Progressive disclosure

Progressive disclosure ist das Lade-Modell, das Skills kostengünstig macht. In einer normalen Sitzung werden nur die description und when_to_use-Texte der SKILL.md in den Kontext geladen, damit Claude weiß, was verfügbar ist; der vollständige Skill-Inhalt wird erst geladen, wenn der Skill aufgerufen wird.

Eine dritte Ebene existiert: Skills können mehrere Dateien in ihrem Verzeichnis enthalten, und diese Referenzdateien werden erst geladen, wenn Claude sie tatsächlich liest. Es gibt also drei Ebenen: Beschreibung immer im Kontext, SKILL.md-Body beim Aufruf und gebündelte Dateien bei Bedarf.

Der kombinierte Text für description und when_to_use wird in der Skill-Liste auf 1.536 Zeichen gekürzt, um die Nutzung des Kontexts zu reduzieren (konfigurierbar über skillListingMaxDescChars). Sobald ein Skill geladen ist, bleibt sein Inhalt über Turns hinweg im Kontext, sodass jede Zeile des Bodys wiederkehrende Token-Kosten verursacht. Halten Sie den SKILL.md-Body prägnant und lagern Sie lange Referenzmaterialien in separate Dateien aus.

Subagents mit vorab geladenen Skills funktionieren anders: der vollständige Skill-Inhalt wird beim Start injiziert. Dies steht im Gegensatz zum Standardmodell, bei dem Skills progressiv geladen werden, um den anfänglichen context-window-Footprint zu minimieren.