很多人会将 Solon AI Skill 的加载机制（“按需动态加载”）与 Claude Agent Skills 的“渐进式加载”做对比。虽然目标都是为了优化上下文，但其 `底层原理` 和 `适用环境` 有着本质不同：



### 1、渐进式加载 vs. 按需动态加载



| 维度 | Claude Agent Skills (渐进式) | Solon AI Skills (按需动态) |
| -------- | -------- | -------- |
| 交付物     | 工具 + Markdown 文档  | 框架 + Java 代码 (Class) |
| 加载逻辑     | 内容分层披露。模型通过阅读 SKILL.md 的摘要决定是否加载全文。  | 逻辑准入拦截。框架通过执行 isSupported 代码决定是否激活功能。 |
| 核心瓶颈 | 解决“说明书”太长，Token 消耗大的问题。 | 解决“逻辑复杂”，环境多变（权限、环境依赖）的问题。 |
| 生效方式 | 主要是文本层面的“可见性”切换。 | 主要是程序层面的“功能热插拔”。 |
| 优势场景 | 静态的、文档密集型的辅助工具。 | 动态的、工程化的**生产力系统**。 |

Claude 的方式是让 AI “看文档”来决定要不要继续看；而 Solon AI 是让程序“跑代码”来决定要不要给 AI 用。

### 2、“按需动态加载”过程的两个阶段

* 第一阶段，配置挂载 (Configuring)

将 Skill 放入“待选池”。此时 AI 不感知该技能，不消耗 Token。

```java
// a. 静态构建时添加（全局生效的候选技能）
ChatModel agent = ChatModel.of("https://api.moark.com/v1/chat/completions")
                .apiKey("***")
                .model("Qwen3-32B")
                .role("财务数据分析师")
                .instruction("你负责分析订单与退款数据。金额单位均为元。")
                .defaultSkillAdd(sqlSkill) // 注入 SQL 技能
                .build();

// b. 请求时动态添加（仅本次请求生效的候选技能）
agent.prompt("去年消费最高的 VIP 客户是谁？")
                .options(o->{
                    o.skillAdd(sqlSkill);
                })  
```


* 第二阶段，请求时“按需激活” (Activating)


当调用 `.call()` 或 `.stream()` 时，引擎进入 `prepare` 阶段。此时，系统会实时轮询待选池。


```java
// 引擎内部 prepare 处理逻辑简化示意
private SystemMessage prepare() {
    // a. 拼接角色与指令
    StringBuilder systemMessage = new StringBuilder();

    if (Assert.isNotEmpty(options.role())) {
        systemMessage.append("## 你的角色\n").append(options.role()).append("\n\n");
    }
    if (Assert.isNotEmpty(options.instruction())) {
        systemMessage.append("## 执行指令\n").append(options.instruction());
    }

    // b. 动态激活技能（核心环节）
    // SkillUtil 会遍历候选技能，仅当 isSupported 为 true 时，
    // 才会调用 getInstruction 和 getTools 并注入上下文。
    SkillUtil.activeSkills(options, originalPrompt, systemMessage);
    if (systemMessage.length() > 0) {
        return ChatMessage.ofSystem(systemMessage.toString());
    } else {
        return null;
    }
}
```