill |
| 创建一个我手动触发的可复用工作流 | Command |
| 把任务委派给独立的 AI 助手执行 | Agent / Subagent |
| 在 AI 操作前后自动执行检查或格式化 | Hook |
| 连接 GitHub、数据库、Slack 等外部系统 | MCP Server |
| 把以上配置打包分享给团队 | Plugin |
一、CLAUDE.md —— 项目记忆
是什么
CLAUDE.md 是 Markdown 格式的项目记忆文件，告诉 AI"这个项目是什么、有哪些约定"。它在每次对话开始时自动加载，无需手动触发。
存放位置（按优先级）
| 位置 | 作用范围 | 是否共享 |
|---|---|---|
~/.claude/CLAUDE.md | 所有项目 | 否（个人） |
项目根目录 CLAUDE.md | 当前项目 | 是（可提交 Git） |
子目录 CLAUDE.md | 该目录及其子目录 | 是 |
内容示例
# 项目：门诊预约系统
## 技术栈
- Spring Boot 3.2 + Java 17
- PostgreSQL 15 + Redis 7
- COLA 四层架构（domain / app / infrastructure / start）
## 编码规范
- 依赖注入使用 @RequiredArgsConstructor + final，禁止 @Autowired
- 日期类型使用 LocalDateTime，字段名以 Time 结尾
- Controller 返回 Response<T>，分页使用 Response<PageList<T>>
## 常用命令
- 运行测试：mvn test -pl app
- 本地启动：mvn spring-boot:run -pl start
何时使用
- 技术栈、编码规范、项目架构等不常变化的静态知识
- 团队约定和命名规则
- 常用命令速查
何时不使用
- 需要根据上下文动态加载的知识 → 用 Skill
- 需要手动触发的特定工作流 → 用 Command
二、Skill —— 自动激活的技能
是什么
Skill 是一个包含 SKILL.md 的文件夹，描述了一项专业能力。当 AI 检测到对话内容匹配技能描述时，自动加载该技能的指令——无需手动触发。
与 CLAUDE.md 的区别
| 特性 | CLAUDE.md | Skill |
|---|---|---|
| 加载方式 | 每次对话都加载 | 按需自动加载 |
| 适合内容 | 始终需要的全局知识 | 特定场景的专业知识 |
| Token 消耗 | 始终占用上下文 | 仅匹配时占用 |
目录结构
~/.claude/skills/ # 个人技能（所有项目可用）
└── tdd/
└── SKILL.md
.claude/skills/ # 项目技能（提交 Git 共享）
└── api-review/
├── SKILL.md
└── checklist.md # 附带的资源文件
SKILL.md 示例
---
name: api-review
description: |
API 接口审查技能。当用户创建或修改 Controller 接口时自动激活。
不要在讨论前端、数据库 Migration 或部署时加载此技能。
---
## 审查清单
1. URL 格式是否符合规范：/version/access-control/domain-object/action
2. 请求类是否继承 Request 或 PageRequest
3. 是否包含 @ApiModel / @ApiModelProperty 注解
4. 是否使用 JSR-303 校验注解
5. Controller 是否返回 Response<T>
技能激活关键
描述（description）的质量决定了激活的准确性。推荐使用 "WHEN + WHEN NOT" 模式：
description: |
当讨论 REST API 设计、创建 Controller 或审查接口时激活。
不要在讨论前端组件、数据库设计或 DevOps 时加载。
何时使用
- 特定场景下的专业知识（代码审查标准、测试规范、安全检查）
- 不希望始终占用上下文的领域知识
- 需要 AI 自动判断是否加载的场景
三、Command —— 手动触发的斜杠命令
是什么
Command 是用户手动输入 /command-name 触发的可复用提示词。适合明确的、重复性的工作流。
目录结构
.claude/commands/ # 项目命令
├── review.md # /review
└── gen-test.md # /gen-test
~/.claude/commands/ # 个人命令（所有项目可用）
└── daily.md # /daily
Command 示例
.claude/commands/review.md：
---
description: 审查指定文件的代码质量
---
请审查以下文件的代码质量：$ARGUMENTS
审查要点：
1. 命名规范是否符合项目标准
2. 方法长度是否超过 80 行
3. 是否使用了正确的依赖注入方式
4. 是否有安全漏洞（SQL注入、XSS 等）
5. 测试覆盖是否充分
@CLAUDE.md
使用方式：
/review src/main/java/com/example/UserController.java
特性
$ARGUMENTS：用户输入的参数@file：内联引用文件内容- 支持前置 Bash 步骤（预处理）
何时使用
- 明确的、可重复的工作流：代码审查、生成测试、重构
- 需要标准化执行的操作（每次步骤完全一致）
- 团队共享的操作流程
Skill vs Command 对比
| 特性 | Skill | Command |
|---|---|---|
| 触发方式 | AI 自动判断 | 用户手动 /command |
| 适合场景 | "AI 应该知道这个" | "我要执行这个流程" |
| 执行时机 | 对话中随时激活 | 用户显式触发 |
| 类比 | 专家的知识储备 | 标准操作手册 |
四、Agent / Subagent —— 隔离执行的 AI 助手
是什么
Subagent 是在独立上下文窗口中运行的 AI 助手，有自己的系统提示、工具权限和对话记录。主对话可以将任务委派给 Subagent，Subagent 独立工作后返回结果摘要。
为什么需要 Subagent
| 问题 | Subagent 的解决方式 |
|---|---|
| 运行测试输出太多，挤占主对话上下文 | 在 Subagent 中执行，只返回摘要 |
| 需要限制 AI 只能读不能写 | 配置 Subagent 只允许 Read 工具 |
| 多个独立任务想并行执行 | 派发多个 Subagent 同时工作 |
| 担心 AI 做出危险操作 | Subagent 可配置 Hook 进行拦截 |
内置 Subagent
| Agent | 模型 | 能力 | 用途 |
|---|---|---|---|
| Explore | Haiku（快速） | 只读 | 搜索和分析代码库 |
| Plan | 继承主对话 | 只读 | Plan 模式下的调研 |
| General-purpose | 继承主对话 | 全部工具 | 复杂多步骤任务 |
自定义 Subagent
.claude/agents/code-reviewer.md：
---
name: code-reviewer
description: 代码审查专家。在代码修改后主动审查质量和安全性。
tools: Read, Grep, Glob, Bash
model: sonnet
---
你是一个高级代码审查专家。当被调用时：
1. 运行 git diff 查看最近的变更
2. 聚焦修改的文件
3. 按以下清单审查：
- 代码是否清晰可读
- 命名是否规范
- 是否有安全风险
- 错误处理是否完善
4. 按优先级输出：Critical → Warning → Suggestion
Agent 的运行方式
| 方式 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 前台运行 | 阻塞主对话，权限提示透传给用户 | 需要交互确认的任务 |
| 后台运行 | 并发执行，完成后通知 | 独立的、无需交互的任务 |
| 隔离执行 | 在 Git Worktree 中运行 | 需要修改文件但不影响主分支 |
何时使用
- 任务产出大量输出，不想污染主对话上下文
- 需要对 AI 的工具访问做严格限制
- 多个独立任务需要并行处理
- 需要领域专家角色（代码审查、安全审计、数据分析）
何时不使用
- 需要频繁交互的迭代任务 → 在主对话中直接做
- 需要嵌套委派（Subagent 不能再派发 Subagent）→ 用 Skill 或在主对话中链式调用
五、Hook —— 事件驱动的自动化
是什么
Hook 是在 AI 操作生命周期中特定时间点自动执行的 Shell 命令。它提供确定性控制——确保某些动作一定发生，而非依赖 AI 的判断。
与 Skill 的核心区别
| 特性 | Hook | Skill |
|---|---|---|
| 本质 | 确定性的 Shell 命令 | AI 阅读的指导文档 |
| 可靠性 | 100% 执行 | 依赖 AI 判断 |
| 适合 | 格式化、拦截、通知 | 知识注入、流程指导 |
所有事件类型
| 事件 | 触发时机 | 典型用途 |
|---|---|---|
SessionStart | 会话开始或恢复 | 注入上下文、环境检查 |
UserPromptSubmit | 用户提交提示词后 | 注入额外上下文 |
PreToolUse | 工具调用前（可拦截） | 拦截危险操作、校验输入 |
PostToolUse | 工具调用成功后 | 自动格式化、运行 Lint |
PostToolUseFailure | 工具调用失败后 | 错误记录 |
PermissionRequest | 权限对话框弹出时 | 自动授权/拒绝 |
Notification | 通知发送时 | 桌面通知 |
SubagentStart | Subagent 启动时 | 环境准备 |
SubagentStop | Subagent 结束时 | 资源清理 |
Stop | AI 完成回复时 | 完整性检查 |
PreCompact | 上下文压缩前 | 保存关键信息 |
ConfigChange | 配置文件变更时 | 审计日志 |
SessionEnd | 会话终止时 | 清理临时文件 |
Hook 类型
| 类型 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
command | 执行 Shell 命令 | 格式化、拦截、通知 |
prompt | 发送给 LLM 做判断（返回 ok/not ok） | 需要 AI 判断的场景 |
agent | 派发 Subagent 验证（可读文件、运行命令） | 需要检查代码库状态的验证 |
http | POST 事件数据到 HTTP 端点 | 外部服务集成 |
配置位置
| 位置 | 作用范围 |
|---|---|
~/.claude/settings.json | 所有项目 |
.claude/settings.json | 当前项目（可提交 Git） |
.claude/settings.local.json | 当前项目（不提交） |
实用示例
示例 1：文件编辑后自动格式化
{
"hooks": {
"PostToolUse": [
{
"matcher": "Edit|Write",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": "jq -r '.tool_input.file_path' | xargs npx prettier --write"
}
]
}
]
}
}
示例 2：禁止修改敏感文件
{
"hooks": {
"PreToolUse": [
{
"matcher": "Edit|Write",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": ".claude/hooks/protect-files.sh"
}
]
}
]
}
}
protect-files.sh：
#!/bin/bash
INPUT=$(cat)
FILE_PATH=$(echo "$INPUT" | jq -r '.tool_input.file_path // empty')
PROTECTED=(".env" "package-lock.json" ".git/")
for pattern in "${PROTECTED[@]}"; do
if [[ "$FILE_PATH" == *"$pattern"* ]]; then
echo "Blocked: $FILE_PATH matches protected pattern '$pattern'" >&2
exit 2 # exit 2 = 拦截操作
fi
done
exit 0
示例 3：AI 完成时检查任务是否完整
{
"hooks": {
"Stop": [
{
"hooks": [
{
"type": "prompt",
"prompt": "检查所有请求的任务是否都已完成。如果没有，返回 {\"ok\": false, \"reason\": \"剩余工作描述\"}。"
}
]
}
]
}
}
示例 4：桌面通知（AI 等待输入时提醒你）
{
"hooks": {
"Notification": [
{
"matcher": "",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": "osascript -e 'display notification \"Claude Code 需要你的注意\" with title \"Claude Code\"'"
}
]
}
]
}
}
退出码含义
| 退出码 | 含义 |
|---|---|
0 | 操作继续，stdout 添加到上下文 |
2 | 拦截操作，stderr 作为反馈告知 AI |
| 其他 | 操作继续，stderr 记录到日志 |
何时使用
- 需要 100% 确定性执行的动作（格式化、校验、拦截）
- 文件编辑后自动运行 Linter / Formatter
- 拦截危险操作（修改 .env、删除重要文件）
- 桌面通知、审计日志
- 上下文压缩后重新注入关键信息
六、MCP Server —— 外部系统集成
是什么
MCP（Model Context Protocol）是一个开放协议，让 AI 工具通过统一的适配器连接外部系统——数据库、API、GitHub、Slack 等。每个 MCP Server 暴露工具（tools）、资源（resources）和提示（prompts）供 AI 使用。
类比
MCP Server 之于 AI ≈ 驱动程序 之于操作系统
不需要为每个外部系统写定制集成，只需安装对应的 MCP Server。
安装方式
# 添加 GitHub MCP Server
claude mcp add github -- npx -y @modelcontextprotocol/server-github
# 添加数据库 MCP Server
claude mcp add postgres -- npx -y @modelcontextprotocol/server-postgres postgresql://localhost/mydb
常见 MCP Server
| Server | 功能 |
|---|---|
| GitHub | PR、Issue、仓库操作 |
| PostgreSQL | 数据库查询 |
| Filesystem | 文件系统操作（用于沙盒环境） |
| Slack | 消息发送和读取 |
| Playwright | 浏览器自动化 |
| Lark/飞书 | 飞书文档和消息 |
MCP 工具命名
MCP 工具的命名格式为 mcp__<server>__<tool>，例如：
mcp__github__search_repositoriesmcp__postgres__query
在 Hook 中可以用 mcp__github__.* 正则匹配某个 Server 的所有工具。
何时使用
- 需要 AI 直接操作 GitHub、数据库、消息系统等外部服务
- 有现成的 MCP Server 可用时（避免重复造轮子）
- 需要在 AI 对话中查询实时数据
七、Plugin —— 打包与分发
是什么
Plugin 是一个将 Skill、Command、Hook、Subagent、MCP Server 打包在一起的分发单元。安装一个 Plugin 就能获得一整套配置好的工作流。
类比
Plugin 之于 Claude Code ≈ npm 包 之于 Node.js
安装方式
# 从市场添加源
/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace
# 安装插件
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace
# 更新插件
/plugin update superpowers
Plugin 内部结构
my-plugin/
├── skills/ # 自动激活的技能
│ └── my-skill/
│ └── SKILL.md
├── commands/ # 斜杠命令
│ └── my-command.md
├── agents/ # 自定义 Subagent
│ └── my-agent.md
├── hooks/ # 事件钩子
│ └── hooks.json
└── plugin.json # 插件元数据
安装后，各组件无缝合并到 Claude Code 中——Hook 自动生效、Command 出现在自动补全中、Skill 按上下文激活。
何时使用
- 团队统一工具链和工作流标准
- 分享已验证的最佳实践配置
- 使用社区提供的成熟解决方案（如 Superpowers）
概念关系总结
用户输入
│
├─ 匹配 /command → 执行 Command
│
├─ 匹配 Skill 描述 → 自动加载 Skill
│
├─ AI 决定调用工具
│ ├─ PreToolUse Hook → 拦截/放行
│ ├─ 执行工具
│ └─ PostToolUse Hook → 格式化/检查
│
├─ AI 决定委派任务 → 启动 Subagent
│ ├─ SubagentStart Hook
│ ├─ Subagent 独立工作
│ └─ SubagentStop Hook
│
├─ 需要外部数据 → 调用 MCP Server
│
└─ AI 完成回复 → Stop Hook
分层决策
| 层级 | 机制 | 核心问题 |
|---|---|---|
| 记忆层 | CLAUDE.md | "AI 应该始终知道什么？" |
| 知识层 | Skill | "AI 在特定场景应该知道什么？" |
| 操作层 | Command | "用户想手动触发什么流程？" |
| 执行层 | Agent / Subagent | "谁来独立完成这个任务？" |
| 控制层 | Hook | "哪些操作必须被自动检查？" |
| 集成层 | MCP Server | "AI 需要连接哪些外部系统？" |
| 分发层 | Plugin | "怎么把配置分享给团队？" |