AI 编程教程：Skills、MCP 与项目规范

从"跟 AI 聊天"升级到"跑一套组织有序的 AI 工程流程"

🎯 为什么需要这部分内容

Claude Code（以及 Codex、Gemini CLI 等同类工具）在项目**定义好"AI 该如何与代码库协作"**之后，效率会有质的飞跃——不只是告诉它要做什么，而是告诉它该怎么做。本教程覆盖实现这一点的四块基石：

基石	解决什么问题	下一步阅读
Skills	把可复用的专业知识（编码规范、工作流、检查清单）打包起来，只在需要时才加载	Claude Skills
MCP	通过标准协议把 AI 连接到真实的外部系统——数据库、API、内部工具	MCP（模型上下文协议）
AGENTS.md	一份统一的入门文档，让任何 AI Agent 都能理解你的架构、构建命令和规范	AGENTS.md 企业级项目管理
.claude 配置分层	全局、项目、本地三级配置——每一层归谁管，该放什么内容	.claude 配置层级

💡 适合谁看

适合想要更清爽个人配置的独立开发者，也适合希望团队里每个人的 AI 助手都遵循同一套架构、规范和安全边界——而不必在每次对话里重复交代——的团队。

🧩 心智模型

可以把 AI 编程 Agent 的"知识"想象成从宽到窄的分层结构：

~/.claude/                     全局 —— 应用于你机器上的所有项目
  ├── CLAUDE.md                 个人默认设置、编码风格偏好
  ├── settings.json             全局权限、hooks、环境变量
  └── skills/                   任何项目都能用的个人技能

<项目根目录>/AGENTS.md          项目级 —— 跨工具的统一入门文档（Claude Code、Codex、Cursor…）
<项目根目录>/CLAUDE.md           项目级 —— Claude Code 专属入口
<项目根目录>/.claude/
  ├── settings.json              团队共享配置，提交到 git
  ├── settings.local.json        个人覆盖配置，不提交（已 gitignore）
  ├── rules/*.md                 按文件路径自动加载的分层规范
  └── skills/<name>/SKILL.md     按需加载的专业知识，触发时才加载

层级越往下，文件就越具体、优先级也越高。一个组织有序的企业级仓库会四层同时用上：AGENTS.md 负责入门引导，rules 负责按路径自动加载的规范，skills 负责按需触发的深度专业知识，settings.local.json 负责个人权限微调。

🚀 建议阅读顺序

1. 先看 AGENTS.md —— 它是任何 AI Agent 进入你仓库的第一道门。
2. 接着看 .claude 配置层级 —— 搞清楚全局、项目、本地的分工，以及 rules/ 和 skills/ 各自的用途。
3. 然后看 Claude Skills —— 学会正确打包可复用的专业知识。
4. 最后看 MCP —— 把 AI 接入真实系统（数据库、工单系统、内部 API）。

🎉 目标

读完这部分之后，你应该能搭建出这样一个仓库：无论哪个同事打开 Claude Code，甚至换成 Codex 这样的其他工具，都能从同样的架构理解、同样的编码规范、同样安全的权限边界开始工作。