2025年，Claude Skills/AI技能模块成为技术新焦点，标志着AI从聊天工具向任务执行者的转变。与一次性指令Prompt不同，Skills是可复用、自动触发的AI能力单元，包含明确的能力边界、输入输出规范和触发策略。其爆火源于AI决策能力提升、Agent架构成熟及生态形成，使AI能真正替代人类完成任务。 当前实用Skills资源包括：Anthropic官方文档处理工具、社区精选导航站（

摘要： 大模型时代，显存成为能否运行模型的首要门槛。本文系统分析显存消耗的四大来源：模型参数、中间激活、KV Cache和框架开销，并针对推理、微调、训练场景给出显存估算方法。例如，7B模型FP16推理约需18GB显存，轻量微调需24GB，而全参数训练显存需求呈数量级增长。选型建议：本地玩家可选8-24GB显卡运行7B/13B量化模型，团队服务需24-48GB显存支持长上下文与并发。合理估算显存需

摘要： 2026年全栈开发的核心竞争力在于AI提示词工程能力。本文基于Vibe Coding指南，提出将AI视为“技术强但缺乏项目背景的资深实习生”，而非搜索引擎，并系统化总结了高效提示词的七大原则：零预设（提供丰富上下文）、目标具体化（明确输入/输出）、任务拆解（分步解决）、举例说明（Few-shot）、角色扮演（切换视角）、多轮迭代（逐步优化）和代码清洁（统一风格）。通过“五步流程”——界定任

摘要： 大模型应用中的Agent架构正从「专用Agent堆叠」转向「通用Agent+技能库」范式。传统方案因上下文臃肿、维护成本高、知识无法复用而难以扩展。新架构以Universal Agent作为决策中枢，配合模块化Skills Library，实现能力的按需加载与组合。每个Skill包含元数据、详细指令和可执行资源，通过渐进式加载平衡上下文限制。该架构支持组织级知识沉淀，使新增能力只需添加Sk

摘要：AI工程化新范式——Claude Code Skills机制解析 本文系统阐述了Claude Code推出的Skills机制，这是AI工程化领域的重要创新。随着大模型能力提升，团队差异已从"模型智能度"转向"AI工作流集成能力"。Skills机制通过将AI能力拆解为可组合、可复用的"技能包"，解决了传统Prompt方法存在的上下文冗

A2UI（Agent-to-User Interface）是Google推出的开源项目，通过JSON格式传输"界面意图"而非可执行代码，解决了AI生成UI的安全性和兼容性问题。核心优势包括：1）安全优先设计，采用声明式JSON和预审批组件目录；2）支持流式增量渲染，提升用户体验；3）框架无关性，同一JSON可在不同平台渲染为原生UI。A2UI为生成式UI提供了安全、高效、跨平台

企业级AI模型选型指南：从实验室到业务落地的三要素平衡 摘要：随着大模型技术成熟，企业面临自研、云端API和开源本地部署三大技术路线的选择困境。本文提出"成本-性能-业务"三要素平衡的选型策略：1）自研模型适合高定制场景但成本高昂；2）云端API适合快速验证但存在数据安全和隐性成本风险；3）开源本地部署（如Qwen3-30B）在多数场景下性价比最优，相比GPT-4可降低83%成

本文提出了一种三层智能体系统架构，使大模型从通用聊天工具升级为专业自治系统。架构包含：感知层（Agent负责任务拆解与RAG检索）、决策层（Skills封装领域知识与流程）、执行层（MCP标准化连接外部系统）。MCP作为统一接口协议，通过Tools/Resources/Prompts三种原语连接业务系统；Skills则将专家经验结构化，通过渐进式加载平衡性能与成本。该架构通过分层协作实现&quot

为 Claude Code 等 AI 开发环境准备的 开发者工具包，提供可复用的 “skills（技能）” 和 “agents（代理）”，帮助自动化代码评审、测试、API 设计和 AI 集成等任务，当前重点支持 Java/Spring Boot，同时扩展到 TypeScript/Node.js、React、NestJS 等多语言生态

摘要： 在Agent开发中，过度加载上下文会导致性能、质量和成本问题。Anthropic提出的三层技能结构（元数据层、正文层、附属文件层）通过渐进式加载实现高效上下文管理。建议从"工具视角"转向"工作流视角"组织技能，确保每个技能聚焦单一能力。实践案例显示，将SKILL.md控制在200行内可提升4.8倍token利用率，显著降低延迟和溢出风险。落地时需审计