Rust-Skills 功能概览
January 17, 2026 · View on GitHub
按功能分类的能力总结
三大功能分类
| 中文 | 英文 | 作用 |
|---|---|---|
| 元认知类 | Meta-Cognition | 提升语义识别，追溯问题本质 |
| 动态 Skills 类 | Dynamic Skills | 按需生成 Skills，热加载 crate skills |
| 信息获取类 | Info Fetching | 获取最新信息，紧跟 Rust 前沿 |
1. 元认知类 (Meta-Cognition)
核心价值
提升 Claude Code 对 Rust 学习和实践中遇到问题的语义识别能力，从表面错误追溯到问题本质。
解决的问题
| 问题 | 传统 AI | 元认知 AI |
|---|---|---|
| E0382 错误 | "加 .clone()" | 追溯所有权设计，给出领域正确方案 |
| 类型选择 | 泛泛建议 | 基于领域约束的决策 |
| 设计问题 | 通用模式 | 符合领域最佳实践 |
Skills 组成
路由与框架
| Skill | 功能 |
|---|---|
| rust-router | 入口路由，识别问题层级和领域 |
| _meta/reasoning-framework | 三层追溯方法论 |
| _meta/layer-definitions | L1/L2/L3 定义 |
Layer 1: 语言机制 (HOW)
识别 Rust 语言层面的问题类型：
| Skill | 元问题 | 识别信号 |
|---|---|---|
| m01-ownership | 谁应该拥有这个数据？ | E0382, E0597, move, borrow |
| m02-resource | 需要什么所有权模型？ | Box, Rc, Arc, 智能指针 |
| m03-mutability | 可变性边界在哪里？ | E0499, E0502, mut, Cell |
| m04-zero-cost | 编译器能优化什么？ | E0277, generic, trait |
| m05-type-driven | 类型如何编码约束？ | newtype, PhantomData |
| m06-error-handling | 失败是预期还是异常？ | Result, Error, panic |
| m07-concurrency | 如何保证编译期安全？ | Send, Sync, async |
Layer 2: 设计选择 (WHAT)
识别架构和设计层面的问题：
| Skill | 元问题 |
|---|---|
| m09-domain | 领域规则如何变成类型？ |
| m10-performance | 性能瓶颈在哪里？ |
| m11-ecosystem | 如何与现有系统集成？ |
| m12-lifecycle | 资源生命周期模式？ |
| m13-domain-error | 失败恢复策略？ |
| m14-mental-model | 正确的心智模型？ |
| m15-anti-pattern | 常见认知陷阱？ |
Layer 3: 领域约束 (WHY)
识别领域特定的约束和规则：
| Skill | 领域 | 核心约束 |
|---|---|---|
| domain-fintech | 金融 | 审计追踪、精度、不可变 |
| domain-web | Web | 无状态、线程安全、异步 |
| domain-cli | 命令行 | 单线程、用户交互 |
| domain-embedded | 嵌入式 | no_std、资源限制 |
| domain-cloud-native | 云原生 | 分布式、可观测 |
| domain-iot | 物联网 | 低资源、遥测 |
| domain-ml | 机器学习 | 张量、推理优化 |
工作流程
用户问题: "Web API 报错 Rc cannot be sent"
│
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ rust-router 语义识别 │
│ ├─ 检测: "Web API" → 领域: domain-web │
│ ├─ 检测: "Send" 错误 → 机制: m07 │
│ └─ 决策: 双技能加载 │
└─────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 三层追溯 │
│ L1: Rc 不是 Send (表面) │
│ ↑ │
│ L3: Web handlers 在任意线程运行 (约束) │
│ ↓ │
│ L2: 使用 Arc + State extractor (设计) │
└─────────────────────────────────────────┘
│
▼
领域正确的架构方案
2. 动态 Skills 类 (Dynamic Skills)
核心价值
Rust 生态中有大量 crate，无法为每个都预置 skills。利用 Claude Code 的热加载特性，按需生成 crate 专属 skills。
解决的问题
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| Crate 数量庞大 | 按需生成，而非预置 |
| 版本频繁更新 | 从最新文档生成 |
| 项目依赖各异 | 支持全局和项目级 |
存储策略
~/.claude/skills/ ← 全局 (常用 crate)
├── tokio/
│ ├── SKILL.md
│ └── references/
├── serde/
├── ratatui/
└── std/ ← 标准库
项目/.claude/skills/ ← 项目级 (特定依赖)
├── sqlx/
├── sea-orm/
└── my-company-crate/
使用场景
| 场景 | 存储位置 | 示例 |
|---|---|---|
| 常用 crate | 全局 ~/.claude/skills/ | tokio, serde, ratatui, std |
| 项目特定依赖 | 项目 .claude/skills/ | sqlx, 业务 crate |
| 临时学习 | 项目级，用完删除 | 试用新 crate |
Skills 组成
| Skill | 功能 |
|---|---|
| core-dynamic-skills | 动态 skills 生成框架 |
| rust-skill-creator | 从文档生成 skills |
命令
| 命令 | 功能 |
|---|---|
/sync-crate-skills | 从 Cargo.toml 批量生成 |
/update-crate-skill <crate> | 更新指定 crate |
/clean-crate-skills | 清理动态 skills |
/create-llms-for-skills <urls> | 从 URL 生成 llms.txt |
/create-skills-via-llms <crate> <path> | 从 llms.txt 创建 skill |
工作流程
方式一：从 Cargo.toml 自动生成
┌─────────────────────────────────────────┐
│ /sync-crate-skills │
│ │ │
│ ▼ │
│ 解析 Cargo.toml 依赖 │
│ │ │
│ ▼ │
│ 检查 actionbook 是否有 llms.txt │
│ │ │
│ ├─ 有 → 直接生成 skill │
│ └─ 无 → 从 docs.rs 抓取生成 │
│ │ │
│ ▼ │
│ 写入 ~/.claude/skills/{crate}/ │
└─────────────────────────────────────────┘
方式二：手动为特定 crate 生成
┌─────────────────────────────────────────┐
│ /create-llms-for-skills <docs_url> │
│ │ │
│ ▼ │
│ 抓取文档，生成 llms.txt │
│ │ │
│ ▼ │
│ /create-skills-via-llms tokio ./llms.txt│
│ │ │
│ ▼ │
│ 生成高质量 skill │
└─────────────────────────────────────────┘
生成的 Skill 结构
~/.claude/skills/tokio/
├── SKILL.md # 主 skill 文件
│ ├── 触发关键词
│ ├── 核心概念
│ ├── 常用模式
│ └── 文档引用
└── references/ # 详细参考
├── runtime.md
├── task.md
├── sync.md
└── io.md
Skill 继承模式
对于复杂 crate，采用父子结构：
~/.claude/skills/
├── tokio/ # 父 Skill: 广泛触发，概览
│ ├── SKILL.md
│ └── references/
│ └── rust-defaults.md ← 共享规则
│
├── tokio-task/ # 子 Skill: 精确触发，深入
│ └── references/ → symlink
├── tokio-sync/
└── tokio-time/
优势:
- 触发精度：父广泛匹配，子精确匹配
- 规则复用：共享
rust-defaults.md - 上下文节省：只加载需要的子 Skill
详见 docs/architecture-zh.md 中的"Skill 继承模式"章节。
3. 信息获取类 (Info Fetching)
核心价值
让 Claude Code 精准获取 Rust 语言和生态的最新信息，让用户紧跟 Rust 最前沿。
解决的问题
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| AI 知识截止日期 | 实时抓取最新信息 |
| 版本更新频繁 | 后台 agents 定期获取 |
| 信息源分散 | 聚合多个权威来源 |
Skills 组成
| Skill | 功能 |
|---|---|
| rust-learner | 版本和 crate 信息路由 |
| rust-daily | Rust 生态新闻聚合 |
Agents (后台研究员)
| Agent | 数据源 | 获取内容 |
|---|---|---|
| rust-changelog | releases.rs | Rust 版本特性、破坏性变更 |
| crate-researcher | lib.rs, crates.io | Crate 版本、features、依赖 |
| docs-researcher | docs.rs | 第三方 crate API 文档 |
| std-docs-researcher | doc.rust-lang.org | 标准库文档 |
| clippy-researcher | rust-clippy | Lint 规则解释 |
| rust-daily-reporter | Reddit, TWIR, Blog | 生态动态新闻 |
命令
| 命令 | 功能 |
|---|---|
/rust-features [version] | 查询 Rust 版本特性 |
/crate-info <crate> | 查询 crate 信息 |
/docs <crate> [item] | 获取 API 文档 |
/rust-daily [day|week|month] | Rust 生态新闻 |
信息源
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 信息获取网络 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Rust 官方 Rust 生态 │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ releases.rs │ │ crates.io │ │
│ │ 版本发布 │ │ lib.rs │ │
│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │
│ │ │ │
│ ┌──────┴───────┐ ┌──────┴───────┐ │
│ │doc.rust-lang │ │ docs.rs │ │
│ │标准库文档 │ │ crate 文档 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │
│ 社区动态 │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Reddit │ │ TWIR │ │ Blog │ │
│ │ r/rust │ │ This Week │ │ 官方博客 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
缓存策略
| 数据类型 | TTL | 说明 |
|---|---|---|
| Rust 版本 | 168h | 发布不频繁 |
| Crate 信息 | 24h | 更新较频繁 |
| API 文档 | 72h | 相对稳定 |
| Clippy Lints | 168h | 跟随 Rust 版本 |
工作流程
用户: "tokio 最新版本有什么新特性？"
│
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ rust-learner 路由 │
│ 识别: crate 版本查询 → crate-researcher │
└─────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ crate-researcher agent │
│ 1. 检查缓存 (24h TTL) │
│ 2. 若过期，从 lib.rs 获取 │
│ 3. 返回: 版本、features、changelog │
└─────────────────────────────────────────┘
│
▼
最新、准确的 crate 信息
rust-learner 详解
rust-learner 是信息获取类的核心路由 Skill，负责调度后台 Agents 获取实时信息。
用户问题 (版本/文档/特性)
│
▼
┌───────────────────────────────────────────┐
│ rust-learner (路由层) │
│ │
│ 识别查询类型 → 选择对应 Agent → 后台执行 │
└───────────────────────────────────────────┘
│
├──────────────────┬──────────────────┐
▼ ▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│rust-changelog│ │crate- │ │docs- │
│ │ │researcher │ │researcher │
│ releases.rs │ │ lib.rs │ │ docs.rs │
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
Agent 路由表:
| 查询类型 | 调度的 Agent | 数据源 |
|---|---|---|
| Rust 版本特性 | rust-changelog | releases.rs |
| Crate 版本/信息 | crate-researcher | lib.rs, crates.io |
| 标准库文档 (Send, Arc...) | std-docs-researcher | doc.rust-lang.org |
| 第三方 crate 文档 | docs-researcher | docs.rs |
| Clippy lint 规则 | clippy-researcher | rust-clippy |
| Rust 生态新闻 | rust-daily-reporter | Reddit, TWIR |
触发关键词:
# 英文
latest version, what's new, changelog, Rust 1.x,
crate info, docs.rs, API documentation, which crate
# 中文
最新版本, 版本号, 新特性, crate 信息, 文档, 依赖
关键设计原则:
| 原则 | 说明 |
|---|---|
| 后台执行 | 所有 Agent 用 run_in_background: true |
| 不猜版本 | 永远通过 Agent 获取真实数据 |
| 禁用 WebSearch | 不用 WebSearch 查 crate 信息 |
| Fallback 机制 | actionbook → agent-browser → WebFetch |
核心依赖：Actionbook MCP
Actionbook 是 rust-skills 的核心基础设施，提供预计算的网页选择器。
为什么 Actionbook 是核心依赖？
传统方式 (无 Actionbook):
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 访问 lib.rs │
│ 2. 获取整个 HTML (可能 100KB+) │
│ 3. 解析 DOM，猜测选择器 │
│ 4. 提取数据 (可能失败，选择器不对) │
│ 5. 重试... 消耗大量 tokens 和时间 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
有 Actionbook:
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 查询 actionbook: "lib.rs crate info" │
│ 2. 获得精确选择器: │
│ { │
│ "version": ".crate-version", │
│ "description": ".crate-description", │
│ "features": ".crate-features li" │
│ } │
│ 3. 直接用选择器提取数据 │
│ 4. 一次成功，高效准确 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
Actionbook 工作机制
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Actionbook MCP │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 预计算选择器数据库 │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ lib.rs: │ │
│ │ version: ".crate-version" │ │
│ │ features: ".crate-features li" │ │
│ │ │ │
│ │ docs.rs: │ │
│ │ signature: ".fn-signature" │ │
│ │ description: ".docblock" │ │
│ │ │ │
│ │ releases.rs: │ │
│ │ changelog: ".release-notes" │ │
│ │ features: ".language-features li" │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ MCP 接口 │
│ ├── search_actions(query) → 搜索匹配的站点 │
│ └── get_action_by_id(id) → 获取完整选择器 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
MCP 工具:
| 工具 | 参数 | 返回 |
|---|---|---|
search_actions | query, type, limit | action IDs, 预览, 相关度 |
get_action_by_id | id | URL, 选择器, 元素类型 |
为什么是"核心依赖"？
| 维度 | 无 Actionbook | 有 Actionbook |
|---|---|---|
| 准确性 | 选择器可能失效 | 预计算，经过验证 |
| 效率 | 解析整页 HTML | 精确选择器提取 |
| Token 消耗 | 高 (传输大量 HTML) | 低 (只传选择器) |
| 可靠性 | 网站改版就失败 | 集中维护，快速更新 |
| 可扩展性 | 每个站点单独适配 | 统一接口，一次接入 |
rust-skills 依赖 Actionbook 的场景:
rust-learner
├── crate-researcher → actionbook: lib.rs 选择器
├── docs-researcher → actionbook: docs.rs 选择器
├── rust-changelog → actionbook: releases.rs 选择器
└── std-docs-researcher → actionbook: doc.rust-lang.org 选择器
agent-browser 浏览器自动化
agent-browser 是执行层工具，配合 Actionbook 的选择器进行数据提取。
# 基本工作流
agent-browser open <url> # 打开页面
agent-browser get text <selector> # 用 actionbook 选择器提取
agent-browser close # 关闭
核心命令:
| 命令 | 功能 |
|---|---|
open <url> | 导航到页面 |
snapshot -i | 获取可交互元素 (带 ref) |
get text <selector> | 提取文本 |
click @ref | 点击元素 |
fill @ref "text" | 填充输入 |
screenshot | 截图 |
工具链协作
三层工具链形成完整的信息获取管道：
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 信息获取管道 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Layer 1: 路由决策 (rust-learner) │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 用户: "tokio 最新版本" │ │
│ │ 决策: crate 查询 → crate-researcher agent │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ Layer 2: 选择器获取 (Actionbook MCP) │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ search_actions("lib.rs crate") │ │
│ │ get_action_by_id("lib.rs/crates") │ │
│ │ 返回: { version: ".crate-version", ... } │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ Layer 3: 数据提取 (agent-browser) │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ agent-browser open lib.rs/crates/tokio │ │
│ │ agent-browser get text ".crate-version" │ │
│ │ 返回: "1.49.0" │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ 输出: tokio 1.49.0, features, 文档链接 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
优先级 Fallback:
actionbook MCP → agent-browser CLI → WebFetch (仅备用)
│ │ │
▼ ▼ ▼
获取预计算选择器 执行浏览器抓取 最后手段 (无选择器)
为什么这个顺序？
| 工具 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| Actionbook + agent-browser | 精确、高效、可靠 | 需要预计算选择器 |
| WebFetch | 简单、无依赖 | 获取整页、解析困难 |
功能协作
三类功能相互配合：
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户问题 │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────┘
│
┌───────────────┼───────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐
│ 元认知类 │ │ 动态 Skills│ │ 信息获取类 │
│ │ │ │ │ │
│ 语义识别 │ │ crate 知识 │ │ 最新信息 │
│ 追溯本质 │ │ 按需加载 │ │ 实时获取 │
└─────┬─────┘ └─────┬─────┘ └─────┬─────┘
│ │ │
└───────────────┼───────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────┐
│ 领域正确 + 最新准确的 │
│ 架构方案 │
└─────────────────────────┘
协作示例
问题: "用 tokio 1.40 写一个 Web 服务，处理并发请求"
1. 元认知类: 识别 Web + 并发 → 加载 domain-web + m07
2. 动态 Skills: 加载 tokio skill (最新 API 模式)
3. 信息获取类: 确认 tokio 1.40 特性和最佳实践
→ 输出: 基于最新 tokio 版本、符合 Web 领域约束的方案
总结
| 功能类 | 核心价值 | Skills/Agents |
|---|---|---|
| 元认知 | 语义识别，追溯本质 | rust-router, m01-m15, domain-* |
| 动态 Skills | 按需生成，热加载 | core-dynamic-skills, rust-skill-creator |
| 信息获取 | 最新信息，紧跟前沿 | rust-learner, 8 个 agents |
rust-skills 的目标：
让 Claude Code 成为一个理解问题本质、掌握最新生态、按需扩展知识的 Rust 开发助手。