1. 先搞清楚这四个词到底在说什么刚接触 AI 编码代理的朋友十有八九会被 Skills、MCP、Prompt、SubAgent 这四个词绕晕。它们经常同时出现在一份配置文件里看起来都像让 AI 干活的东西但职责完全不同。我一开始也把它们混着用结果配出来的代理要么权限失控要么上下文爆炸要么一个简单任务被拆成五层调用。先把一句话定义摆出来方便你建立坐标系Prompt 是你对模型说的话SubAgent 是干活的角色Skills 是这个角色掌握的标准流程MCP 是角色伸手去够外部系统的通道。四者不是替代关系而是从交互层到连接层的垂直堆叠。你写一句帮我审查这个 PR这是 Prompt主代理判断该派谁去这是 SubAgent 调度审查时按固定清单逐项过这是 Skills审查要读 GitHub 上的真实代码这是 MCP。这篇面向刚上手代理编排的开发者重点不是背定义而是把四个概念落到可复制的配置骨架里。我会用 TaoToken 作为统一的 Key 与 API 通道把 Claude Code、Cline、CC Switch 这类工具的接入配置串起来让你配完就能逐项验证Prompt 走通了、SubAgent 被正确调度了、Skills 被加载了、MCP 连上了。适合谁适合已经能跑通单个 AI 编码工具、但一上多角色多工具就乱套的人。2. 用 TaoToken 做统一 Key 与 API 通道在讲配置之前得先解决一个现实问题这四个概念一旦组合使用你往往会同时开好几个工具——Claude Code 跑主代理、Cline 做编辑器内补全、CC Switch 切模型。每个工具各自填一套 Key、各自配一个 base_url管理成本立刻上来而且模型切换时容易配错。TaoToken 在这里的角色是统一入口一个 Key、一个 API 地址供多个编码工具复用。它的 API 地址是https://taotoken.net/api官网在https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end。你可以在控制台里创建 Key然后把它填进各个工具的配置里模型对话、Coding Plan、API Keys 都在同一套体系下管理。需要提前说清楚边界TaoToken 是 API 通道与 Key 管理不是编辑器本身也不替代 Claude Code、Cline 这些客户端。你的 SubAgent 定义、Skills 文件、MCP server 配置仍然写在各自工具的配置目录里TaoToken 只负责让这些工具用同一个 Key 去请求模型。具体操作路径先到控制台创建 API Key拿到sk-开头的字符串然后在需要接入的工具里把 base_url 指向https://taotoken.net/api把 Key 填进对应字段。下面几节我会给出 Claude Code 的settings.json、Cline 的配置片段以及 CC Switch 的config.toml骨架。注意Key 不要硬编码进会提交到 Git 的文件里用环境变量引用后面配置示例都会用${TAOTOKEN_API_KEY}这种写法。3. 可复制的配置骨架settings.json 与 config.toml这一节是全文的核心把四个概念分别落到配置文件的具体字段上。先给 Claude Code 的settings.json骨架它同时承载了模型通道、SubAgent 目录、Skills 挂载和 MCP server 声明。{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: ${TAOTOKEN_API_KEY} }, model: claude-sonnet-4, agentsDir: .claude/agents, skillsDir: .claude/skills, mcpServers: { github: { command: npx, args: [-y, modelcontextprotocol/server-github], env: { GITHUB_TOKEN: ${GITHUB_TOKEN} } }, filesystem: { command: npx, args: [-y, modelcontextprotocol/server-filesystem, ./src] } } }这里每个字段对应一个概念env里的 base_url 和 Key 是 TaoToken 通道agentsDir指向 SubAgent 的 Markdown 文件目录skillsDir是 Skills 的存放位置mcpServers声明了两个 MCP server一个连 GitHub一个连本地文件系统。注意filesystem的 args 里我限定了./src这是最小权限原则的体现——MCP 能碰的范围要显式收窄。接着是 SubAgent 文件本身放在.claude/agents/code-reviewer.md--- name: code-reviewer description: 严格代码审查只读权限 tools: Read, Grep model: claude-sonnet-4 permissionMode: deny-all skills: - security-checklist - style-guide --- # Code Reviewer 你是一位严格的代码审查官。只读代码不修改任何文件。 ## 输出格式 1. 必须修复阻塞合并 2. 建议优化不阻塞 3. 风格问题可选这个文件把 SubAgent 的四个关键字段都体现了tools限定它只能用 Read 和 GreppermissionMode: deny-all表示默认拒绝写操作model指定它用哪个模型skills把两个 Skills 挂到它身上。Skills 文件放在.claude/skills/security-checklist.md内容是一份标准检查清单这里不展开全文核心是它只描述怎么做不描述谁来做。再给 Cline 的配置片段它通常写在 VS Code 的 settings 里{ cline.apiProvider: openai, cline.openAiBaseUrl: https://taotoken.net/api, cline.openAiApiKey: ${TAOTOKEN_API_KEY}, cline.model: claude-sonnet-4 }Cline 本身对 SubAgent 的支持方式和 Claude Code 不同它更偏向单代理加 MCP 扩展所以这里主要体现 TaoToken 通道的接入。如果你用 CC Switch 做多模型切换config.toml骨架如下[providers.taotoken] base_url https://taotoken.net/api api_key ${TAOTOKEN_API_KEY} models [claude-sonnet-4, claude-haiku-4] [router] default taotoken,claude-sonnet-4 think taotoken,claude-sonnet-4 background taotoken,claude-haiku-4CC Switch 的 router 段正好对应 SubAgent 的模型分层思路主对话和思考用强模型后台任务用快模型。你可以把background指向 haiku 这类轻量模型让文档生成、格式检查这类 SubAgent 跑得更省。4. 逐项验证确认四个概念真的生效配置写完不代表生效得逐项验证。我按 Prompt、SubAgent、Skills、MCP 的顺序给出验证动作和预期结果。先验证 Prompt 与模型通道。在 Claude Code 里输入一句最简单的指令比如列出当前目录的 Markdown 文件。如果 TaoToken 通道配对了模型会正常返回文件列表如果 Key 或 base_url 错了这里会直接报 401 或连接失败。这一步排除的是通道问题和后面三个概念无关。再验证 SubAgent 是否被加载。输入/agents或查看启动日志应该能看到code-reviewer出现在可用代理列表里。如果没出现检查agentsDir路径和文件名的对应关系——文件名code-reviewer.md对应代理名code-reviewerYAML frontmatter 里的name字段也要一致。验证 Skills 挂载可以让 code-reviewer 执行一次审查任务观察它的输出是否遵循了security-checklist里的检查项顺序。如果它跳过了清单里的某一项说明 Skills 没被正确加载回去检查 SubAgent frontmatter 里的skills列表和skillsDir下的文件名是否匹配。验证 MCP 连接输入/mcp查看 server 状态github和filesystem都应该显示 connected。然后让代理读一个 GitHub 仓库的文件比如读取 owner/repo 的 README如果它能返回真实内容说明 MCP 通道打通了。这一步最容易踩的坑是GITHUB_TOKEN没设或权限不足报错通常是 403。一个完整的验证请求可以这样组合让 code-reviewer 审查./src下的某个文件同时要求它引用 GitHub 上对应仓库的最新提交。这个请求同时触发了 SubAgent 调度、Skills 清单、MCP 文件系统和 MCP GitHub 四个环节跑通一次基本就确认整套骨架没问题。5. 本篇常见错排查配置过程中有几类错误反复出现我按现象归类。第一类是 401 或 403。401 通常是 TaoToken Key 没填对或环境变量没导出检查echo $TAOTOKEN_API_KEY是否有值。403 多半是 MCP server 的 token 权限问题比如 GitHub token 缺少 repo 读权限去 token 设置里补上。第二类是 SubAgent 不出现。除了路径和 name 不一致还有一个隐蔽原因frontmatter 的 YAML 格式错误比如tools: Read, Grep写成了tools: [Read, Grep]但缩进不对。YAML 对缩进敏感建议用编辑器插件校验。第三类是 Skills 不生效。常见原因是 SubAgent 的skills字段写了名字但skillsDir下没有同名文件或者文件名带了.md后缀而字段里也带了后缀导致匹配失败。统一约定字段里写不带后缀的名字文件名带.md。第四类是 MCP 连接超时。npx首次拉取 server 包会慢如果网络环境导致拉取失败可以提前npm install -g把包装好再把 command 改成全局命令。另外filesystemserver 的路径参数如果是相对路径要确认它相对于哪个工作目录解析建议写绝对路径或明确的项目根。第五类是模型分层没生效。CC Switch 的 router 里background指向的模型如果 TaoToken 侧不支持会静默回退到 default。验证方法是看请求日志里的实际模型名而不是配置里的名字。6. 把四个概念串成一条工作流回到最初的问题这四个概念怎么协同我给你一条最小可跑的工作流。用户在 Claude Code 里输入 Prompt审查 src/auth.js 的安全问题。主代理识别出这是审查类任务调度 code-reviewer 这个 SubAgent。code-reviewer 按 security-checklist 这个 Skill 的清单逐项检查检查过程中通过 filesystem MCP 读取 auth.js通过 github MCP 拉取该文件的历史提交做对比。最后按 SubAgent 定义的输出格式返回三级问题列表。这条链路里Prompt 是入口SubAgent 是执行者Skills 是方法论MCP 是数据通道。任何一环缺失任务都会退化没有 SubAgent主对话上下文会被审查细节污染没有 Skills审查标准每次都不一样没有 MCP代理只能看到你粘贴进去的代码看不到真实仓库。如果你想把这套骨架用到长期编码和 Agent 场景可以在 TaoToken 的 Coding Plan 里统一管理模型配额配合 API Keys 页面创建多个 Key 分给不同工具。模型对话入口适合快速验证单个 Prompt 的效果接入文档则覆盖了各工具的详细配置字段。先把这篇的骨架跑通再按需扩展 MCP server 和 Skills 库比一上来就堆一堆配置要稳得多。
