节约上下文的设计技巧：让 Skill 更高效
智能体的工作台空间是有限的。每次读取文件、调用工具、生成回复，都会往工作台上堆东西。当工作台被塞满，智能体就无法继续工作，只能中断任务或丢弃部分信息。
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Skill 之间的互相调用：让专业模块协同作战
如果你想让 AI 帮你做一份你的产品和竞品的对比分析报告，要有图表，最后还要生成一个 Word 文档。这个任务涉及信息收集、数据分析、图表生成、文档排版等多个环节。如果把所有能力都塞进一个 Skill，这个 Skill 会变得臃肿不堪，难以维护。更好的做法是让多个 Skill 各司其职，协同完成任务。
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洁癖：存档式整理，让智能体不再脑腐
跟 AI 智能体合作做东西的时候，有一个很烦人的问题：你让它改了七八轮，内容都更新了，但相关的文档、记录、项目说明还停在最初的样子。下次再开智能体，它读到的还是过期信息，就开始犯各种莫名其妙的错。
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小米送Token了，2亿一个月的额度，白拿
小米今天搞了个「百万亿 Token 创造者激励计划」，30 天内免费发 100 万亿 Token，谁都能申请，没有任何限制条件。我已经申请了，等着结果。
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Claude Desktop：一个能换模型的桌面智能体工作台
Claude Desktop 是把 Claude 装到电脑上的官方桌面软件。它不是单纯把网页版搬到桌面上，而是让 Claude 更靠近你的本地文件、文件夹、项目和各种外部工具。
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Ralph 循环：让 AI 编程工具自己跑完所有任务
自从大规模开始让智能体 + Skill 干活，有一个事情会非常诱人，那就是让 AI 一口气把所有任务都做完，甚至干活可以一晚上不停。你当然可以一直给 AI 下指令，但大多数时候一个任务最多也就执行个十几分钟到一两个小时就停了，这是因为 AI 的上下文窗口有限，时间太长之后，AI 就干不太动了，质量直线下降。关于上下文长度的含义，在视频课和日课里都提过，大家可以去看。
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