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而 /grill-with-docs 还会把项目里的领域术语整理到 CONTEXT.md，重要技术决策沉淀成 ADR，让产品、开发、测试和 AI 使用同一套语言。diagnosing-bugs 会要求先构造一个稳定的失败信号，比如测试、curl、脚本或者自动化用例，能够反复把问题打出来，然后再做假设和验证。需求理解偏了、边界条件漏了、为了改一个功能又顺手动了一堆代码，测试虽然全绿，但做出来的根本不
一位社区实践者分享了一个很有启发性的视角：把 Agent 当成一个算法来用——给它输入，它给你指定格式的输出，中间的过程是可预期的、可恢复的。这不是要消灭 LLM 的“智能”，而是把确定性的事情从它脑子里拿出来，交给结构化的轨道。让 Agent 保留它最擅长的“理解人话、做判断、组织表达”的能力，但把所有流程顺序、数据格式、API 调用、状态管理交给 Skill 架构来承载。Skills 的价值不
对开发者而言，写一次技能、到处运行的目标，第一次有了真实落地的格式底座，迁移也有了统一参照。anthropics/skills 仓库的顶层目录划分得很清楚，./skills 放技能示例，./spec 放 Agent Skills 规范本身，./template 放模板技能。在任何有 Python 3 的环境里都能直接运行，这是技能可移植性的最小验证，也是入门的最短路径。第一层是元数据，约 100
<think>用户想要的是根据给定的纲要和内容，生成一篇不超过150字的文章摘要。我需要提炼整个“Vibe Coding”一人团队模式的核心要点。 让我仔细阅读内容： 核心概念：Vibe Coding，开发者决策，AI执行 全流程覆盖：从需求定义到运营推广 技术支撑：提示词工程、Skills、MCP 核心理念：想法驱动、行动优先 我需要用中文简洁地概括这些内容，控制在150字以内。让我起草： “本
<think>我们需要理解任务：根据给定的内容生成一个不超过150字的文章摘要。内容是关于将第三方文生图API封装为可复用Skills的技术过程，涵盖了设计原则、API对接、轮询策略、配置管理、项目结构、代码实现等。摘要需要简洁，不超过150字。 用户要求：“根据以下内容，生成≤150字的文章摘要”。这意味着我们需要从提供的详细内容中提取核心要点，形成一段摘要。 首先，梳理内容的要点： 主题：将第
很多开发者从旧模型切换到 Astra 时，最常抱怨的一句话是：“它怎么写了个开头就停下来了？Eric Provencher 在长文中指出，这是因为 Astra 具有更强的人机协作分寸感。面对一条边界模糊的需求，它倾向于快速交付第一版实现，然后等待你的审查。如果你希望它持续深入地完成端到端任务，你必须改变提问习惯，将过去对过程的指手画脚，升级为对最终成果的验收准则（Definition of Don
Skills = 可移植的团队 SOP 封装格式（事实标准）写好 Skill 的关键路径：1. 把人读 SOP 拆成 What / When / Steps / Done when2. description 只做发现：第三人称 + 触发词 + 必要 Do NOT3. 正文写完成标准与命令证据，细节丢 references/4. 用话术表测召回，先改 description 再改正文三家气质：An
MCP 和 Skill 都和“外部能力”有关，但它们解决的问题不同。MCP 更像外部能力接入协议，Skill 更像 Agent 内部对能力的任务化封装。
RAG 是 Agent 系统中最常见的能力之一。很多人会问：RAG 是不是 Agent？RAG 和 Skill 什么关系？简单说：RAG 本身不是 Agent，但可以被封装成 Agent 的一个 Skill。
