技能

Andrej Karpathy 一句话戳到了痛点：LLM 会带着错误的假设一路狂奔。它们把代码搞复杂、造抽象层、乱动不该动的东西。最气人的是，它们做得彬彬有礼、信心满满、而且批量生产。一个 CLA ...

你让 AI 画张图，它给你一堆过饱和塑料感的玩意儿。你让 AI 做信息图，它把文字堆在一张不透明的背景上。你让 AI 设计幻灯片，它给你五颜六色、毫无一致的灾难。问题的根源不在 AI 不会画画—— ...

你写完一篇技术博客，接下来要做的事情让人头疼：生成封面图、画配图、做信息图、转 HTML 适配微信公众号、发到 X 和微博。这些工作以前需要切换四五个工具，现在在 Claude Code 里打一条命令 ...

你的 AI 能一次性输出 1000 行计划、画复杂流程图、做完整代码审查。但你还在用 Markdown 读它。 Claude Code 团队工程师 Thariq 最近在 X 上发了一条很直接的推文： ...

通用 AI Agent 能力很强，但缺少每支团队都有的东西：程序性知识。你的代码审核清单、部署手册、API 规范——这些都不在模型的训练数据里。这就是 Agent Skill 要解 ...

Book2Skills 是一个开源项目，把经典书籍的方法论蒸馏成结构化的 AI 智能体技能。每个技能是一个文件夹，包含 SKILL.md 核心文件和参考文档——AI 读取框架，应用书里的实际决策规则， ...

你的 AI Agent 话太多了。每句"当然！我很乐意帮你解决这个问题"都是一个浪费的 token —— 它在烧钱、拖慢响应速度、把真正的答案埋在客套话里。如果你每天都在用 AI 编码 agent — ...

你在跟 Claude Code 描述系统架构。它回复了一堆 ASCII art，差不多能看，但总觉得差点意思。你心想："要是能直接让它画张图就好了。" 可以。 draw.io 的 Claude C ...

每个团队都精心写过 system prompt，然后忘掉它。模型在前几轮里遵守它，之后开始忽略——不是因为 prompt 写得差，而是因为对话历史在模型注意力里压过了 system 指令。到第十五轮时 ...

RAG 在早期部署战中胜出是有道理的：比微调便宜，知识库不用重新训练就能更新，而且你能审计模型看到了什么。对大多数问答和文档对齐任务，它仍然是正确架构。但失效模式是真实的，"加 RAG 就好"已经成了 ...