场景驱动：为编码 Agent 搭配 Prompt、Skills 和 MCP

上一篇聊了 Prompt、Skills 和 MCP 的概念，但理论归理论，真到了实际开发中，面对不同的任务场景，这三样东西到底该怎么配？

我在实践中摸索出一个核心思路：场景驱动，分层设计。没有万能配置，只有最适合当前场景的组合。

三条设计原则

在聊具体场景之前，先说三条我总结的原则，它们会贯穿后面所有的配置决策。

Prompt 求稳。 System Prompt 是 Agent 的宪法，关注的是"成为谁"而不是"做什么"。它应该高度通用和稳定，不要为了某个小任务频繁改动。

Skills 求活。 所有面向具体任务的知识、流程、最佳实践，都应该封装成独立的 Skill。像乐高积木一样，需要什么能力就拼什么模块。

MCP 按需。 MCP 不是每个场景都需要的。只有当任务涉及超大代码库、跨会话状态保持、或者需要调用外部服务时，才值得启用。

场景一：从零开发新项目

从一张白纸开始构建应用，比如一个 React 待办事项 App。

Prompt 方面，我会把 Agent 定义为"资深全栈工程师"，植入代码质量意识——"编写可维护的组件化代码"、"禁止硬编码敏感信息"这类准则。

Skills 方面，这是最需要精心挑选的部分。我通常会加载这几个：

• 组件脚手架 Skill：提供创建 React 组件的标准模板
• 状态管理 Skill：指导如何正确使用 Redux 等状态库
• API 集成 Skill：封装 Axios 请求、响应处理和错误捕获的模式
• 样式 Skill：常用 TailwindCSS 工具类的速查表

MCP 方面，项目初期代码量小，完全不需要。等项目规模上来了，再把代码库索引到 MCP，方便 Agent 做全局的依赖分析。

场景二：重构现有代码

把一个臃肿的"上帝函数"拆成多个职责单一的小函数，这种活儿对 Agent 的要求很高。

Prompt 要强调设计原则。我会把 Agent 设定为"代码质量与重构专家"，核心准则是严格遵循 SOLID、DRY 原则，并且"重构前后所有单元测试必须通过"。我还会要求它提交重构前后的代码对比和逻辑说明。

Skills 方面，我会加载三个关键技能包：

• 代码坏味道检测 Skill：包含长函数、重复代码、过大的类等常见问题的识别方法
• 重构手法 Skill：提供提取函数、内联变量等核心重构手法的代码范例
• 单元测试 Skill：指导如何为重构模块编写全面的测试，这是安全重构的基石

MCP 在这个场景下是必须的。必须把整个代码库加载进去，Agent 才能做全局影响分析——改了一个函数，不会把别的地方搞崩。

场景三：修复 Bug

修 Bug 考验的是逻辑推理和系统性排查能力。比如"用户点了删除按钮，列表没刷新"这种问题。

Prompt 方面，我会把 Agent 塑造成"经验丰富的调试工程师"，强调像侦探一样细致和严谨。核心准则是"先读代码再动手，不要瞎猜"，并固化一套标准调试流程：复现 → 假设 → 验证 → 修复 → 补测试。

Skills 方面，根据 Bug 类型按需加载：

• 通用调试技巧 Skill：断点、日志、堆栈分析等基本功
• 浏览器开发者工具 Skill：针对前端 Bug，指导检查网络请求、DOM 变化、控制台错误
• Git Bisect Skill：对于回归性 Bug，用二分查找法定位引入问题的提交

MCP 推荐使用。把 Bug 报告、错误日志、复现步骤等信息存入 MCP，给 Agent 提供最完整的"案发现场"。

场景四：编写技术文档

让 Agent 把复杂的代码逻辑转化成清晰易懂的文档。

Prompt 定义为"技术文档工程师"，强调清晰、准确、简洁。核心要求是文档必须结构完整——功能概述、参数列表、返回值说明、使用示例，一个都不能少。

Skills 方面：

• API 文档模板 Skill：提供可直接填空的 Markdown 模板，确保风格统一
• 代码转文字 Skill：教 Agent 如何用打比方、分步骤的方式，把复杂逻辑讲清楚

MCP 同样是必须的。Agent 需要完整阅读源码的内部实现和边界条件，才能写出有深度的文档，而不是对着函数签名做简单翻译。

总结

回头看这四个场景，规律很明显：Prompt 始终稳定地定义身份和原则，Skills 根据任务灵活切换，MCP 则视信息量和复杂度按需启用。

没有一劳永逸的最佳配置。找到适合当前场景的组合，才是用好编码 Agent 的关键。