过去半年，所有 AI 的写作能力都在断崖式暴跌
一个反常识的现象：过去半年，全世界所有新模型的 AI 内容写作能力，整体在断崖式下跌。
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Karpathy 教你调教 AI 助手：一个文件，四个原则，告别无效返工
用 AI 做事的人，大概率都遇到过同一种抓狂：你让它帮你改个东西，它不只改了你说的那个点，还顺手把你之前写的内容也改了。你要检查半天才能搞清楚它到底动了哪些地方。更离谱的是，你让它做一个简单的功能，它给你整了一大套花里胡哨的架构，明明几步就能搞定的事，它硬是绕了一大圈。
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AI 本来就会的事，别写进 Skill
Skill 的本质是什么？是把你的工作经验、踩过的坑、验证过的流程浓缩成一套可复用的指令。这是 Skill 最核心的价值。
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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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如果你在中国，用智能体编程或办公之前，务必看这个日课
让 Agent 帮你做数据分析、处理表格、生成 PPT 或者写 Python 脚本，如果你遇到过 Agent 突然卡住、然后输出一堆红色报错的情况，多半都是同一个原因：依赖包下载失败了。
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别再搞混了！一篇文章讲透提示词、智能体与 Skill 的本质区别
很多同学在学习 AI 的时候，经常会被一堆名词搞晕：提示词、工具调用、MCP、智能体、还有我们一直在强调的 Skill。这些东西到底有什么区别？什么时候该用哪个？
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