生態：Skill、Plugin、MCP

三種擴展機制，三種侵入深度

Claude Code 有三種方式可以擴展它的能力，侵入核心的深度依次遞增。

Skill 是最輕量的：本質上是一段注入 system prompt 的 Markdown 文字，告訴模型「在這種場景下，按這個方式行動」。Skill 不改程式碼，不碰工具清單，完全在 prompt 層面運作。Plugin 往下一層，能同時修改 prompt、工具清單和權限設定，還能注入自訂命令。MCP 再往下，直接把外部系統的工具橋接進來，並且影響模型對自身能力邊界的感知。

Skill：17 個 Bundled，無限自訂

程式碼庫內建 17 個 bundled skill，涵蓋常見的開發場景：程式碼審查、測試驅動開發、文件生成、git 工作流程等。每個 skill 是一個 Markdown 檔案，frontmatter 定義觸發條件，正文是注入模型的指令。

Skill 的觸發方式有兩種。使用者明確呼叫（/review-pr、/tdd）是一種，另一種是 skill 本身在 frontmatter 裡定義觸發條件，讓 Claude Code 在辨識到特定場景時自動載入。後者讓 skill 能做到「場景感知」——進入有 pytest.ini 的專案時自動載入 Python 測試 skill，不需要使用者手動觸發。

自訂 skill 放在 ~/.claude/skills/ 或專案的 .claude/skills/ 目錄下，格式和 bundled skill 完全一樣。

Plugin：42 個檔案，改得更深

Plugin 系統橫跨 42 個檔案，能做的事比 Skill 多得多。

Prompt 修改是和 skill 共通的能力。但 plugin 還能修改工具清單——添加新工具、覆蓋現有工具的 schema、甚至移除特定工具。對於需要嚴格限制工具集的企業部署場景，這個能力很關鍵：在 plugin 層面移除 Bash 工具，比在每次對話裡靠 prompt 提醒模型「不要用 Bash」可靠得多。

權限設定修改是 plugin 特有的能力：可以為特定工具設置預設的允許或拒絕規則，無需使用者每次手動確認。自訂命令注入也只有 plugin 支援——plugin 能把新的 /command 加進 Claude Code 的命令系統，和 bundled 命令共存。

MCP：工具橋和行為說明注入

MCP（Model Context Protocol）是最底層的擴展機制。透過 mcp.ts 入口，外部 MCP 伺服器的工具能被橋接進 Claude Code 的工具系統，從模型的角度看，MCP 工具和內建工具沒有區別。

但 MCP 不只是工具橋。每個 MCP 工具在橋接時可以附帶行為說明（behavior description），這段說明會被注入到 Prompt 的動態部分。模型不只是「能呼叫這個工具」，還「知道這個工具在什麼情況下適合用、有什麼限制、輸出要怎麼解讀」。

這個設計讓模型的能力感知是動態的。載入了 MCP 資料庫工具時，模型知道自己能查資料庫；卸載後，這個感知消失。能力清單不是寫死在 system prompt 裡的，而是隨著實際可用工具動態組裝的。

模型感知自身能力

這三種擴展機制共同實現了一個重要的設計目標：模型對自身能力的感知和實際可用能力保持一致。

很多 AI 工具的問題是模型「知道」自己能做某件事，但實際上那個工具沒有被啟用，或者參數格式已經變了。Claude Code 的做法是讓工具清單、工具說明、行為規範這三件事都在執行時動態組裝，而不是靜態寫死。Skill 載入時 prompt 更新，Plugin 啟用時工具清單更新，MCP 工具橋接時行為說明注入。模型在任何時刻看到的，就是它實際能做的。

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參考來源： 本文內容參考 Xiao Tan（@tvytlx）的《Claude Code 源碼架構深度解析 V2.0》，基於原報告的分析框架和研究成果整理。