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RSS订阅原创 别再只拿百度查资料了，它现在能替你把活干完
作为用了二十几年百度的老用户（我的ID是lgzhu，可以佐证是第一批用户），本以为这次只是常规版本更新，结果现场的体验，彻底颠覆了我用了这么多年百度的使用认知——搜索不再只是"给你一堆链接"，而是"替你把事办了"。等于搜索从"给你链接"进化到"给你一堂能动手操作的课"。：百度这次升级的本质，不是"搜索更好用了"，而是把 AI 从「帮你找到」推向「帮你做到」——当任务引擎免费开放给 4 亿人，Agent 第一次成了手机里的"全民基础设施"。搜索的入口，可能真的要变了：从"人找信息"，到"人派任务"。
2026-08-20 17:43:23
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原创 DeepSeek Harness 问题这么多，到底适合谁用？
上周，DeepSeek 开源的 Agent 框架 Harness 两天冲到 10 万星，朋友圈一片「Claude Code 可以卸了」。可转头，另一拨人把它的 GitHub 骂上了热搜——卸载个插件就启动不起来、端口被占报错看不懂、默认配置对小白极不友好。一边是泼天流量，一边是被骂惨了的现实。问题来了：DeepSeek Harness 到底是个啥？又到底适合谁用？今天不吹不黑，把网友实测发现的硬事实摆出来，给你一张「该不该冲」的决策表。
2026-08-18 16:36:46
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原创 《非程序员AI编程实践教程》07｜和 AI 对话的核心技能
提示工程，就是"怎么跟 AI 说话，才能让它一次听懂、做对"的方法论。"提示词（Prompt）"就是你发给 AI 的那段话；"工程"二字听着唬人，其实是说这件事有章法、可以学习、值得认真做——不是随手打一句话碰运气。很多人以为提示工程是"聊天机器人用户"的技巧，跟编程无关。恰恰相反——在 AI 编程里，提示工程就是你的"编程能力"本身。过去程序员的价值体现在键盘上：一行行敲代码；把需求描述清楚、把验收标准定明白、把技术路线交代好。
2026-08-17 09:32:24
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原创 《非程序员 AI 编程实战》06｜把 AI 编程环境跑起来
环境。这一节先把它讲透，顺便介绍两个专业开发者也常用的工具——venv和conda。先泼盆冷水：对非程序员、做小项目，虚拟环境不是必选项。你在 CodeBuddy 里直接让 AI 装包、跑程序，绝大多数情况都能成。但了解它，能帮你避开"装了一堆东西后电脑越来越乱、项目互相打架"的大坑。你在第四节就会看到这样的命令，也会看到 AI 一句话就帮你装好"Flask"。那这个Flask到底是个啥？这一节先讲清"包 / 库"是什么，再列几个非程序员最用得上的"神兵利器"，以及怎么装得又快又稳。
2026-08-16 21:21:35
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原创 《非程序员 AI 编程实战》05｜怎么做技术决策
上一期我们用 MVP 思维，把一个模糊的想法收敛成了"先只做核心功能"的 60 分版本。现在问题来了：这个 60 分版本，这一篇，我把——但这篇的名字还叫"别纠结"：讲透的目的，恰恰是让你。看完，你只需要记住一句话结论。下面，我们从"盖房子用了什么材料"这种大白话，一路讲到具体该敲哪几个词。
2026-08-16 21:19:07
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原创 《非程序员 AI 编程实战》04｜用 MVP 思维开局
MVP（Minimum Viable Product）＝ 最小可行产品——用最小的成本，做出一个能解决核心问题、能给人用的版本。注意关键词不是"最小"，是可行：它能真正解决那个最痛的问题，哪怕界面难看、功能很少。为什么从 60 分开始？你验证的是"问题"，不是"功能"——你真正要确认的是"有没有人愿意用"，而不是"功能全不全"。60 分就能测出来。AI 时代的成本结构变了——AI 写代码很快，但你验收、测试、改 bug 的时间没有变快。功能越多，你要把关的地方越多，项目拖得越久。60 分才有用户。
2026-08-16 21:17:20
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原创 《非程序员 AI 编程实战》03｜第一步不是写代码，是发现问题
AI 时代需要的人，是会发现问题、会提问题的人。而会用 AI 的第一步，不是会写提示词，是会发现问题。你不需要懂代码。你只需要做一个有心人：把生活里那个烦了你很久的小麻烦，认真地记下来，问清楚，说给 AI 听。下一期：《用 MVP 思维开局：先做 60 分再谈完美》——问题确认了，怎么用最小成本把它做出来？为什么"顺便加个功能"是项目杀手？👉 关注本号，跟着 15 篇系列文章，从零开始做出你的第一个产品。
2026-08-16 21:15:00
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原创 《非程序员AI编程实践教程》02｜一文看懂 AI 编程
工具是武器，但决定战斗力的从来不是武器，而是使用武器的人。选一款顺手的工具、定一个省钱的主力模型，今天就开始第一次对话。你不需要懂代码，只需要说清楚你要什么——剩下的，交给 AI。下一期：《第一步不是写代码，是发现问题》——我们聊聊整个系列最重要的起点：什么样的想法值得做？怎么验证它是真需求，而不是自嗨？👉 关注AI原生技术，跟着 15 篇系列文章，从零开始做出你的第一个产品。工具信息整理自各官方渠道及 2026 年公开评测，价格为撰写时情况，以官方最新为准。
2026-08-16 21:11:48
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原创 《非程序员AI编程实践教程》-第0讲 引言：非程序员也能做软件产品
学完这个系列教出来的人，会不会"抢"了程序员的饭碗？AI 不会取代程序员，但会用 AI 的程序员会取代不会用的；同样，AI 不会取代普通人，但会用 AI 的普通人，会取代不会用的。2026 年，编程能力正在从"专业壁垒"变成"通用技能"，就像二十年前的 Office、十年前的 Excel。你可以不学，但与你竞争的人会学。这个系列，就是给所有"不会编程但想创造"的人，递上的第一块敲门砖。下一期：《一文看懂 AI 编程：它是什么、有哪些工具》，我们聊聊这个时代的地图——有哪些趁手的工具、各自适合谁、怎么选。
2026-07-31 22:25:52
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原创 AI办公时代来了！WorkBuddy登顶第一，CodeBuddy免费平替Claude Code，这份指南请收好
WorkBuddy= AI时代的Office，办公场景天下无双，非程序员的不二之选CodeBuddy= Claude Code的国产最佳平替，免费、稳定、足够好用= 编程Agent的终极形态，做最复杂的工程任务时，它依然是天花板。
2026-07-30 16:28:47
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原创 程序员之浪漫：Claude Code 动态提示词，代码之外全是彩蛋
Claude Code 的这套"动态动词"，本质上是把内部状态以拟人化的方式外显。它让我们从"看着转圈干等"，变成了"看懂节奏、精准配合"。Anthropic 在一行行严谨的系统提示词之外，悄悄塞进了一整个彩蛋宇宙——Brewing是咖啡香，Kneading是揉面团，是撸猫，连"等待"都被赋予了温度。把它当成你和 AI 协作时的"指挥棒"——看到Thinking就耐心等待，看到Forging就准备 Code Review，看到Crunching就主动/compact，看到Brewing就补充约束。
2026-07-28 06:01:13
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原创 AI Agent 工程落地书：《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》
从 Demo 到真正可用的 Agent，中间隔着的不是几行 API 调用，而是一整套工程系统。Agent 应该看到什么？Agent 可以做什么？Agent 如何知道自己是否做对了？Agent 失败之后怎样恢复？Agent 如何从一次次运行中持续进步？“实践在前，命名在后”是理解 Agent 发展的一个重要视角。不要等某个概念成为热门之后才开始行动；更重要的是，找到一个对能力上限有真实要求的业务场景，并建立持续、可靠的评估机制。
2026-07-27 10:39:44
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原创 《Claude Code 工程化实践》加课6-Graph Engineering：Claude Code 工程化之路上的一个驿站，远非终点
我们正在目睹一场从"手工作坊"到"工业体系"的巨变。写Prompt → 管上下文 → 搭Harness → 设计Loop → 编排Graph → 未来的Ecosystem/Constitution/Goal/Trust Engineering……这个链条的每一次推进，都意味着人类离"亲手执行"越来越远，离"定义方向和标准"越来越近。这不是术语通胀的造词游戏，而是AI能力演进的自然结果。重要的是，不要追名字，要解决问题。下一个"X Engineering"还会来。
2026-07-25 09:12:07
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原创 AI 怎样改变我们的生活和职业？Anthropic 经济指数报告给出的真实数据
就在 7 月 22 日，Anthropic 宣布为 Claude 推出Anthropic Economic Index 连接器“哪些职业使用 AI 最多？“教师们通常用 Claude 来完成哪些任务？“人们正在用 AI 自动化哪些类型的任务？过去一年发生了什么变化？“科罗拉多州的人们最常使用 Claude 的方式是什么？实例：哪些职业使用 AI 最多？
2026-07-24 11:04:47
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原创 《Claude Code工程化实践》加课5 -Context Engineering ：给模型正确的上下文，而不是更多的上下文
回到开头那个"越聊越笨"的 AI。现在你知道了：模型没有变笨，它只是在一个被污染、被稀释、或者干脆错误的上下文里苦苦挣扎。Prompt Engineering 的时代，我们学习"怎么跟 AI 说话"。Context Engineering 的时代，我们学习"怎么给 AI 搭一个好的工作台"。而后者，才是 AI 工程真正的分水岭——因为模型能力是大家共享的，上下文质量才是你自己的护城河。那一行让通过率飙到 80% 的代码，就是最好的注脚：给模型正确的上下文，而不是更多的上下文。
2026-07-23 19:37:02
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原创 AI原生工程师的高级技术指南《Claude Code Mastery》
Eslam Wahba 是一位资深AI工程师和软件工程师，专注于帮助工程师掌握 Linux、DevOps、云计算和 AI 驱动的基础设施。他在 LinkedIn 上的自我定位是："以技术为核心的作者与系统思考者，专精于现代基础设施、云工程和 AI 驱动系统。"此外，他还专注于人工智能领域，尤其是提示工程（Prompt Engineering）——即如何为 AI 模型 crafting 精确、高效的指令。
2026-07-21 10:25:04
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 33 讲 用 Claude Code 构建生产级 Agent
学完前 32 讲、你已经掌握了 CLAUDE.md、SubAgent、Skills、Hooks、MCP、Agent SDK、Plugins、Rules、性能优化、安全治理 10 大机制。本讲把它们全部串起来、带你从 0 到 1 构建一个生产可用的自动化 PR 审查 Agent：每条 PR 自动跑 lint、单测、安全扫描、风格检查、变更摘要、并把结果以评论形式贴回 PR。这个项目不复杂、但它会用上你学过的每一项能力、是一个合格的毕业作品。
2026-07-20 09:17:38
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 32 讲 企业级 Claude Code 部署清单
Claude Code 在企业里落地，真正的难点不是能不能用、而是敢不敢用。安全与治理覆盖三条防线：权限模型决定 Agent 能做什么，凭据管理决定 Agent 能访问什么，审计与可观测决定事后能查清楚什么。本讲给出一份从 0 到生产环境的 12 道关部署清单、settings.json 权限模板、PII 脱敏 Hook、审计日志结构化方案与应急响应 Playbook。
2026-07-20 09:17:15
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 31 讲 Claude Code 性能优化
Claude Code 性能优化不是"加机器"的问题，而是"用对模型、管好上下文、复用连接、善用回滚"的系统工程。本讲从模型分级选型、上下文压缩、Token 经济、Checkpointing 回滚、MCP 连接复用、实战调优剧本六个维度，系统拆解"省时间、省钱、少返工"的工程方法论。学完本讲，你应该能针对一个真实项目的月账单做出可量化的优化方案，并在 5 步之内把单次任务的 Token 消耗压到原来的 30% 以下。
2026-07-20 09:16:51
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 30 讲 团队项目落地路线图
把 Claude Code 从个人玩具变成团队工具再到公司平台、需要 6 个月、4 个阶段、4 类角色。本讲给出一份经过 50 人团队验证的 4 阶段路线图：Week 1 单人探索 → Week 2-4 Skills 库建设 → Month 2-3 Plugins 共享 → Month 4-6 CI/CD 集成。配套 4 类角色（Champion / Steward / Contributor / User）、3 指标（覆盖率 / 使用率 / ROI）、5 大陷阱。
2026-07-20 09:16:24
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原创 《Claude Code工程化实践》加课4-Claude Code 的底层内功：Prompt Engineering
Prompt Engineering 从"AI 工程的全部",变成了"AI 工程的地基"。
2026-07-20 08:57:14
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原创 Kimi K3 Dynamic Workflows 实战 - 效果远超其他先进模型
在公众号文章Dynamic Workflows 工程化实践（下）：PM视角实战指南中介绍了开源实验项目 phuryn/dynamic-workflows-experiment，以它为案例演示一个可复现、可验证、可沉淀为团队技能的产品发现工作流。动态工作流的价值不在于单次扇出并行（那用普通 subagent 就够了），而在于"上一阶段的输出决定下一阶段"的多阶段编排。实验虚构了一个产品Reelay：一个流媒体聚合器，目标是成为"今晚看什么"的决策层。先在里预埋8 个已知机会点和目标分数；
2026-07-19 07:59:24
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原创 《Claude Code工程化实践》加课-3 Dynamic Workflows 工程化实践（下）：PM视角实战指南
Dynamic Workflows（动态工作流）是 Anthropic 为 Claude Code 推出的动态编排能力：Claude 针对任务现场写一段 JavaScript，协调几十到上百个子 Agent，而协调代码本身不消耗模型 token。它已经从"概念 demo"进入了生产级压测。Bun 从 Zig 迁移到 Rust：生成约 75 万行 Rust 代码，测试通过率 99.8%，从首次 commit 到 merge 仅 11 天，6000 余次提交。每个.zig。
2026-07-17 14:11:43
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原创 《Claude Code工程化实践》第 29 讲 Harness 架构、模式与工程实践
维度内容ToolsKnowledgeAction模型之外的一切才真正决定 Agent 生产质量——一个 70 分的模型配上精心设计的 Harness，能稳定完成复杂生产任务，95 分的模型没有 Harness 在真实工作流里依然脆弱；评估是 Harness 改进的引擎，没有评估的改进是猜测；从可运行到可生产，核心是工程纪律——Harness Engineering 不是新魔法，是把测试、可观测性、故障隔离、持续改进这些软件工程基本原则应用到 AI Agent 这个新执行环境上。
2026-07-16 08:16:10
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 28 讲 Agent 工程范式
Harness Engineering 是 2025-2026 年 AI 工程领域最被低估的范式跃迁——它把 Agent 从调一个模型重新定义为运行一个系统。本讲从范式演进史（Prompt Engineering → Agent Engineering → Harness Engineering）出发、系统讲清楚 Harness 是什么、7 层架构长什么样、5 大设计原则如何在工程里落地、并用 200 行最小 Harness 演示让你跑通从想法到运行的完整闭环。
2026-07-15 08:32:13
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 27 爆款 Agent 的设计密码与工程范式
爆款不等于下载量第一、而是有可学习价值的产品。维度硬指标软指标为什么重要行业口碑被官方文档 / 大会引用说明被同行验证过架构代表性开源 + 代码可读作者愿意讲架构说明有可学的设计选择工程化深度有完整的 CI / 测试 / 文档有企业用户在生产用说明不是 demo 级玩具按这三个维度筛、本讲选 OpenClaw（平台型、生态化）、Hermes（工程型、极致本地化）做样本。两者刚好代表 Agent 产品的两个极端、合起来覆盖 80% 的设计选择。排名仓库Star 数本讲定位。
2026-07-15 08:31:47
366
原创 《Claude Code 工程化实战》第 25 讲 Plugins 插件打包与分发
前 24 讲我们学了 6 种扩展机制（Skills / SubAgent / Hooks / MCP / Tools / Rules）以及 Headless、Agent SDK，这些都是散装零件——单独配置在 .claude/ 目录。本讲进入 Plugins，把多种零件打包成可安装、可分享、可复用的整体。
2026-07-15 08:31:23
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 24 讲 Agent SDK 高级应用
第 19 讲学了 MCP server——用 npx 启动 stdio 进程暴露工具。本讲学 in-process MCP server——用 @tool 装饰器把 Python 函数直接变成工具、在 SDK 进程内运行、无需 npx / 进程隔离。@tool 装饰器@tool 装饰器是 SDK 提供的装饰器、把 Python 函数变成 Claude 可调用的工具、自动生成 JSON schema（从 type hints 推断参数类型）。@tool"""根据用户 ID 获取用户对象。"""
2026-07-14 20:07:14
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 23 讲 Agent SDK 基础
前 22 讲我们学的所有扩展机制——SubAgent、Skills、Hooks、MCP、Tools、Rules、Headless——都是"配置式"的：在。
2026-07-14 20:06:53
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 26 讲 解锁 Claude Code 高级用法
这是课程的"直播回放"—— 1 小时带你走完 Claude Code 的"高阶地形图"。本讲不展开新内容、而是把前 25 讲做一次"鸟瞰式"总结、适合复习 + 知识串联。核心 4 块：①Claude Code 本质（从工具到工程系统的跃迁）;②核心概念解析（把 Skills / SubAgent / Hooks / MCP / Rules / Plugins 6 机制做成"四层架构"模型）;③企业级应用展望（Agent 化转型 / 团队协作 / 工作流沉淀）;
2026-07-14 20:06:13
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 22 讲 Rules 规则系统深度剖析
前 21 讲我们学了 5 种扩展机制（SubAgent / Skills / Hooks / MCP / Tools)+ Headless CI/CD、但没系统讲过"规则"——Claude 行为的"宪法"。
2026-07-14 09:34:08
385
原创 《Claude Code 工程化实战》第 19 讲 MCP 协议与外部工具连接
MCP server 是个普通进程、可以用任何语言写。官方 SDK 支持 Python / TypeScript / Go / Rust、本节用 Python SDK 演示。step 1：装 SDKstep 2：写最小 MCP server(2 个 tool：hello / echo)完整代码见后面 自定义 MCP 服务器完整实现代码块。step 3：配置到 .mcp.jsonstep 4：Claude Code 启动时、自动加载 my-serverClaude 看到工具和、能直接调。step 5：调试。
2026-07-14 09:33:45
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 21 讲 Headless 模式与 CI/CD 集成
前 20 讲我们学的所有扩展机制（SubAgent / Skills / Hooks / MCP / Tools）都是交互式——人在回路里、Claude 推理、人确认。本讲进入无人值守——Headless 模式：让 Claude Code 脱离人的实时操控、以守护进程般的姿态嵌入 CI/CD 流水线。3 个核心主题：Headless 模式基础（
2026-07-13 11:41:24
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 20 讲 Tools 工具系统深度剖析
前 19 讲我们用了很多工具——Bash / Read / Edit / Write / Grep / Glob / MCP 工具、但没系统讲过工具系统本身。本讲庖丁解牛——把 Claude Code 的工具系统拆解到原子级：5 类原子操作（读 / 写 / 搜 / 执行 / 交互）+ 十几个精选原语工具 + 工具涌现（组合简单工具产生复杂能力）。核心命题是少即是多、约束产生创造力——十几个原语工具组合出无限可能、这是 Unix 哲学在 AI Agent 时代的应用。本讲的三条主线：
2026-07-13 11:38:33
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 18 讲 Hooks 高级模式与工程实践
第 17 讲讲了 Hooks 的 4 类事件 + 安全三件套 + 质量三件套、本讲是 Hooks 系列的下篇、讲 4 个进阶主题：Stop Hook 门控（任务完成前的强制质量检查）/ SubAgent 事件验收（子代理完成后的报告自动汇总）/ frontmatter 精准配置（matcher / type / command 3 字段的最佳实践）/ 三维决策框架（性能 × 必要性 × 用户体验）。目的是让你"从会用 Hook 走向精通 Hook"——配置精准、响应快速、用户体验好。本讲的三条主线：
2026-07-11 17:50:15
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 17 讲 Hooks 事件驱动自动化
前 16 讲讲了 SubAgent + Skills + Commands 三种能力扩展机制、本讲进入事件驱动——Hooks：在 Claude 执行工具前后插入自定义检查、做硬约束。核心是 4 类事件（PreToolUse 工具执行前 / PostToolUse 工具执行后 / Stop 主代理停止 / SubAgentStop 子代理停止）+ 两类应用（安全三件套：拦截 / 保护 / 审计；质量三件套：格式化 / Lint / 测试）。
2026-07-11 17:47:05
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 16 讲 · Skills 专题总结
第 10-15 讲用了 6 讲把 Skills 讲透——基础结构 / 任务型 / 渐进式披露 / 组合实战 / 设计模式 / 行业影响。本讲是 Skills 系列的收官篇、做 4 件事：六讲全景回顾（从第 10 讲到第 15 讲、6 个核心主题）、四种设计模式提炼（自动发现 / 任务型 / 渐进披露 / 组合）、Skills × Tools × SubAgents 关系（3 种能力扩展的边界与协作）、工程方法论沉淀（从会写到会用到会演化）。
2026-07-07 08:43:14
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原创 第 15 讲 Skills 从 Claude Code 到行业开放标准
前 5 讲讲了 Skills 的具体写法与设计模式（第 10-14 讲）、本讲星火燎原——跳出 Claude Code 单产品视角、看 Skills 作为AI Agent 能力扩展机制如何从 1 个产品特性演变为行业开放标准。核心是 Agent Skills 协议：一个纯 Markdown 文件格式、在 125 天内被 OpenAI Codex、Cursor、GitHub Copilot、Windsurf 等主流 AI Agent 工具相继采纳、成为跨平台的能力描述语言。
2026-07-07 08:42:37
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 14 讲 Skills 架构定位与设计模式
第 10-13 讲我们都在 Claude Code 内部讲 Skills。本讲登高望远、跳出 Claude Code 内部、看 Skills 在整个 AI Agent 生态中的位置。理解生态、才能看清 Claude Code Skills 的独特设计选择。4 类主流 AI Agent 能力扩展机制GPTs/Actions(OpenAI)——用户主动选功能。每个 Action 是预先定义好的 HTTP API,GPT 在对话中看到用户的话、如果觉得需要就主动调用那个 Action。触发机制：用户主动说 / G
2026-07-06 09:45:07
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原创 《Claude Code 工程化实战》第 13 讲 Skills 高级模式与 SubAgent 配合实战
前 6 讲讲了 SubAgent 系列（第 4-9 讲）、第 10-12 讲讲了 Skills 系列。本讲进入"组合"——Skills + SubAgent + Commands 三件套不是孤立机制、而是可以联动的：Skills 给 SubAgent"喂能力"（作为上下文的一部分）,SubAgent 用 Skills 完成专项任务、Commands 触发整个流程。
2026-07-06 09:44:33
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