将过去拆解的流程和资源集成到统一的规范技能中通过按需加载形式解决上下文污染和上下文过长的问题提供标准规范，将专业领域内容抽象为单一的技能流程使执行流程变得可预测，符合我们日常开发的输入输出需求。

cursor 支持自己编写命令内置指令默认 cursor 只内置了Summarize指令内容这个指令是让 Agent 整理上下文的内置命令，如果上下文过长时，Agent 理解能力会下降，所以 Cursor 内置Summarize来解决问题自定义指令我们也可以将自己日常过程中可规范/重复的步骤编写成指令，减少每次对话时需要编写的 prompt指令基于 Markdown 存储在目录下同时可以结合前置规

默认 SubAgent 只能启动 Claude 内置工具功能，如果需要自己编写 SubAgent，可以在目录下编写基于 Markdown 的 SubAgent 任务内容包括 Markdown Header 和 Markdown Contentname：SubAgent 在 CLI 中显示的名称。：描述信息，方便 Claude 定位工具用途。tools：支持调用 Claude 内置工具。model：

发布前检查：确保配置正确、构建产物完整、包名可用发布流程：登录账号 → 执行发布命令 → 首次 scoped package 需要异常回退：优先使用 dist-tag 回退，避免删除已发布的版本2FA 认证：使用 Access Token 解决 2FA 认证问题，要注意 Token 安全自动化发布：通过 Git Tag、semantic-release 或手动 workflow 实现自动化发布流程

用户输入问题，AI 结合知识库内容和相关知识，生成准确、真实、具有时效性的回答结果。优点存在问题使模型在某些领域专业化，适合用于专业领域研究。使小模型在专业领域也能发挥作用，减少硬件开销成本。让模型具备调用外部 API 的能力，扩展 AI 的实际操作范围。常见能力AI 调用时，会把数据转成 JSON 格式发送。被调用的工具包含的核心参数内容：工具定义示例：AI 调用示例：Token 消耗使用工具会

上下文信息不宜过长，过长会导致 AI 生成的结果越来越不准确（受限于注意力机制的有效范围）。依赖模型的预训练知识，比较适合简单任务，也是日常对话常用的方式。幻觉是生成不准确或不存在的数据结果，本身是 LLM 的固有缺陷。定义 AI 的系统角色，作为前置条件，每次提问都发给 AI。类似提问时先把要问的问题说清楚，让对方能准确理解你的需求。类似与人沟通时的表达技巧，好的提示词可以获得更好的回复。AI

预训练：学习语言基础知识（无监督）。监督微调：学习特定任务的问答能力（有监督）。奖励建模：构建评判生成质量的评分系统。强化学习：在评分系统指导下持续优化。神经网络：通过加权求和 + 激活函数实现信号传递。参数：存储训练后的知识和经验。

GitHub Copilot 是 VSCode 自带的 AI Agent 插件，需要登录 GitHub 账号使用，分为免费版和付费版。关于个人额度，可以在 Github 的 Copilot 菜单里查看。

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