Agent Skills 入门:把"你的技能"打包成 AI 可复用能力,3 层渐进式披露
Agent Skills = 把人类技能(流程 + 配方 + 工具 + 材料)打包成 AI 按需加载的能力单元。Anthropic 官方定义的 3 层渐进式披露:元信息始终加载、指令命中才加载、脚本只执行不读取(0 token)。本文讲清楚是什么、怎么建、怎么用、为什么这是 AI 时代的"QWER"。
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DeepSeek V4.1 Flash:Flash 价位拿到旗舰能力,V4 Pro 请求自动切换到 V4.1 Flash
2026-09-10 正式上线的 DeepSeek V4.1 Flash:原生一体化多模态(不再外挂视觉)、300-500 token/s 速度、性能反超 V4 Pro、降价 77%。最大的坑是 V4 Pro 请求会被自动路由到 V4.1 Flash,直到 V4.1 Pro 上线。
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Kiro AI IDE:AWS 出的"规范驱动开发"工具,跟 DeepSeek Harness 形成国际/国内对位
2025 年 AWS 推出的 Agentic AI IDE,核心理念是 Spec-Driven Development(规范驱动)。本文讲清楚它是什么、跟 DeepSeek Harness 的差异、Spec 模式实战怎么用、为什么 2026 年 AI 编程赛道开始分叉。
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Vibe Coding 学习路线图:Karpathy 提出的"氛围编程",4 层框架 + 4 阶段实战
Andrej Karpathy 2025 年 2 月提出 Vibe Coding(氛围编程),UK《柯林斯词典》评为 2025 年度词。本文讲清楚它到底是什么、为什么关键不是"让 AI 写代码"、怎么从 0 学到能交付项目。
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Context Engineering 是什么:跟 Prompt / Harness 三层关系一次说清
AI 工程三阶(Prompt → Context → Harness)的中间一环 — 8 个组成部分、6 个核心方法(压缩/重置/RAG/渐进式披露/信息裁剪/结构化组织),跟 Token 和 Harness 的关系。
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AI 协作必知 4 件事
和大模型协作前,先在心里装这 4 个性质。它能解释一切"惊艳"和"离谱"的输出。
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Harness = Agent − Model:给 AI 配缰绳的工程学(上篇·概念)
AI 写代码能力很强,但不稳。Harness Engineering 给出了"为什么需要、是什么、怎么来的"三层解释。
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Harness 怎么落地:从 OpenAI 100 万行到个人最小方案(下篇·实战)
光懂概念没用,这篇拆解 OpenAI/Anthropic 真实实践、花园老师 6 层架构、个人最小 Harness 起步方案。