本文探讨了如何将AI编程工具从简单的聊天模式升级为高效的智能体（Agent）模式，提出了四个关键设计要素：命令系统（/命令）、路径展开（@路径）、工具调用闭环（MCP）和规约资产化。通过建立预处理、推理、工具执行和结果回填的完整流水线，智能体能够更准确地理解需求并生成可验证的代码方案。文章提供了实用操作清单，包括如何设计命令、优化路径引用、管理工具权限以及建立验收标准，并针对常见问题给出排错建议。

本文探讨了如何将AI编程工具从简单的聊天模式升级为高效的智能体（Agent）模式，提出了四个关键设计要素：命令系统（/命令）、路径展开（@路径）、工具调用闭环（MCP）和规约资产化。通过建立预处理、推理、工具执行和结果回填的完整流水线，智能体能够更准确地理解需求并生成可验证的代码方案。文章提供了实用操作清单，包括如何设计命令、优化路径引用、管理工具权限以及建立验收标准，并针对常见问题给出排错建议。

17号的时候 Google 发布了 Gemini 3 Flash，名字里带 Flash，那应该就是“轻，快，便”版本了，今天我们就拿这个版本，和其他几家的旗舰模型全方位对比一下，看看这个“轻，快，便”版本到底能不能打！

摘要： Anthropic推出的MCP（Model Context Protocol）和Claude Skills功能相似但定位不同： MCP是实时通信协议，适合复杂API交互（如GitHub/Slack集成），但开发成本高且token消耗大； Skills是轻量级Markdown指令集，适合标准化任务（如文件处理），开发简单、节省token且跨模型通用。 选择建议：优先用Skills解决大多数问

摘要：选择AI Agent开发平台时，关键不在于模型性能差异，而在于实际落地需求。文章提出8个核心考量点：框架与平台的选择、工具接入方式、状态管理、观测能力、权限控制、合规要求、工程语言适配及成本可靠性。建议将Agent拆分为模型、工具接入、状态、观测和权限治理5个模块评估，并提供Python代码示例展示如何实现模型调用与工具层的解耦。最终强调应根据团队类型（创业/大企业/生态绑定）和具体业务需求

Chatbot与AI Agent的本质区别 Chatbot是问答型对话系统，基于预设规则被动响应用户提问，适合简单FAQ场景；而AI Agent是任务执行者，具备自主推理、工具调用和复杂任务处理能力，能主动完成多步骤工作。核心差异体现在六个维度： 决策能力：规则匹配 vs 动态推理 工具使用：无外部工具 vs 多工具协同 任务复杂度：单轮对话 vs 多步骤流程 记忆能力：短期记忆 vs 长期记忆

AI Agent（智能体）是今年最受关注的AI技术趋势，它能自主感知环境、做出决策并执行复杂任务，不同于被动响应的传统聊天机器人。核心能力包括感知、推理、规划、行动和学习，采用ReAct框架实现"思考-行动-观察"的循环工作模式。目前OpenAI、Anthropic、Google等巨头都在布局Agent生态，应用场景涵盖智能客服、软件开发、数据分析等领域。尽管存在可靠性、安全性

AI Agent（智能体）是今年最受关注的AI技术趋势，它能自主感知环境、做出决策并执行复杂任务，不同于被动响应的传统聊天机器人。核心能力包括感知、推理、规划、行动和学习，采用ReAct框架实现"思考-行动-观察"的循环工作模式。目前OpenAI、Anthropic、Google等巨头都在布局Agent生态，应用场景涵盖智能客服、软件开发、数据分析等领域。尽管存在可靠性、安全性

摘要： Google发布的Gemini 3 Flash以颠覆性低价（输入/输出tokens成本仅为竞品的1/4-1/5）打响AI成本战，同时保持顶级性能（基准测试接近GPT-5.2）。其性价比达竞品4-5倍，结合Token优化、思考级别控制等隐藏加成，高频调用场景年省数万美元。Salesforce等企业已应用，但需注意技术稳定性与生态锁定风险。AI行业正进入平价时代，Gemini 3 Flash成

本文详细介绍了Gemini 3 Flash API的使用方法，涵盖从环境配置到生产实践的完整流程。主要内容包括：1) 三种API Key获取方式（Google AI Studio、Vertex AI、147API中转服务）；2) 基础调用方法（REST API、Python SDK、流式响应）；3) 多模态处理（图像、PDF、视频、音频）；4) 高级参数调优（推理深度、视觉精度、结构化输出）；5)