翻了 Claude Code 源码，搞明白了 Skill Prompt 该往哪塞

Tue, 14 Apr 2026 00:00:00 +0000

做 Agent 做到需要动态加载 prompt 的时候，第一直觉是做成一个 tool——模型识别到场景后调这个 tool，把对应的 prompt 作为 tool result 返回。

直觉很自然，但效果一般。模型对 tool result 里的内容遵从度不高，时不时就自己发挥，跳过关键步骤。

带着这个问题去翻了 Claude Code 的源码。Claude Code 有一套 Skill 系统，/commit、/review-pr 这些斜杠命令背后都是一段完整的 prompt，场景完全一样。它是怎么处理的？

系统提示词是动态拼装的

先看系统提示词的架构。Claude Code 的 system prompt 不是一整块文本，而是在 constants/prompts.ts 的 getSystemPrompt() 里运行时拼装的：

return [
  // --- 静态部分（跨用户可缓存）---
  getSimpleIntroSection(),        // 身份
  getSimpleSystemSection(),       // 系统规则
  getSimpleDoingTasksSection(),   // 任务规则
  getActionsSection(),            // 操作安全
  getUsingYourToolsSection(),     // 工具使用
  getSimpleToneAndStyleSection(), // 语气
  getOutputEfficiencySection(),   // 输出效率

  // === 缓存分界线 ===
  SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY,

  // --- 动态部分（会话相关）---
  sessionGuidance,     // 会话级指引
  memory,              // 记忆
  envInfo,             // 环境信息
  language,            // 语言偏好
  mcpInstructions,     // MCP 服务器指令
  ...
].filter(s => s !== null)

中间那个 SYSTEM_PROMPT_DYNAMIC_BOUNDARY 是缓存分界线。之前的内容对所有用户一样，命中 prompt cache；之后的内容每个会话可能不同。

Claude Code on niuzj

翻了 Claude Code 源码，搞明白了 Skill Prompt 该往哪塞

系统提示词是动态拼装的