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为什么 AI 突然会 “自动干活”？揭秘 Agent Skill 的 “按需开挂” 魔法！ Agent Skill是Anthropic公司推出的AI任务规则手册，让大模型（如Claude）在执行特定任务时能自动调用预设要求，无需用户反复提醒。用户可为不同任务（如客服处理、会议总结）创建包含命名、用途和具体指令的专属手册，AI仅需时才查阅相关规则，兼顾效率与精准。 高级功能支持按需调取参考文件（如财务规则）和自动运行脚本（如上传结果），实现更智能的自动化操作。与负责数据获取的MCP工具不同，Agent Skill专注于“处理数据”的规则制定，二者可协同完成复杂任务。其“提前定规则、按需调用”的特点正逐渐成为开放标准，助力学习与工作中的自动化处理。 -
AI 中的新技能不是提示，而是上下文工程 本文介绍了AI领域新兴的**上下文工程**这一概念，它超越了传统的**提示工程**，强调为大型语言模型（LLM）**动态地、系统地提供完成特定任务所需的全部信息**。 文章指出，AI代理成功与否的关键不再主要取决于模型本身，而在于其**所获上下文的质量**。**上下文**被定义为模型在响应前看到的一切，包括系统指令、对话历史、长期记忆、外部检索信息、可用工具及输出格式要求等。 通过对比缺乏上下文的“廉价演示”与具备丰富日历、邮件等上下文的“神奇”代理，文章阐明：构建有效AI代理的核心在于**在正确时间以合适格式提供必要信息与工具**，而非依赖复杂代码或算法。因此，**上下文工程**正成为开发现实、可靠AI应用的核心学科。
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什么是 Vibe Coding？从零开始学习 AI 辅助编程 Vibe Coding是一种新兴的软件开发哲学，核心是开发者通过自然语言与AI交互，由AI生成和修改代码，从而降低编码的技术门槛。这一概念由AI专家Andrej Karpathy提出，他强调开发者可依靠直觉描述需求，无需深入代码细节。与传统的LLM辅助编程不同，Vibe Coding更注重“感觉”，开发者角色从编码者转向AI的指挥者。常用工具包括Cursor AI编辑器、Claude模型及Superwhisper语音输入工具，支持语音驱动开发。尽管Vibe Coding能提升原型开发效率并扩大创造参与度，但也面临代码质量、调试复杂度和开发者技能退化等挑战。它可能改变开发模式，但不会完全取代传统编程。
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提示词工程的洞见 - 李继刚分享 本文核心总结了李继刚提示词课程要点，围绕如何有效与 AI 沟通展开，强调“清晰表达”与“压缩表达”的重要性。 **一、Prompt 之道：清晰表达** 关键在于有效输入（如阅读、观察），并清晰表达脑海中的概念。可通过与 AI 对话深化思考，利用框架但不囿于框架。 **二、Prompt 之术：三板斧** 1. **分配角色**：为 AI 设定角色（含知识、风格等），降低信息模糊性； 2. **给出示例**：提供具体例子，辅助 AI 类比学习； 3. **思维链**：引导 AI 逐步推理（如用“Let's think step by step”），提升逻辑性。 **三、压缩表达** 将内容逐层精炼（一段话→一句话→一个词→一个字），以提升表达精准度，并使 AI 更好地理解意图。理论基础对应嵌入（embedding）与注意力（attention）机制，实践中应如“画师”般掌控对话方向。 结语指出，掌握提示词工程如同学习一门语言艺术，需通过持续积累与实践，实现与 AI 的高效协作。
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如何向 ChatGPT 提问以获得高质量答案：提示技巧工程完全指南 《向ChatGPT提问的艺术：提示工程完全指南》是一本全面介绍如何通过提示工程技术从ChatGPT获取高质量答案的实用手册。本书详细讲解了多种提示技巧，包括指令提示、角色提示、标准提示、零样本/少样本提示等基础方法，以及自洽性提示、知识生成、文本分类、情感分析等高级技术。这些技巧帮助用户通过明确的任务指令、角色设定或示例引导，精准控制模型输出，生成符合特定需求的文本。书中通过大量示例和公式，展示了如何将不同技术结合使用，以适应写作、翻译、问答、数据分析等多种场景。无论是普通用户、开发者还是研究者，都能从中掌握高效利用ChatGPT的方法，提升对话模型的实用效果。
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