用途：渐进式披露原则按需加载信息，避免一次性载入全部内容导致核心被稀释、性能下降与 token 成本增加，从而高效利用 LLM 有限的上下文窗口。
主要能力（三阶段加载模型）：1 阶段始终加载，约 100 token，内容为 name、description、触发关键词；2 阶段在激活时加载，少于 5000 token，内容为核心规则与必需指引；3 阶段按请求加载，无限制，内容为示例、详细文档与脚本。
适用对象：Skills 的 1/2/3 阶段分别为 frontmatter、SKILL.md 正文、references/ 与 scripts/；Agents 为 frontmatter、AGENT.md 正文、references/ 与 hooks；Prompts 为角色定义、核心指引、示例与参考文档。
使用方式：推荐用 Skill 替代 Rule。需每会话自动应用时设 user-invocable: false；仅在特定条件应用时在 description 写明触发条件；需防遗漏时用 core-skills 分组并在会话开始时触发。标准目录结构为 asset-name/ 下含 AGENTS.md（入口，自动识别）、[TYPE].md（2 阶段核心指引）、CLAUDE.md（可选，引用 AGENTS.md）与 references/*.md（3 阶段详细文档）。SKILL.md、RULE.md、AGENT.md 建议少于 5000 token、500 行；references 不限。Frontmatter 必填 name（1-64 字符，小写字母、数字、连字符）与 description（说明做什么及何时使用，含触发关键词）。
核心原则：仅凭 1 阶段 description 即可判断是否需要该资产；2 阶段只写核心，聚焦单一关注点，详细示例拆到 references/；3 阶段仅显式请求时加载，按主题分文件，嵌套不超过 1 层。
限制：资料未提供具体工具链、安装命令与平台绑定信息，暂未提供。