MetaSkills 的 30 次提交构建了一个相当厚的抽象层——声明式 DSL、DAG 引擎、LLM 路由、Checkpoint 机制。但每一层都保留了可观测性、可调试性、可审计性的逃生舱口。它没有假装本质困难不存在，而是用抽象把偶然困难压到极限低，然后把省下来的大脑带宽全部投入到 DAG 死锁检测、LLM 输出校验、失败分支恢复这些无法逃避的本质困难上。你不消灭狼，但你可以用更好的瞄准镜和更轻

创建带有@Tool注解方法的类：12345678910111213141516publicclassMyTools {@Tool(description = "我的工具的功能描述","param1: 第一个参数\nparam2: 第二个参数"publicintparam2) {return"结果: "@Tool(name = "file_exists", description = "检查文件是否

由于之前已经验证了使用 AI Coding 可以解决我开发不熟悉领域的问题，所以这次我就想着不如自己做一个定制化的 APP，满足自己需求的同时也可以提供给有类似需求的人。后续还会新增 OCR 截图直接翻译的功能，由于是自己可控的 APP，可以灵活地新增和调整功能。但它的售价并不便宜。类似的 APP 其实也蛮多的，还有一些开源替代方案，不过都或多或少缺一些我需要的功能。在这之前，我一直使用的是 Pa

解决痛点：通用技能只能覆盖基础场景，比如我常需要「批量处理接口文档 + 自动导出为 Markdown」「按公司规范生成需求文档」，这些个性化需求通用技能根本满足不了，重复造轮子太耗精力。核心能力：全程引导式创建自定义技能，把你日常重复的工作流（比如「需求分析→代码编写→测试用例→文档生成」）封装成标准化技能包；支持一键发布到社区，也能本地留存自用。触发场景：说「帮我创建一个自定义技能」「封装一个专

解决痛点：通用技能只能覆盖基础场景，比如我常需要「批量处理接口文档 + 自动导出为 Markdown」「按公司规范生成需求文档」，这些个性化需求通用技能根本满足不了，重复造轮子太耗精力。核心能力：全程引导式创建自定义技能，把你日常重复的工作流（比如「需求分析→代码编写→测试用例→文档生成」）封装成标准化技能包；支持一键发布到社区，也能本地留存自用。触发场景：说「帮我创建一个自定义技能」「封装一个专