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Skill 是一种让 AI 理解自身能力的开发范式,其核心是通过"触发条件+能力描述+执行方式"三要素来定义 AI 的功能。不同于传统编程的固定流程控制,Skill 让 AI 自主决定何时调用何种能力。它支持多种实现形态:YAML 文件(灵活推理)、代码(确定性逻辑)、接口(远程调用)或简单 Prompt(快速验证)。设计 Skill 需注重契约化输入输出、合理粒度控制,并根据
Skill 是一种让 AI 理解自身能力的开发范式,其核心是通过"触发条件+能力描述+执行方式"三要素来定义 AI 的功能。不同于传统编程的固定流程控制,Skill 让 AI 自主决定何时调用何种能力。它支持多种实现形态:YAML 文件(灵活推理)、代码(确定性逻辑)、接口(远程调用)或简单 Prompt(快速验证)。设计 Skill 需注重契约化输入输出、合理粒度控制,并根据
Skill 是一种让 AI 理解自身能力的开发范式,其核心是通过"触发条件+能力描述+执行方式"三要素来定义 AI 的功能。不同于传统编程的固定流程控制,Skill 让 AI 自主决定何时调用何种能力。它支持多种实现形态:YAML 文件(灵活推理)、代码(确定性逻辑)、接口(远程调用)或简单 Prompt(快速验证)。设计 Skill 需注重契约化输入输出、合理粒度控制,并根据
本文系统介绍了提示工程的学习路径和能力体系,分为六个递进层次:基础提问、角色控制、推理增强、输出控制、任务分解和生产级部署。重点讲解了前三层的核心方法:基础提问的结构要素(任务、上下文、约束、格式)、零样本与少样本提示的区别、上下文管理原则;角色设定的技巧和边界约束写法;以及推理增强的三种方法(思维链、自一致性、推理+行动)。文章强调通过结构化提示设计、具体约束和分步推理来提升模型输出的质量和稳定
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本文为EFK日志系统入门指南,面向需要排查线上问题的开发者,重点讲解如何高效使用Kibana查询日志。文章提出"先理解数据流,再掌握查询技巧"的学习路径,将EFK拆解为Fluentd采集、Elasticsearch存储和Kibana查询三个核心环节。重点详细介绍了Kibana查询语言KQL,包括字段匹配、布尔组合、通配符、范围查询等实用语法,并给出7个典型查询场景示例。通过本文







