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基于FileBased Skill与 Agent Framework 的实践探索
修改源代码如下：
运行效果
基于 CodeDefined Skill 与 Agent Framework 的实践探索
修改源代码如下：
运行效果：
基于 ClassBased Skill 与 Agent Framework 的实践探索
修改源代码如下：
运行效果：
基于 FileBased、CodeBased 和 ClassBased 组合 Skills 与 Agent Framework 的实践探索
修改源代码如下：
运行效果：
修改源代码如下：
运行效果：
总结
这几天收到一位朋友的建议。他提到，我在 Agent Framework 系列文章里有不少案例连接的是 Microsoft Foundry，和微软云服务绑定得比较深。想实际跑起来，还需要先开通 Azure 账号。
他建议我把 Skill 这部分的案例换成 DeepSeek。毕竟 DeepSeek 在国内用得更多，接入也更方便。
这个建议挺实在，所以我把相关示例调整了一下，改成使用 DeepSeek-V4-Pro 调用文件型 Skill。这样既保留了 Agent Framework Skill 的完整演示，也方便国内开发者直接运行和体验。
DeepSeek API 使用与 OpenAI/Anthropic 兼容的 API 格式。所以这里我们选择OpenAIClient
我们在这篇文章中也介绍过 一箭双雕：在 Agent Framework 中接入原生 DeepSeek V4 Pro 的两种方式
基于FileBased Skill与 Agent Framework 的实践探索
从 MCP 到 Skill：基于FileBased Skill与 Agent Framework 的实践探索
我建议搭建避开FileBased Skill，命中Skill的机率非常低，而且处理效果不太好，个人意见，我觉得和模型没关系，和框架内部的机制有关系，毕竟Microsoft Foundry上面的模型也是一样的。可以选择另外三种方式，另外三种方式很丝滑。
修改源代码如下：
运行效果
尝试了20多次，只有一次触发，下图的值不知道从哪里来的，并发输入的值。
源代码地址
https://github.com/bingbing-gui/dotnet-agent-playbook/tree/master/src/ai-agent/Agent-Framework/25-FileBased-Agent-Skills
基于 CodeDefined Skill 与 Agent Framework 的实践探索
基于CodeDefined Skill与 Agent Framework 的实践探索
修改源代码如下：
运行效果：
运行结果正常，能够触发skill
源代码地址
https://github.com/bingbing-gui/dotnet-agent-playbook/tree/master/src/ai-agent/Agent-Framework/26-CodeDefined-Agent-Skills
基于 ClassBased Skill 与 Agent Framework 的实践探索
基于ClassBased Skill与 Agent Framework 的实践探索
修改源代码如下：
运行效果：
运行结果正常，能够触发skill
源代码地址
https://github.com/bingbing-gui/dotnet-agent-playbook/tree/master/src/ai-agent/Agent-Framework/27-ClassBased-Agent-Skills
基于 FileBased、CodeBased 和 ClassBased 组合 Skills 与 Agent Framework 的实践探索
基于FileBased和CodeBased和ClassBased组合 Skills与Agent Framework的实践探索
修改源代码如下：
运行效果：
运行结果正常，能够触发skill
源代码地址
https://github.com/bingbing-gui/dotnet-agent-playbook/tree/master/src/ai-agent/Agent-Framework/28-Mixed-Agent-Skills
在 Agent Framework 中为 Agent Skill 接入依赖注入 DI
Agent Framework 中为 Agent Skill 接入依赖注入 DI
修改源代码如下：
运行效果：
运行结果正常，能够触发skill
源代码地址
https://github.com/bingbing-gui/dotnet-agent-playbook/tree/master/src/ai-agent/Agent-Framework/29-AgentSkill-Integration-DI
总结
在修改过程中，我发现FileBased Skill 的调用效果并不稳定。实际测试时，触发 Skill 的次数比较少，即使成功加载了 Skill，也出不来预期的效果。
这个问题在 DeepSeek 和 Microsoft Foundry 上的模型中都出现过，所以我个人判断，它可能和 Agent Framework 当前的 FileBased Skill 实现方式有关，而不完全是模型本身的问题。
因此，现阶段不太建议在正式项目中优先使用 FileBased Skill。相比之下，另外四种 Skill 实现方式的调用都比较稳定，无论使用 DeepSeek，还是 Microsoft Foundry 上的模型，整体运行都很顺畅。
引入地址
