待验证70% 置信观点时间未知
过去解决模型能力受限的问题主要有三种方式：在提示词里塞规则、外部写代码返回结果给模型、使用MCP全量工具协议，Skills是第四条路
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来源数
70%
置信度
长期有效
时效性
2026/5/31
首次发现
来源
Skills机制详解：AI按需加载能力的工程实践
bilibiliAI大模型开发教程
涉及实体
相关事实
待验证模型路由的三个关键工程问题是任务类型判断、主力模型不可用时的降级逻辑（Circuit Breaker熔断模式）、多模型间上下文一致性（共享Memory层）73% 相似待验证在应用修复逻辑后，模型在第一次工具调用出错并收到修复结果与提示后，第三次工具调用时即能自我修正70% 相似待验证多模型路由存在两种主流策略：规则路由（基于关键词、token长度、任务类型标签）和模型路由（用轻量分类器预判任务难度）69% 相似待验证Skills 机制通过上下文注入在不修改模型权重的前提下引导模型输出，相比一次性 Prompt Engineering 强调可复用性、版本管理和模块化组合69% 相似待验证普通大模型的工具调用是被动的，模型只能声明想调用某个函数及其参数，实际执行仍需外部系统完成68% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/12914API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/12914MCP
get_claim(id=12914)