# Spring AI Lab v0.3.0 发布：Skill 系统，让 AI 提示词即插即用

## 前言

[Spring AI Lab](https://gitee.com/sjz_zy/spring-ai-lab) 是一个基于 Spring AI 的 AI 应用快速开发工具箱，将对话、RAG、多 Agent、代码审查等场景封装为即插即用的 Spring Boot Starter。

v0.3.0 版本新增了 **Skill 系统**——一套让 AI 系统提示词可插拔、可热更新、可运行时管理的完整方案。

## 什么是 Skill 系统

简单说，**Skill 就是把一段 AI 的角色设定、行为规范和领域知识打包成一个独立的 `.md` 文件**，框架在用户对话时自动匹配相关 Skill，把对应的系统提示词注入到对话上下文中。

一个 Skill 文件长这样（YAML Frontmatter + Markdown）：

```markdown
---
name: weather-assistant
displayName: 天气助手
description: 提供天气查询、天气预报、气象知识和穿衣建议
category: utility
priority: 5
tags: [天气, 气象, 温度, 出行]
model:
  temperature: 0.3
  maxTokens: 1024
---

# 角色
你是一个专业的天气查询助手...

## 能力范围
- 查询指定城市的实时天气状况
- 提供未来 3-7 天的天气预报

## 约束
- 只回答天气相关问题
```

不需要在代码里硬编码提示词，不需要手动拼接 Prompt。Skill 文件写好往目录里一放，框架自动加载、自动匹配、自动注入。

## 核心特性

### 一、多源加载（三层优先级）

Skill 支持三种来源，按优先级从高到低自动覆盖：

```
① REST API 动态注册（运行时，最高优先级）
    ↓ 覆盖
② 外部文件目录（文件系统，可读写）
    ↓ 覆盖
③ classpath 内置（JAR 内，兜底默认）
```

同名 Skill，高优先级覆盖低优先级。这意味着：
- JAR 里的内置 Skill 保证"开箱即用"
- 外部目录的 Skill 可以随时增删改
- REST API 适合程序化动态管理

### 二、外部目录 + 热加载

只需一行配置：

```yaml
spring:
  ai:
    lab:
      skill:
        external-dir: /opt/myapp/custom-skills
        hot-reload: true
```

之后在 `/opt/myapp/custom-skills/` 目录下：

```bash
# 新增 Skill
vi /opt/myapp/custom-skills/translator.md

# 修改提示词
vi /opt/myapp/custom-skills/weather-assistant.md

# 删除 Skill
rm /opt/myapp/custom-skills/old-skill.md
```

框架通过 Java `WatchService` 监听文件变更，**修改即时生效，无需重启应用**。

### 三、自动初始化

生产环境首次部署时外部目录是空的，新增 `auto-init` 选项：

```yaml
spring:
  ai:
    lab:
      skill:
        external-dir: /opt/myapp/custom-skills
        auto-init: true
```

启动时框架会自动把 JAR 内置的 3 个 Skill 复制到外部目录，之后直接编辑即可。

### 四、REST API 管理端点

开启 `enable-management: true` 后提供完整的 CRUD 接口：

```yaml
spring:
  ai:
    lab:
      skill:
        enable-management: true
```

| 方法 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| GET | `/api/skills` | 列出所有 Skill |
| GET | `/api/skills/{name}` | 查看 Skill 详情（含正文） |
| POST | `/api/skills/{name}` | 创建或更新 Skill |
| DELETE | `/api/skills/{name}` | 删除外部 Skill |
| POST | `/api/skills/reload` | 全量重新加载 |

示例：通过接口创建新 Skill：

```bash
curl -X POST http://localhost:8080/api/skills/translator \
  -H "Content-Type: text/plain" \
  -d '---
name: translator
displayName: 翻译助手
description: 中英文互译专家
category: utility
priority: 3
---
# 角色
你是一个专业的翻译助手，擅长中英文互译。翻译时保持原文语气和风格。'
```

文件自动写入外部目录，Skill 即刻生效。

## 完整配置参考

```yaml
spring:
  ai:
    lab:
      skill:
        enabled: true                     # 启用 Skill 系统
        directory: skills                 # 内置 Skill classpath 路径
        external-dir: ./custom-skills     # 外部可写目录
        auto-init: true                   # 首次自动种子化内置 Skill
        enable-management: false          # REST API 管理（按需开启）
        hot-reload: true                  # 监听文件变更自动刷新
        routing-strategy: semantic        # 路由策略：semantic / keyword / llm
        similarity-threshold: 0.1         # 语义匹配相似度阈值（0-1）
        max-matched-skills: 3             # 每次请求最多匹配的 Skill 数
```

## 实现要点

### SkillLoader 多源加载逻辑

核心加载类 `SkillLoader` 的 `load()` 方法流程：

1. 若配置了 `externalDir` → 初始化外部目录（自动创建 + 可选种子化）
2. 加载外部目录 Skill（高优先级）
3. 加载 classpath 内置 Skill 作为兜底（仅注册外部不存在的同名 Skill）
4. 若开启热加载 → 启动 `WatchService` 监听文件变更

### 文件监听

通过 `java.nio.file.WatchService` 监听外部目录的 `ENTRY_CREATE`、`ENTRY_MODIFY`、`ENTRY_DELETE` 事件，200ms 防抖后触发对应操作。

### 安全管理

REST API 的路径参数做了 `Path.normalize()` + `startsWith()` 校验，防止路径穿越攻击。

## 向后兼容

完全向后兼容。如果你不配置 `external-dir`，行为和之前版本一模一样，只从 `directory` 加载 Skill。

## 测试验证

全部 42 个单元测试通过，零 lint 错误。

---
## 结语

这个项目的初衷很简单：让 AI 能力接入像加一个 Spring Boot Starter 一样简单。

从 0 搭建一个具备对话记忆、多模型路由、容错降级、可观测性的 AI 应用，至少要一两周。但用 Spring AI Lab，引入依赖 + 配 Key 就搞定了。

🔗 **Gitee 地址**：[https://gitee.com/sjz_zy/spring-ai-lab](https://gitee.com/sjz_zy/spring-ai-lab)

🔗 **GitHub**：[https://github.com/Ziye-0911/spring-ai-lab](https://github.com/Ziye-0911/spring-ai-lab)

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Spring AI Lab 是一个基于 Spring AI 的 AI 应用快速开发工具箱，将对话、RAG、多 Agent、代码审查等场景封装为即插即用的 Spring Boot Starter。

大聪明教你学Java | Spring AI Lab v0.3.0 增加 Skill 系统，让 AI 提示词即插即用

Spring AI Lab v0.3.0 增加 Skill 系统 —— 一套让 AI 系统提示词可插拔、可热更新、可运行时管理的完整方案。

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SpringAILab v0.3.0发布全新Skill系统，让AI提示词管理和使用实现即插即用。通过独立的.md文件封装角色设定与领域知识，支持多源加载、外部目录热更新及REST API动态管理，无需硬编码提示词，Skill文件修改即时生效，提升AI应用开发效率。适用于对话、RAG、多Agent等SpringAI场景。

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