Skill 是 Agent 社区事实标准的可复用、可共享工作流包，核心为文件夹 + SKILL.md，Cursor、Claude Code、Codex‑CLI 支持该规范；一个Skill本质上就是一个文件夹，核心是里面的SKILL.md文件。它用标准化的格式告诉AI：名字和触发条件：什么时候该用这个技能（比如“用户提到‘发邮件’时”）。工作流程：一步一步该怎么做。辅助资源：可以参考的文档、可执行的

Skill 是 Agent 社区事实标准的可复用、可共享工作流包，核心为文件夹 + SKILL.md，Cursor、Claude Code、Codex‑CLI 支持该规范；一个Skill本质上就是一个文件夹，核心是里面的SKILL.md文件。它用标准化的格式告诉AI：名字和触发条件：什么时候该用这个技能（比如“用户提到‘发邮件’时”）。工作流程：一步一步该怎么做。辅助资源：可以参考的文档、可执行的

AI Agent 的 Prompt 理解成：给 Agent 定义角色、目标、行为规则、工具使用方式和任务执行流程的一套指令体系。 Agent Prompt 不只是“告诉 Agent 怎么做”，还要解决“什么时候做、能做什么、不能做什么、什么时候认为完成、失败后怎么办、如何利用上下文”。它和普通 ChatGPT Prompt 有明显区别。普通 Prompt 更多是“让模型回答问题”，而 Agent

AI Agent 的 Prompt 理解成：给 Agent 定义角色、目标、行为规则、工具使用方式和任务执行流程的一套指令体系。 Agent Prompt 不只是“告诉 Agent 怎么做”，还要解决“什么时候做、能做什么、不能做什么、什么时候认为完成、失败后怎么办、如何利用上下文”。它和普通 ChatGPT Prompt 有明显区别。普通 Prompt 更多是“让模型回答问题”，而 Agent

AI Agent（智能体）是以大语言模型 LLM 作为推理大脑，具备目标理解、自主任务规划、记忆管理、工具调用能力，形成「思考→行动→观察」闭环，自主完成复杂任务的智能系统。LLM 是大脑，Tool 是手脚，Memory 是记忆，RAG 是知识来源，Planning 是计划，Agent Loop 是执行机制，而权限控制负责让这一切能够安全地落地。长期记忆：历史经验、知识库、用户偏好，存入向量数据库

pnpm是一种高效、节省磁盘空间的包管理器。它通过内容可寻址存储和硬链接技术实现依赖共享，避免重复存储相同依赖，显著节省空间。相比npm/yarn的扁平化结构，pnpm采用符号链接创建严格的目录结构，解决"幽灵依赖"问题。安装过程分为依赖解析、目录计算和链接三步，速度更快。pnpm还支持通过npm全局安装或使用独立可执行文件。核心优势在于优化存储和提升安装效率，同时保证依赖管理

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若想在某个对象上强制调用函数，可以使用函数的call（..）和app(..)方法（ JavaScript 提供的绝大多数函数以及你自己创建的所有函数都可以使用 call(..) 和 apply(..) 方法。，可以是null，undefined，this，但是不能为空，设置为null，undefined，this表明函数此时处于全局作用域。从 this 绑定的角度来说，call(..) 和 app

uni-app 设置背景图在手机中无效