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继 MCP（Model Context Protocol）之后，Anthropic 最近又推出了。因工作需要，我近期快速上手并实践开发了一个 Skill，过程中积累了一些经验，整理成本文，希望能帮助更多同学：快速理解？掌握关键要点，。在第三部分，我将通过一个具体案例，完整展示如何将一个想法快速落地为可运行的 Skill。即使你对 Skill 还一知半解，只要能清晰描述需求、准备好相关资料，也能轻松

Trae + Skill从原理到实战，一篇文章说清楚。思维、洞见、第一性原理8篇原创内容公众号。

近期 AI 圈最火的莫过于OpenClaw。稍微跑个复杂任务，几百块钱就没了。接上 Claude 模型跑一个月，下个月一看，房子可能都归模型厂商了。所以一直没做。直到这两天，我发现了，更适合普通玩家的方式。为了照顾大多数人的配置，本文以 qwen3:4b 小模型为例做的教程。如果你显卡够顶，建议你换成30B以上模型！整个教程一共4步，约操作完成。1、memU bot 的安装2、飞书机器人的配置与打

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下面通过这篇文章详细介绍下相关的功能1. Skill通识（网上很多，如果之前有过了解，可以跳过）2. 扣子Skill操作说明。

除了开源框架，各大AI厂商也推出了自己的Agent SDK，通常与其云服务深度绑定：框架厂商核心特点适用场景Agents SDKOpenAI与GPT模型深度集成，内置代码解释器、文件检索等工具已使用OpenAI API的项目，追求开箱即用Google支持Gemini模型，图结构编排，与Google Cloud集成Google生态用户，需要多模态能力Anthropic专为代码执行类Agent设计，强

此前，我们介绍了很多深度学习基础模型，今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。

提示词缓存不是一个可以随便开启的“功能”，而是一种需要围绕其建立的架构规范。92% 的缓存命中率。81% 的成本削减。这是开发智能体的蓝图。你无法忽视“上下文税”，它客观存在。唯一重要的问题是：你是在默默交税，还是在设法免税？原文：https://x.com/akshay_pachaar/status/2031021906254766128从0到1！想入门大模型(LLM)却不知道从哪开始?我根据最

使用带结构化输出的LLM进行打分。本文从最基础的LLM调用开始，逐步构建了具有记忆、工具使用能力的LangGraph智能体，进而集成了RAG，并最终实现了纠正性RAG（CRAG）和智能体纠正性RAG（Agentic CRAG）。通过实际代码和案例，我们展示了如何让LLM自主评估检索质量、动态决定是否补充实时信息，从而大幅提升问答系统的准确性和时效性。这套方法已在多家企业的智能客服、文档分析项目中落