ZCode 名词速查

看 ZCode 相关的文档和报错，经常蹦出一堆英文术语。这篇把它们一次性梳理清楚，理解了这套词，你才算真正看懂了 ZCode 是怎么干活的。

1. Tool（工具）

Tool 是智能体能调用的「动作」。相当于它长出来的手。

光有大脑（大模型）是不够的——大模型只能输出文字，没法真的去读你硬盘上的文件、敲命令、上网查资料。Tool 就是把这些"动手能力"接上去：

• Read —— 读文件
• Write / Edit —— 写文件、改文件
• Bash —— 跑终端命令
• WebSearch / WebFetch —— 搜索、抓网页
• Grep / Glob —— 在代码库里搜东西

当你看到 ZCode"我去读一下这个文件"，背后就是它调了一个 Tool。Tool 的清单决定了它的能力边界——给它接的 Tool 越多，它能干的事越多。

2. Skill（技能）

Skill 是把"某类活儿怎么干"封装好的专业包，相当于给智能体装的专业插件。

光有 Tool 不够顺手。比如"做一份漂亮的 PDF"这件事，背后要协调排版、字体、图表一堆步骤，每次让大模型自己瞎摸索很费劲。于是有了 Skill：作者把最佳实践写成一份说明（SKILL.md）配上脚本模板，智能体接到相关任务时自动加载它，照着干就又快又稳。

ZCode 内置了一堆 Skill，举几个例子：

• pdf —— 生成报告 / 海报 / 论文级别的 PDF
• docx —— 创建、改 Word 文档
• control-browser —— 浏览器自动化，模拟点击、填表、截图
• nature-figure —— 画科研论文级别的图表
• nature-writing —— 按顶级期刊风格写论文

Skill 的触发方式：

• 自动触发：你说"帮我做个 PDF"，它识别到匹配的 Skill 就自己用。
• 手动触发：用 /技能名 直接喊，比如 /pdf。

你也可以用 skill-creator 造自己的 Skill，把团队里反复出现的活儿固化下来。

3. Loop（循环 / 智能体循环）

Loop 是智能体"思考 → 行动 → 观察 → 再思考"的循环过程。这是它区别于普通聊天 AI 的根本机制。

普通 AI：你问一句，它答一句，结束。 智能体的 Loop 大概长这样：

思考：要加分类筛选，我先得知道现在首页怎么写的
  ↓ 行动：Grep 搜"值得一读"，Read 那个文件
观察：哦，这里有个 <select> 是按时间筛的
  ↓ 思考：我在它旁边加一个分类 <select>，逻辑要联动
  ↓ 行动：Edit 改代码
观察：改好了，跑下类型检查
  ↓ 行动：Bash 跑 tsc
观察：报错了，第 X 行类型不对
  ↓ 思考：哦这里类型漏了，修一下
  ↓ 行动：Edit ……
  （循环，直到任务完成或需要你拍板）

每一轮 Loop 都是一次"判断 → 行动 → 看结果"。它的强项就在于能自己迭代、自己纠错，不用你把报错一条条复制给它。Loop 的停止条件通常是：任务完成、遇到需要你授权的步骤、或者它判断需要先问你。

4. Harness（运行框架 / 外壳）

Harness 是承载智能体运行的"外壳程序"——就是把大模型、Tool、权限、循环逻辑这些拼起来的那一层。

大模型（GPT、Claude、GLM 这些）本身只是个"会说话的脑子"，它自己啥也干不了。Harness 做的是把这些能力组装成一个真能干活的智能体：

• 把大模型的输出解析成"要调哪个 Tool"
• 实际去执行那些 Tool（读文件、跑命令）
• 把执行结果塞回给大模型，让它接着想
• 管权限（这个操作要不要问用户）
• 管 UI（把过程展示给你看）

换句话说，大模型是发动机，Harness 是整辆车（底盘、方向盘、刹车、仪表盘）。你开车开的不是发动机，是整辆车。你现在用的 ZCode 客户端，就是 Harness 的可视部分。

理解 Harness 有个直接好处：你能区分哪些事归谁管。模型答得蠢——那是模型的锅；某个操作被拦下来要授权——那是 Harness 的权限策略；界面怎么展示过程——那是 Harness 的 UI。

5. Subagent（子智能体）

Subagent 是主智能体派出去干活的"分身"。

当任务很杂、要翻很多文件时，如果全塞在主线程里，上下文会爆掉（对话历史太长，又贵又慢还容易忘事）。于是主智能体会派几个 Subagent 并行去干：

• 一个去调研"现在筛选器怎么实现的"
• 一个去搜"搜索框的代码在哪"
• 一个去查"CSS 变量定义在哪"

每个 Subagent 自己跑自己的 Loop、读自己的文件，只把结论汇报回主线程，不把中间读的几百行代码带回来。这样主线程的上下文保持干净，效率高得多。

你可以理解为：主智能体是项目经理，Subagent 是它能临时雇的实习生。

6. MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）

MCP 是一个标准协议，用来给智能体"接外部工具和数据源"。

前面说的 Tool 是 ZCode 自带的那批基础动作。但你想让它直接操作你的数据库、Figma、Notion、公司内部 API 怎么办？MCP 就是干这个的：你装一个 MCP 服务器（比如 PostgreSQL 的 MCP），ZCode 连上它，就多了一堆针对那个系统的 Tool，能直接查询、读写。

• Tool = 自带的、内置的手
• MCP = 一个标准接口，让你能给它接更多"外挂的手"

接的方式：在配置里加一个 MCP 服务器，重启就连上了。工具名一般长 mcp_服务器名_工具名 这样。

7. Context（上下文）

Context 是智能体"记得的、看得见的所有信息"。它就靠这个来理解你现在要它干嘛。

Context 包括：

• 整个对话历史（你说过啥、它说过啥、做过啥）
• 它读过的文件内容
• 命令的输出
• 系统给它的设定（系统提示、可用技能、当前环境）

关键点：Context 是有上限的（受模型窗口限制）。对话太长，旧的内容会被压缩或丢掉，这就是为啥：

• 长任务有时它会"忘了"早期的约定——上下文被挤掉了。
• 派 Subagent 干脏活——避免污染主上下文。
• 开新会话带上关键结论——比让老会话无限长更靠谱。

所以用 ZCode 时，**让上下文保持"干净 + 相关"**是个隐形成本：别让它读一堆没用的，关键约束该重申就重申。

8. Plan Mode（计划模式）

Plan Mode 是"先想后做"的工作模式。

默认智能体接到任务就可能开干。但遇到复杂改动（重构、加架构），瞎动手容易返工。Plan Mode 下，它只调研、只读、只出方案，不动代码，把计划摆给你看，你点头了它才进执行阶段。

复杂任务强烈建议先过一遍 Plan Mode。改一行的小事就别绕这一圈了。

9. 其他高频小词

• Prompt（提示）：你给智能体下的指令。说清楚意图 + 约束是好 Prompt 的核心。
• Permission / 授权：Harness 的安全层。每个敏感操作（删文件、跑命令、上网）按你的授权策略决定要不要先问你。
• Token（令牌）：大模型计量的最小单位，一段文字大概几个 token。Context 上限、按量计费都按它算。
• Plugin（插件）：把一组 Skill / 命令 / MCP 打包分发的方式，装一个插件等于装一整套扩展。
• Slash Command（斜杠命令）：用 / 开头手动触发的指令，常用于调起某个 Skill 或工作流。

小结

术语	一句话
Tool	能调用的"动作"（读文件、跑命令），是它的手
Skill	封装好的"某类活儿怎么干"的专业包，专业插件
Loop	思考→行动→观察的循环，它能自己迭代的根本机制
Harness	把模型+Tool+权限+循环拼起来的外壳程序，整辆车
Subagent	主智能体派的分身，并行干活、只回结论，省上下文
MCP	接外部工具/数据的标准协议，外挂的手
Context	它记得的所有信息，有上限，要保持干净

记住一句话：模型是脑，Tool 是手，Skill 是专业，Loop 是动作循环，Harness 是装它们的壳。理解了这条链，ZCode 就不再是个黑盒了。