现在 AI 的 skill、MCP 等东西，都是内嵌在平台里的一部分，每次启动 Agent 时作为初始上下文的一部分发给 AI，并且整段对话期间都不会变，以提高 Token 缓存命中率，节约成本。
这也太傻了吧？
也许我的 skill 和 MCP 都有特定的用途，但它们很难同时派上用场。AI 给我查新闻的时候，不需要知道剪视频、写代码的东西。如果我有 200 个 skill，50 个 MCP 工具，需要每次对话都发给 AI 所有的这些 skill 和工具描述，就很容易 Token 爆炸，上下文混乱。
但似乎各家都没有开发按需加载的功能，所以就自己做了一个。
我给这个项目取名为“能力库，capacity library”，将 skill 和 MCP 都视为 AI 的能力，统一纳入管理。
整体的使用流程是：
用户对 AI 提出任务
AI 向能力库咨询
能力库推荐适用的 skill 和 MCP
AI 阅读 skill、加载 MCP
按指引调用工具，开始干活
能力库把启动 Agent 时所做的被动加载所有能力，变成了任务中主动按需加载。
如无必要，勿增实体，东西越多越容易出错。所以整体能力库只有三个部分：
skill 库：一堆 md 文档，分组放置在不同文件夹里。另有一个 skill 清单，便于查询。
MCP 库：一个 JSON 文件，里面是所有 MCP 的配置内容。配置文件本身就是清单。
支持能力库运转的几个Python脚本。
独立和通用是整个能力库的设计灵魂。
1，只需通用的阅读和命令行工具，没有外部依赖。AI 使用时只需要用普通的文档阅读工具读取 skill，用命令行工具加载和执行 MCP，无论你用 Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes、Workbudd，还是任何其他的 Agent 平台，不管你用 Windows、Mac、Linux，只要有 Python 即可使用。
2，只使用 .md .py .json 文件，并刻意让程序运行时不会有任何文件被长期占用。你可以将能力库放置在电脑的任意位置，共享给电脑上所有的Agent，同时使用云盘在多台设备间同步（你也可以使用 git 来做同步和管理）。
为了让能力库、高效运行，我设计了以下机制：
入库：
在向能力库新增 skill 或 MCP 时，AI 除了写入 skill 文件和 MCP 配置文件，还需要跑一个入库脚本。对于 skill，入库脚本会检查路径和文件名是否正确，并将对应的技能描述、备注记录到入库清单中。对于 MCP，会尝试加载以检验语法。
前台咨询：
一个独立的轻量 LLM，在接收到 AI 的咨询请求后，阅读库内的清单，从中推荐合适的 skill 和 MCP。作为早期阶段，前台咨询只能阅读本地的能力清单并做出选择。有需要可以开发向量检索或者高级查询语句，并增加获取在线资源的功能。
工具执行：
提供独立的 load 和 use 函数。当 AI 需要调用 MCP 时，使用 load 加载对应的 MCP，获取完整的工具描述，再使用 use 函数执行调用。新增 MCP，或者修改了某些本地 MCP 代码（比如你在开发调试自己的 MCP 时）只需 load 即可使用，无需重启 Agent，无需/reload-mcp 命令。没有专门的read skill功能，因为只要有文档路径，普通read工具已经足够。
根据我自己的使用经验，能力库非常适合以下场景：
- 团队共建。一人创建，全员共享，立即生效。并且因为能力库不绑定设备和平台，每个人都可以保持自己原本的习惯，想换一个 Agent 也能无缝衔接。使用 git 还可以实现更精细化的管理，追踪谁在什么时候因为何种原因修改了哪个 skill 的什么部分。
- MCP 开发者。当你在开发调试 MCP 时，无需守在电脑旁手动重启，AI 可以自己 load ，使用修改后的版本，不断 debug。
- 个人全能 Agent。如果你希望 Agent 帮你做大量不同场景的工作，有非常多 skill 和 MCP ，但每次只使用其中一小部分，你可以把所有这些能力都放到一个库里，而无需担心上下文太多、太乱。
多说几句。
在我看来，目前AI的本质，是一个能力强大的临时工。不是实习生，不是助理，不是伙伴，只是临时工。获取固定薪酬（token费），不对结果负责，召之即来挥之即去，不会下次再来。
你开一个新的对话，相当于招了个新人，它对你毫无了解。你压缩上下文，相当于两个临时工交接工作，新员工对你的了解也只限于压缩后的材料。
对于一个长期的、大型的项目，靠临时工们自发组织进行管理是绝无可能的，因为系统总是有熵增的趋势。旧员工走，新员工来，忒修斯之船上面，只有你是永恒的存在。你无法真正培养临时工，临时工也不会有任何成长性。唯一能持续成长的，是你用来管理临时工的制度体系，和持续运营沉淀积累的经验。
这些积累下来的经验和制度，才是真正属于你（用户）的资产。它不会因为被封号而消失，不会因为软件升级而改变。它不会把你限制在任何一个平台，相反，它让你可以自由地在任意平台穿梭。
这是一个 demo，展示一种可能的设计思路。
如果你也是重度 AI 用户，你可以试试它。
如果你是 AI 平台的开发者，欢迎借鉴能力库的思路。
欢迎讨论。
项目地址：GitHub - alone-tree/Capability-Library
有用的话欢迎 star，欢迎fork，欢迎讨论。