小程序 AI 开发模式 · 试点报告 v1(冈子 · 2026-09-17)

用户拍板「现在就搞」→ 冈子当日完成全流程验证(副本试验·主线未动)。
结论:能搞——工具链全通、骨架生成成功、接入方式明确;下一步=设计首个真 Skill。

一、全流程验证(全部成功)

步骤结果
工具链 mp-skills✓ 命令全集(create/add/find/validate/execute/render/eval/doctor…)
官方生态✓ 注册表可搜(示例 Skill:账单/医院/饮品/图片生成·来自官方与社区仓库)
副本试验✓ 在 /tmp/v2-ai-trial 副本上操作(主线未动)
骨架生成 create demo-skill✓ 六个文件+自动注册 app.json agent.skills
项目体检 doctor✓ 「一切正常」(未声明云函数/集合——干净底子)

二、Skill 骨架结构(关键:我们的接入位)

文件作用
SKILL.md编排业务流程(技能说明+流程)
mcp.json定义 API 接口(MCP 协议)——★ 自有后端(api.kailashi.cn)可从这里接入,不必上云开发(待细验)
apis/原子接口实现
components/原子组件(卡片等)
index.js注册入口
cloudbaserc.json云资源声明(云函数/数据库——可选,我们可不用)

「agent.skills is empty」之谜解开:app.json 新增 agent.skills 数组(name/description/path)——骨架工具已自动写入(此前报错即因该数组为空)。

三、意义

  1. 平台未来的「AI 服务」通道已就绪:小程序可长出「可被 AI 调用」的能力(用户对着小程序/微信 AI 说需求,skill 来办);
  2. 我们的架构适配:组件注册表/契约/DSL 本来就有「原子化」的底子;接口层用 mcp.json 指向自有后端;
  3. 与多端/复制同构:又是一次「底座复用」的扩张。

四、下一步(试点方案·待点头)

  1. 设计首个 Skill:「转山准备助手」(天气+转山清单+温泉/钥石信息——全部用现有公开接口);
  2. 在副本完成:apis 实现 → validate → execute → render 全链验证;
  3. 通过后走项目流程正式化(v2 的 app.json 增量——D7/小冈登记);
  4. 隐私纪律:首批 Skill 只用公开数据(天气/内容)——不碰用户数据/订单(后续涉及再评估)。

五、边界声明

-- 冈子 2026-09-17(试点 v1)