news 2026/6/12 1:05:51

不微调模型，只写 skill：我让 Claude 学会了一个它从未见过的框架

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张小明

前端开发工程师

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不微调模型，只写 skill：我让 Claude 学会了一个它从未见过的框架

Claude Code 写 Spring Boot、MyBatis、JPA 已经越来越像一个高级开发。

但只要换成公司的内部框架、私有 SDK、自研中间件，它立刻开始一本正经地胡说八道。

最近我在维护自己的 ORM 框架 DLZ-DB 时，就遇到了这个问题。于是我尝试用 Claude Code Skill 给 AI 填了一份”教材”。

结果很有意思：

没有微调模型，没有训练数据，只靠一套 Markdown 文档，Claude 就能稳定写出它从未见过的 DLZ-DB 代码。

一、AI Coding 最大的问题，不是模型不够聪明

过去一年大家都在追模型能力：

  • GPT-5
  • Claude
  • Gemini
  • DeepSeek

模型越来越强。

但企业里的真实问题往往不是：

AI 不够聪明。

而是：

AI 不知道你公司的知识。

例如：

  • 内部 SDK
  • 自研 ORM
  • 私有 RPC
  • 公司规范
  • 业务约定

这些内容永远不会出现在公开训练数据里。

对于 AI 来说：

OrderClient.query(orderId);

和：

UserMapper.selectById(id);

没有本质区别。

如果它没见过你的 API，它只能猜。

而 AI 最擅长的事情之一，就是自信地猜。

二、当 Claude 遇到一个它从未见过的 ORM

我维护了一个自研 ORM：

DLZ-DB。

核心代码不到 7000 行，目前运行在十几个项目中。

它和传统 ORM 的设计不太一样：

  • 无 Mapper
  • 无 XML
  • 无 DAO
  • 静态入口调用

例如查询用户：

DB.Pojo.select(User.class).like(User::getName,"张").queryBeanList();

但 Claude 并不知道这些。

于是经常出现这样的情况：

// Claude 幻觉生成userMapper.selectList(newQueryWrapper<User>().like("name","张"));

问题是：

  • UserMapper 不存在
  • QueryWrapper 不存在
  • selectList 不存在

整个项目都编译不过。

Claude 不是不会写代码。

它只是没见过 DLZ-DB。

三、为什么 RAG 不够，文档也不够

很多人第一反应：

给 AI 丢文档不就行了吗？

实际上效果并不好。

因为大部分框架文档是给人看的。

例如：

DLZ-DB 是一个轻量级 ORM 框架。 支持动态条件查询。 支持分页查询。 支持多数据源。

开发者能看懂。

AI 不一定能准确使用。

对于代码生成来说：

下面这种内容价值高得多。

❌MyBatis-PlususerMapper.selectById(id);✅DLZ-DBDB.Pojo.select(User.class).eq(User::getId,id).queryBean();

或者：

❌ 错误in(1)✅ 正确in(Arrays.asList(1))

后来我发现：

一个正确示例的价值，经常超过二十行文字解释。

四、Claude Skill 到底是什么

Claude Code 提供了一套 Skill 机制。

简单理解：

它允许你给 AI 挂载一套按需加载的知识库。

很多人以为 Skill 是训练模型。

其实不是。

Claude 并没有真正学会 DLZ-DB。

它的工作流程更像这样：

用户需求 ↓ Claude Code ↓ 发现需要 DLZ 知识 ↓ 读取 Skill ↓ 加载对应文档 ↓ 生成代码

所以：

  • 不需要微调
  • 不需要训练数据
  • 不需要重新训练模型

只需要把知识组织好。

五、我给 DLZ 设计了一套 Skill

项目已经开源：

https://github.com/dingkui/dlz-ai-skill

整体结构如下：

.claude/skills/ ├── SKILL.md ├── README.md │ ├── ref/ │ ├── dlz-db.md │ ├── dlz-kit.md │ └── constraints.md │ ├── guide/ │ ├── entity.md │ ├── controller.md │ ├── service.md │ └── migration.md │ ├── framework/ │ ├── spring-boot.md │ └── solon.md │ └── examples/ ├── crud.md ├── page.md ├── sql.md ├── transaction.md └── jsonmap.md

但真正重要的不是目录。

而是知识如何组织。

六、第一层：原则

入口文件只有几条核心规则。

1. 无 Mapper/DAO/XML 2. 简单 CRUD 不建 Service 3. 复杂逻辑才建 Service 4. 写操作必须 execute() 5. 事务统一规范

目的只有一个：

先纠正 Claude 的惯性。

因为它见过太多：

UserMapperOrderMapperQueryWrapper

如果不提前约束。

它会本能地生成这些代码。

七、第二层：硬约束

这一层专门记录最容易踩坑的地方。

例如：

1. 无 Mapper 2. 无 DAO 3. columns() 不是 select() 4. insert 不需要 execute() 5. in() 不允许传单值 6. 预设 SQL 必须 key.xxx 7. queryBean 和 queryOne 区分

这些规则看起来简单。

但 AI 特别容易犯。

把它们独立出来之后，生成质量提升非常明显。

八、第三层：API 参考

这一层类似官方文档。

告诉 Claude：

DB.Pojo.select()DB.Pojo.update()DB.Pojo.delete()DB.Sql.query()DB.Jdbc.query()

分别怎么用。

返回什么。

支持哪些参数。

这里追求的是准确。

而不是讲原理。

九、第四层：完整示例

这是我后来发现最重要的一层。

例如分页：

@GetMapping("/page")publicR<Page<User>>page(IntegerpageNum,IntegerpageSize,Integerstatus){Page<User>page=DB.Pojo.select(User.class).eq(status!=null,User::getStatus,status).orderByDesc(User::getCreateTime).page(pageNum,pageSize).queryBeanPage();returnR.data(page);}

相比于：

支持分页查询

这种完整代码对 AI 更有价值。

因为它能看到：

  • Controller 写法
  • 参数风格
  • 返回值风格
  • 条件查询风格
  • 分页写法

完整上下文。

十、效果对比

让 Claude 写一个用户分页接口。

没有 Skill 时：

@AutowiredprivateUserMapperuserMapper;publicPage<User>page(){returnuserMapper.selectPage(newPage<>(),newQueryWrapper<>());}

结果：

  • UserMapper 不存在
  • QueryWrapper 不存在
  • API 不存在

基本全是幻觉。

加载 Skill 后：

@GetMapping("/page")publicR<Page<User>>page(IntegerpageNum,IntegerpageSize,Integerstatus){Page<User>page=DB.Pojo.select(User.class).eq(status!=null,User::getStatus,status).page(pageNum,pageSize).queryBeanPage();returnR.data(page);}

已经完全符合项目规范。

甚至连：

eq(condition,...)

这种约定俗成的写法都能正确生成。

十一、我总结出的几个经验

1、先写约束，再写 API

AI 最大的问题不是不会用 API。

而是调用了不存在的 API。

所以：

不要做什么

比：

可以做什么

更重要。

2、代码示例远比文字重要

下面这种：

支持动态条件查询

价值有限。

不如：

.eq(User::getStatus,status).like(User::getName,name)

来得直接。

3、对照表非常有效

例如：

❌MyBatisPlususerMapper.selectById(id);✅DLZ-DBDB.Pojo.select(User.class).eq(User::getId,id).queryBean();

Claude 对这种迁移映射理解非常快。

4、知识量超过 200 行就拆文件

不要把所有内容塞进一个 CLAUDE.md。

按：

  • 原则
  • 约束
  • API
  • 示例

拆开组织。

效果会好很多。

5、持续迭代

第一版 Skill 不需要完美。

先覆盖：

  • CRUD
  • 分页
  • 事务

然后观察 AI 哪里犯错。

再补充约束。

我现在那份 Skill 里的很多规则，就是这么迭代出来的。

十二、AI Coding 的下一步，也许是知识工程

过去很多人觉得：

AI Coding 的终极方案是更强的模型。

做完这套 Skill 之后，我反而越来越觉得：

企业落地 AI 的关键，未必是模型能力。

而是知识表达能力。

公司的框架、SDK、开发规范、业务约定，永远不会出现在训练数据里。

但只要这些知识能够被结构化表达。

哪怕是一个从未见过你框架的模型，也能写出正确的代码。

Skill 的价值，不是让 AI 更聪明。

而是让 AI 获得属于你团队的知识。

项目地址

Claude Skill

https://github.com/dingkui/dlz-ai-skill

DLZ-DB

https://github.com/dingkui/dlz-db

如果你也在维护内部框架、自研 SDK 或企业级平台，不妨试试给 AI 写一份“教材”。

很多时候，你缺的不是更强的模型。

而是一套能够被 AI 理解的知识。

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