90%的“可复用”智能体技能根本跨场景就失效，问题出在没做到这三点_服务软件

1. 这场算力博弈的本质，是生态对价格的战争。 #大咖观察 #红衣聊AI #英伟达

2. 阿里千问与“AI Layer”崛起：一场重塑互联网的“操作系统”生态战【硅谷101】

3. 对话云栖大会：下一个AI爆款、大模型进化与Agent万亿级企业市场

4. Skills比MCP更重要？更省钱的多！Python大佬这观点老金测了一周终于懂了

5. 一文带你看懂，火爆全网的Skills到底是个啥。

6. Antropic Claude 推出新概念 Agent Skills，让 Claude 从“通用模型”进化为“可编程的专用智能体”，它通过可加载的技能体系，将人类的知识和流程转化为可复用的智能模块。1. 核心概念：Agent Skills 是一种“技能包”，由说明文档、脚本和资源组成。Claude 可以在需要时动态加载这些技能，而不是一开始就加载全部上下文。2. 作用：让 Claude 能执行特定领域的任务，比如处理 PDF、填写表单、运行脚本、执行数据分析等，相当于给 Claude 增加“专业模块”。3. 结构：每个 Skill 是一个文件夹，核心文件是 SKILL.md，包含技能的元数据（名称、描述）和使用说明；也可包含其他资源文件或可执行代码。Claude 根据任务需要，分层加载这些内容。4. 原理：Claude 先读取每个技能的基本信息，当判断某个技能相关时，再逐步加载其详细内容或脚本执行逻辑，实现「渐进式上下文披露」。5. 优势：（1）增强 Claude 的专业性与上下文理解；（2）减少 token 占用，提高执行效率；（3）让组织可复用知识，把程序性经验打包成模块化能力。6. 安全与可扩展性：Skills 可以自由创建与共享，但要注意代码安全和上下文来源；未来 Claude 还将具备自动创建、评估和优化技能的能力。Blog：www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills#人工智能##程序员#

7. Skills的本质是什么？

8. 很多人以为 Skills 只是更体面的提示词。就像是把流程写得更清楚一点，省点时间而已。如果你在使用 Skills 的话，又是深度使用过，其实不然。这就像是软件的本质不是代码而是“可重复的因果”。什么意思呢？就是输入什么，经过什么，得到什么。传统程序员用代码把因果钉死在机器里：编译、部署、上线、等待下一次迭代。用户得到的是结果，不是能力。Skills 把因果从代码迁移到语言。用 Markdown 写触发条件、工具调用、输出格式。你以为这是文字，其实这是接口；你以为这是说明，其实这是程序。它让“编程”从语法变成意图，从工程变成表达。换句话讲，Skills 其实更像是大白话编程。更关键的是：Skills 是活的。软件过去像成品，交付就冻结；Skills 像细胞，拿到就能分裂。哪里不顺手，就打开那份 .md，用人话改两句立刻生效。无需环境、无需编译、无需部署。这就把迭代从周和月，压缩到分钟。当迭代成本趋近于零，进化就会发生。任何人都能复制一个 Skill，改成自己的版本，再分享出去。功能不是“发布”，而是“流动”。这是一种新的杠杆：把你的判断、流程、品味，封装成可复用的自动化。财富来自杠杆。代码是杠杆，媒体是杠杆，资本是杠杆。现在，如果你使用 Skills 比较熟的话，其实：语言也成了杠杆。Agent 时代的分水岭不是“会不会写代码”，而是“能不能把意图写成系统”。会说清楚的人，会拥有软件。人人都会说话，所以人人都能开发。真心建议大家去研究一下 Agent Skill 。#AI创造营##科技先锋官##微博年度新知博主#

9. 构建 Claude Code 的经验：Anthropic 如何运用 Skills 技能

10. 字节全球首发AI技能商店：一句话生成Coze Skills，你的经验直接卖钱

11. Apache Gravitino 统一元数据之统一血缘

12. 当Agent拥有了Skills，你还在“调教”AI吗？！

13. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

14. Claude 的 Agent Skills 本质上就是：AI 模型不必把所有能力硬塞在绝对静态的“大脑”里，而是通过“可插拔技能模块”的方式，让模型在面对不同任务时“辅以专属插件／套路”。这种方式在软件工程里早就被验证为经典，比如插件系统、微服务、模块化设计。可以关注 Antropic 这个开源的 Skills 项目：github.com/anthropics/skills「Skills 是一组“指令、脚本、资源”的集合，Claude可以动态载入这些 Skills，从而在特定任务或领域里表现得更好、更定制化」#人工智能##程序员#

15. 火爆全网的Skills，终于有了最简单的打开方式。

16. 容忍摸鱼、支持顾家、会用智能体！ #大咖观察 #红衣聊AI #职业技能

17. Agent Skills使用指南：让AI智能体拥有“即插即用”的超能力

18. 高中生，想成为鸿蒙开发者

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20. n8n要凉了？Agent Skills实测对比，谁才是AI自动化之王！

21. 如何评价字节扣子推出的Coze Skill？实际使用体验如何？

22. 一文带你上手 Skills：构建可复用的 AI 能力体系

23. 构建专业智能体：从通用 AI 到企业级应用的工程化实践

24. 《扣子开发 AI Agent 智能体应用》007-扣子插件和卡片（插件的含义和使用）

25. 在这场AI时代的竞争中，安全智能体正是破局的关键。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #网络安全

26. 雇佣过目即忘的天才：为什么企业级AI总在浪费钱？| 甲子光年

27. 如何成为世界一流的智能体工程师

28. 【Claude Code的技能系统：百个技能背后的九大类型与最佳实践】快速阅读：Anthropic团队在Claude Code中实际使用了数百个技能，总结出9大类型和若干制作原则。技能的本质是可包含脚本、数据的文件夹系统，而非简单的文本说明。最有效的技能往往专注于“反常识”信息，通过渐进式披露避免过度引导。---技能系统已经成为Claude Code最常用的扩展机制。但灵活性也带来困惑：什么样的技能值得做？好技能的秘诀是什么？Anthropic内部运行着数百个活跃技能。这些经验可能有参考价值。一个常见误解是把技能当“markdown文件”。实际上，技能是包含脚本、素材、数据的文件夹——Agent可以发现、探索、操作这些内容。最有意思的技能都在创造性地使用配置选项和目录结构。九种类型技能大致分九类。好的技能清晰归属其一，混乱的往往跨越多个类别：1. 库与API参考解释如何正确使用内部库、CLI或SDK。包含代码片段库和常见陷阱清单。比如：billing-lib（内部计费库的边界情况和易错点）、frontend-design（让Claude更好地遵循设计系统）。2. 产品验证描述如何测试代码是否工作。常与Playwright、tmux等外部工具配合。有价值的做法包括：让Claude录制测试视频，在每步强制状态断言。值得工程师花一周时间打磨验证技能。3. 数据获取与分析连接数据和监控栈。包含获取数据的库、凭证、仪表板ID，以及常见查询工作流。例如funnel-query定义了“从注册到激活到付费”需要join哪些事件表。4. 业务流程与团队自动化将重复工作流自动化为一条命令。通常较简单，但可能依赖其他技能或MCP。保存之前结果到日志文件，帮助模型保持一致性。如standup-post聚合ticket、GitHub活动和Slack历史，生成格式化的站会更新。5. 代码脚手架与模板为特定功能生成框架样板。当脚手架有自然语言需求、无法纯靠代码覆盖时特别有用。6. 代码质量与审查强制执行代码质量。可以包含确定性脚本以提高鲁棒性，可能作为hook或GitHub Action自动运行。adversarial-review会生成一个“全新视角”的子Agent来批评代码，实现修复，迭代直到问题降级为吹毛求疵。7. CI/CD与部署帮你获取、推送、部署代码。babysit-pr监控PR、重试不稳定的CI、解决合并冲突、启用自动合并。8. Runbook接收一个症状（Slack线程、告警、错误签名），执行多工具调查，产出结构化报告。9. 基础设施运维执行日常维护和操作流程——有些涉及破坏性操作，需要护栏。比如<resource---制作要点+ 别说废话Claude Code已经了解你的代码库，Claude本身也懂编程。如果你的技能主要是知识传递，专注于那些能推Claude脱离默认思维的信息。frontend-design技能就是好例子——它通过与用户迭代，避免Claude总用Inter字体和紫色渐变。+ 建立Gotchas章节技能中信号最强的内容。这些章节应该从Claude使用技能时的常见失败点累积而来。你需要持续更新技能来捕获这些坑。+ 利用文件系统与渐进式披露技能是文件夹。把整个文件系统当作上下文工程和渐进式披露。告诉Claude技能里有什么文件，它会在合适时机读取。最简单的形式是指向其他markdown文件，比如把详细的函数签名和用例拆到references/api.md。你可以有references、scripts、examples等文件夹。+ 避免过度引导Claude会尽量遵循指令。因为技能高度可复用，小心别太具体。给Claude需要的信息，但保留适应情境的灵活性。+ 考虑设置流程有些技能需要用户提供上下文。比如发送站会到Slack的技能，可能要问发到哪个频道。好做法是在技能目录下存config.json。如果配置未设置，Agent就问用户。+ 描述字段是给模型看的Claude Code启动会话时，会构建所有可用技能的清单及其描述。这个清单是Claude扫描的依据——“有没有适合这个请求的技能？”所以描述字段不是摘要，是触发条件。+ 记忆与数据存储有些技能通过在内部存储数据来实现记忆。可以简单到追加日志文件、JSON文件，复杂到SQLite数据库。比如standup-post技能可能保存standups.log，记录每次发的内容，下次运行时Claude读自己的历史，知道昨天以来发生了什么。技能目录中的数据可能在升级时被删除，应存到稳定文件夹，目前提供${CLAUDE_PLUGIN_DATA}作为每个插件的稳定存储。+ 存储脚本与生成代码给Claude代码是最强大的工具之一。给Claude脚本和库，让它把精力花在组合上、决定下一步做什么，而不是重构样板。比如数据科学技能可能有从事件源获取数据的函数库。为了让Claude做复杂分析，给它一组辅助函数。Claude随后即时生成脚本组合这些功能，回答“周二发生了什么？”这类问题。+ 按需Hook技能可以包含只在调用时激活、持续整个会话的hook。用于你不想一直运行、但有时极有用的强意见hook。例如/careful通过PreToolUse匹配器阻止rm -rf、DROP TABLE、force-push、kubectl delete。你只在知道要碰生产环境时才需要它——一直开着会逼疯人。---分发技能共享技能有两种方式：- 把技能签入repo（./.claude/skills下）- 做一个plugin，建立Claude Code Plugin市场，用户可以上传和安装小团队在少数repo间工作，签入repo效果不错。但每个签入的技能都会给模型增加上下文。规模扩大后，内部插件市场允许你分发技能，让团队决定安装哪些。+ 管理市场我们没有中心化团队决定；而是有机地发现最有用的技能。如果有技能想让人试用，可以上传到GitHub沙盒文件夹，在Slack等地方给链接。一旦技能获得关注（由技能所有者决定），他们可以提PR移到市场。警告：创建糟糕或冗余的技能太容易了，发布前确保有某种策展方法。+ 组合技能你可能想让技能互相依赖。比如文件上传技能，CSV生成技能制作CSV后上传。这种依赖管理还没原生内置到市场或技能中，但可以按名称引用其他技能，模型会在安装时调用它们。+ 测量技能为了了解技能表现，我们用PreToolUse hook记录公司内部技能使用情况。这样能找到受欢迎的技能，或相对预期触发不足的技能。技能是强大而灵活的工具，但仍处于早期，大家都在摸索最佳用法。把这些当作有用提示的集合，不是权威指南。理解技能的最佳方式是开始、实验、看什么有效。我们的大多数技能都始于几行字和一个坑，因为人们在Claude遇到新边界情况时不断添加而变好。ref: x.com/trq212/status/2033949937936085378#AI创造营##人工智能#

29. Dify 官方上架 Nacos A2A 插件，补全双向多智能体协作能力

30. 2025，鸿蒙“长”出头了吗？鸿蒙生态年终回顾

31. 【AI前沿】Skills系列：手把手教你玩转Agentic Skills，附超全资源清单！

32. OpenClaw 不踩坑恶意 Skills，企业需要自己的 Skills Registry：Nacos 3.2 发布

33. 智能体框架到产品：京东JoyAgent如何打造会自我演进的智能体系统

34. 构建自主AI：深入A2A协议的智能体开发——让智能体真正“互联”起来

35. 不被AI淘汰的重要能力就是学会当智能体的领导。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体

36. #鸿蒙给开发者铺好了高速路#刚看完鲁豫对话四位“尝鲜”鸿蒙的开发者的视频，从我自身的感受来说，确实能感受到鸿蒙的“态度”。鸿蒙生态为不同规模、类型的开发者提供平等机会，尤其重视“小而美”应用与独立开发者，提供技术、资源、情感等多维度支持。首先就是开发效率倍增，一次开发多端部署，开发者仅需一套代码即可适配手机、平板、车机等全场景设备，省去90%重复适配工作。同时AI工具链降门槛，鸿蒙提供零代码智能体开发平台，搭积木式创建应用。商业转化路径清晰，流量精准扶持，应用市场智能推荐算法为优质应用导流，小众团队可获得专属曝光资源。这完全就是鸿蒙与开发者的双向奔赴啊

37. 企业级AI Coding的落地方法，都在这本实战手册里了｜甲子光年

38. 实测Agent Skills，一次编写，全网通用

39. 【当AI也有了自己的“npm”，模块化智能时代正式开启】Vercel团队宣布推出skills——一个面向AI技能的开放生态系统，类似于前端开发者熟悉的npm包管理器。这个类比精准地点出了当前AI Agent开发的痛点：我们一直在手工编写“推理能力”，每个团队都在重复造轮子。如果技能可以像npm包一样安装、组合、复用，开发者就能把精力真正放在工作流设计和安全护栏上，而不是反复实现相同的连接器。从技术架构的角度看，这种“无关具体Agent”的设计理念很关键。就像OpenAPI为REST接口带来了标准化，技能注册中心有潜力终结当前各家厂商各自为政的混乱局面。当然，社区也有不同声音。有开发者指出OpenSkills项目早在skills之前就已经存在，目前已获得5000多个GitHub星标；也有团队在推进不那么依赖npm生态的类似方案。这种良性竞争恰恰说明，整个行业正在形成对“标准化AI技能生态”的共识。不过，熟悉npm历史的开发者难免会心一笑：当年的left-pad事件可是让整个前端圈停摆。如果AI技能也走上这条路，某个基础技能的故障是否会让一群Agent集体“宕机”？还有人打趣道：只要Agent的node_modules文件夹不要膨胀到40GB，什么都好说。开放、可组合、与具体实现解耦——这些“无聊的标准”，往往才是生态繁荣的真正基石。x.com/rauchg/status/2012345679721771474

40. 推荐10 个真正改变工作流的 Claude Skills

41. 官宣上线！RocketMQ for AI：企业级 AI 应用异步通信首选方案

42. AI智能体如何改变自媒体创作者的工作环境？HarmonyOS 6工作场景体验

43. 2026企业级智能体白皮书｜甲子光年智库

44. “一人公司”喊得响，核心系统不敢动，AI编程的错位在哪？#华为云码道 #龙虾 #AI智能体 #openclaw #AI

45. #一分钟视频创作季# 智能体进入到需求侧与供给侧形成双重驱动。2026 年全球 AI 智能体市场规模将达 115.5 亿美元，较 2025 年实现 45.8% 的高速增长。中国市场增速更为迅猛，行业测算显示 2025 年国内企业级智能体市场约 109 亿元，未来三年复合增速超 211%，2026 年有望突破 300 亿元大关。消费电子与企业服务是核心增长点， 2026 年将有超 30% 的企业软件内置智能体能力，2026 年部署生成式 AI 智能体的企业比例将从 2025 年的 25% 翻倍至 50%，62% 的投资方预期实现 100% 以上回报。消费电子、网络安全、供应链管理成为投资热点，端侧与云端协同的混合架构将吸引更多资本布局。#AI创造营##财经朋友圈# 种斌Marco的微博视频

46. 在线开发经常需要切换多种AI工具，实现任务自动化和代码生成十分繁琐。Hugging Face Skills 这个开源项目，将AI/ML任务的定义整合为“技能包”，支持主流代码助手如 OpenAI Codex、Anthropic Claude Code、Google DeepMind Gemini CLI 甚至 Cursor。这些技能包以自包含文件夹形式封装指令、脚本和资源，涵盖从数据集创建、模型训练、评估到论文发布等各环节，为AI编码代理提供标准化操作流程。GitHub：github.com/huggingface/skills主要特点：- 支持多种编码代理，跨平台兼容；- 提供丰富技能示例，如Gradio界面搭建、Hugging Face Hub管理、模型训练调优等；- 方便集成，使用简单，只要安装对应技能即可快速调用；- 支持贡献自定义技能，扩展无限可能；- 配套清晰的文档和示例，让AI辅助开发效率大幅提升。适合AI开发者、自动化脚本编写者和机器学习工程师使用，是升级智能编码体验的利器！#AI创造营##人工智能#

47. Skills 全攻略：从概念到实操的完整手册

48. AgentScope Java v1.0 发布，让 Java 开发者轻松构建企业级 Agentic 应用

49. 掌握AI Agent开发：开发者锁定未来五年价值的硬核竞争力

50. 腾讯云大数据 TC Data Agent 智能体发布与应用实战

51. 《扣子开发 AI Agent 智能体应用》006-扣子 AI 应用开发平台介绍（扣子快速开发人门）

52. 未来的人和智能体应该是相互融合协作的关系。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #人机协作

53. OpenClaw + Ollama 本地部署！无需 API，断网可用，多模型自由切换（GPT-OSS / Qwen 3 / GLM 4.7）

54. 华为鸿蒙6的跨设备协同与智能玩法，都进化成这样了？不仅指哪传哪，还支持与苹果全家桶互传，更有超级智能体帮你解决各种问题。还没升级的，抓紧冲。#HarmonyOS6##鸿蒙越用越香##华为##鸿蒙6# 科技头条的微博视频

55. 厉害了//@宝玉xp://@时蝇喜箭:厉害了 //@i陆三金:Anthropic 开发者关系主管 Alex Albert 的这个比喻好：「从高层次来看，我听过对技能最贴切的类比，就像是《黑客帝国》里尼奥在几秒钟内学会功夫那样。我们向正在运行的通用智能体"载入"专业知识。」把技能封装成“磁盘”，然后灌给 agent，让它学会做某件事，有点意思。查看图片

56. 回复@陈慕樱:OpenCode、Gemini CLI、Google 的 Antigravity、扣子的新版本 space.coze.cn/skills 也支持了技能//@陈慕樱:宝玉老师，不想用Anthropic这个公司的产品，有什么平替能体验skill吗？一般也不太coding

57. 使用大语言模型（LLM）时，往往需要反复输入复杂的提示词来规范其行为，且在不同平台间切换时，难以保持工作流的一致性。Awesome LLM Skills 是一个精选的资源列表，专门收集用于定制 AI 代理工作流的技能、资源和工具。它通过标准化的方式，教给 AI 如何按照特定要求执行任务，使其在不同平台上都能以可重复、标准化的方式完成工作。该项目不仅涵盖了从文档处理到代码开发的各类实用技能，还详细介绍了如何在 Claude Code、Gemini CLI、Codex 以及 Qwen Code 等主流工具中配置和调用这些技能。GitHub：github.com/Prat011/awesome-llm-skills主要功能：- 提供标准化的技能模板，通过简单的 Markdown 文件定义 AI 的任务逻辑和执行步骤；- 适配多种主流 AI 命令行工具和桌面应用，包括 Anthropic Claude Code 和 Google Gemini CLI 等；- 内置丰富的开发与测试技能，如 Playwright 浏览器自动化、AWS 开发辅助及代码质量检查；- 强大的文档处理能力，支持对 Word、PDF、Excel 及 PPTX 等多种格式进行分析与编辑；- 集成 Notion 知识管理，可将对话内容自动转化为结构化的笔记、会议纪要或研究文档；- 包含商业与创意工具，支持品牌指南应用、竞品分析、域名构思及多媒体素材生成。该项目适合开发者和重度 AI 用户使用，通过简单的文件夹配置即可让 AI 代理具备专业化的处理能力，大幅提升自动化办公和编程的效率。

58. Claude Agent Skills：将 Workflow 打进技能包

59. 企业级Agent「登月」时刻！1人1周搞定高可用系统，只花5元

60. 开发Agent只懂拖拉拽？你真的能跟上生产级开发的节奏了吗？

61. 抖音前沿科技30X30｜采访AI超级个体 Gemini 3发布后，这5个开发者给自己的人生装上了外挂。 27年程序员老兵：用AI写出多部长篇小说，一边敲代码一边圆武侠梦；硬核奶爸：手搓本地AI操作系统，把私教装进孩子口袋； AI安全研究员：把AI变成科研副驾，打破思维墙；有效加速主义者：打造AI全自动分身，让AI替自己看新闻处理琐事；全栈讲师：降低新手学习门槛，把技术文档自动变成PPT；本期视频，产品君连线5位GDE谷歌开发者专家，带你拆解AI时代的超级个体，听听他们给普通人的真诚建议。 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #Google

62. 以「更懂开发者」之名：2026全球开发者先锋大会，看Agent如何重塑生产力

63. #华为Mate80#系列与Mate X7折叠屏作为华为年度高端旗舰，影像和硬件配置实力拉满，而软件层面的智能体#小艺#更迎来重磅更新，新增多项实用功能，其中小艺帮帮忙和小艺A2A智能体协作两大升级是我最喜欢的。小艺帮帮忙支持一句话指令完成订机票、商城复购等复杂连贯任务，还能通过联网、看图自学技能，贴合用户使用习惯打造专属技能。#华为折叠屏首发A2A智能体协作#让小艺可召唤鸿蒙应用智能体协同工作，比如唤起喜马拉雅小雅助手推荐播客内容。小艺现在相当于既是超级助理又是项目经理，既能根据用户喜好进行学习，又能统筹其他应用智能体执行专业任务。拥有这两大升级的“超能小艺”，绝对是一用就爱的体验。#华为Mate80#

64. Anthropic 发布了 Agent Skills ，是很好的东西，可以引导 Agent 获取某些技能，而且制作起来很方便。制作一个技能，就好像给新员工写一份入职手册。不需要为每一个不同任务都专门打造一个独立的智能体，而是只要共享特定领域的专业知识，任何人都可以快速将智能体变成对应领域的高手。我之前提到过朋友做一个基于他们 Design System 的 Agent，需要通过提示词引导 Agent 去 grep 检索文档，现在就更简单了，只要在全局或者项目目录下的 .claude/skills 下面添加目录，并且放一个包含meta信息的 SKILL\.md 文件，就可以引导 Agents 去学习使用这些 Skill。官方也给了一个例子就是 PDF Skill，就是包含了一系列 PDF 操作的说明和脚本，Agent 借助这些脚本，就可以操作 PDF，比如提取表单之类。也就是说 Skill 不仅可以包含文档，还可以包含可执行的脚本。需要注意的是 Skill 里面的 Meta 信息是默认会加载到上下文文的，其余信息用到才会加载。更多介绍：www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills

65. 在线开发经常需要面对前端设计、后端架构、移动开发和图形着色等多样技能，学习曲线陡峭且缺少系统化指引。 MiniMax Skills 专为 AI 编码助手打造了一套结构化的开发技能库，覆盖从前端动画、全栈集成，到安卓 iOS 原生开发，再到 GLSL 着色器视觉特效。项目不仅支持丰富技术栈和产业标准，还能兼容多种 AI 工具如 Claude、Cursor、Codex 和 OpenCode，通过简单配置即可集成使用，极大提升开发效率和代码质量。 GitHub：github.com/MiniMax-AI/skills 主要内容： - 前端开发：React / Next.js + Tailwind CSS，支持动态图形与 AI 生成媒体； - 全栈开发：REST API、认证、安全、实时通信及数据库整合指南； - 安卓原生：Material Design 3，Jetpack Compose，性能与易用兼顾； - iOS 应用：SwiftUI、UIKit、Apple HIG 标准实现无障碍设计； - 着色器开发：GLSL 高级技巧，流体、粒子和光影特效制作； - 丰富文档生成：PDF、PPTX、XLSX、DOCX 格式的创建与编辑。支持多平台插件，适合 AI 辅助开发者、培训机构和大型团队协作。 #AI开发##开源项目##编程技能提升#

66. 理解 LangChain 智能体：create_react_agent 与 create_tool_calling_agent

67. 刚刚，OpenAI买下Python最强基建，准备垄断开发者「生产资料」

68. 我们不能把一个带说明书的电锯称之为木工//@Tmp_情绪疯子:skills的出现，是将Agent更加平民化，我个人理解skills本身就是一个agent。 1，skills当做长提示词，主要是为了复用，优化上下文； 2，skills里面有脚本、工具，我觉着它本身就是一个agent了。

69. AI 原生应用开源开发者沙龙·上海站精彩回顾 & PPT 下载

70. 华为小米的车保有量达到一定层次，进入生态战才是最麻烦的！

71. 12月8日，鸿蒙智行问界、智界、享界、尊界、尚界在上海共同宣布全面深化战略合作。此次合作升级将围绕"统一标准、资源共建"的核心理念展开，意味着鸿蒙智行全方位生态联盟的合作再升级。联盟将重点推进以下五大领域合作：1、归一化、平台化解决方案：推动鸿蒙座舱、智能驾驶、云服务等核心技术和部件的标准化，统一质量管控、统一生态接口，让车辆品质更稳定，助力中国智能汽车标准体系创新。2、标准化服务体系：联盟将打造行业内首个跨品牌共享售后服务中心网络，实现售前、交付、售后等全流程高质量服务标准化。3、共建充电网络：五界品牌将联合投资建设"鸿蒙智行充电站"，整合现有充电资源，构建覆盖全国的超级补能网络。通过统一的账号体系和充电地图，为用户提供无缝的补能体验。4、创新技术落地：设立联盟创新中心，共同研发下一代智能汽车技术，加速创新成果商业化应用。5、联合营销服务：建立联盟层面的营销服一体化操盘机制，实现品牌协同、资源互补，提升整体市场竞争力。余总表示，鸿蒙智行的成长，代表着智能汽车产业从单打独斗的时代走向生态协同。我们将以统一标准和资源共享为核心，为用户创造确定性的价值体验。

72. #华为表王深度测评#，首次搭载智能体并支持冠心病风险研究的全能表王，到底有多少强！#华为表王到底有多少黑科技# 请不要叫我测评君的微博视频

73. Agent Skills智能体技能技术规范

74. 【Claude】

75. AI智能体标准化发展

76. 智能体技能（Skill）与规则、指令、子智能体关系

77. Agent Skills: 缺失的技能 #ai #agent #skills #coding #claude

78. 智能体来了从 0 到 1

79. 测试用例智能体

80. 如何使用Skills.sh提升智能体效率

81. AI Skills介绍与制作

82. LangChain DeepAgent + Claude Skills

83. Skills Instead Of Agents

84. AI智能体与技能

85. AI 智能体还是技能？答案为何是"两者兼备"

86. 智能体Skills标准与项目管理最佳实践相得益彰

87. Skills是企业级Agent技能体系治理指南

88. Skills.sh与其他智能体工具的区别是什么

89. AI 智能体界的 npm 来了！Vercel 推出 Skills.sh，欲统一智能体指令集

90. Building agents with Skills: Equipping agents for specialized work

91. 在 Deep Agents 中使用 Skills

92. AI Agent Skills 系统性技术指南

93. Anthropic开源Agent Skills标准，2025年底起AI应用进入“技能工程”新阶段

94. 别再混淆 MCP 和 Skills！一张图看懂 AI 智能体的能力架构

95. 【Coze AI 编程】技能从开发到调用全流程（附拼图小游戏案例）

96. Coze 2.0 技能简介

97. 扣子2.0（Coze）技能（Skill）入门和实践

98. 手把手教你玩转Coze技能功能

99. 技能封装、Vibe Coding、视频创作

100. 让Coze扣子智能体从“会聊天”变成“会做事”，插件才是最重要的一环

101. 低代码Agent开发框架使用指南（四）—Coze大模型和插件参数配置最佳实践

102. 扣子（Coze）宣布更新2.0，推出Skill（技能）、长期计划任务和技能商店（变现交易）。

103. Coze Skill 上线了，亲测了一下，可以帮我把知识变成产品

104. AI Agent Skills 跨平台配置与兼容性指南

105. AI智能体元年重磅突破！北大开源MagicSkills

106. Anthropic 推出 “Agent Skills” 开放标准

107. 如何选择多智能体架构?子智能体/技能/交接/路由器,一文搞懂选型逻辑

108. 程序员AI学习|Day1️⃣1️⃣|Agent Skill

109. Agent Skills 的一次工程实践

110. AI智能体落地难？3大核心痛点+4套实操方案，开发者直接复用

111. 跨行业方案复用快速复制成功经验

112. 【第121集】方案复用！这也许是你能想到的最大程度的复用了吧！

113. 开源！龙虾馆 Longbot System，企业级 AI Agent 管理平台，把 OpenClaw 从“能跑”拉到“能商用”！

114. AI工具太多，技能管理乱成麻？🔥 Claude、Codex、Gemini——三个工具，一套技能！

115. 一条命令，终结你在多个 AI 编程助手之间复制粘贴的噩梦

116. 深度解读

117. AI分层使用法则（脚本→技能→工具→智能体）｜文科生能用好

118. 80+巨头联名官宣,智能体国家队集结!智能体互联国家标准来了

119. 你的经验,可以复制粘贴了:Skills正在引发一场知识资产化革命

120. 爆火的Skills如何给大模型加入“技能”?记者实测

121. Skills，让AI智能体学会“做事”的关键——小白快速入门指南

122. 关于征集智能体技能（Agent Skills）技术规范参编单位，并持续征集智能体测试床入驻单位的通知

123. 为现实世界的智能体装备智能体技能

124. 可信AI | 关于征集智能体技能（Agent Skills）技术规范参编单位，并持续征集智能体测试床入驻单位的通知

125. AI选型终极指南：智能体与技能的优缺点深度对比

126. 中国信通院牵头的智能体互联国际标准在ITU-T成功立项

127. 想让智能体具备技能库能力？了解 Agent Skills

128. 4 步搞定智能体工具调用🔥新手也能玩转 AI 技能构建

129. AI Agent Skills：介绍、规范与实战指南

130. .NET+AI | Agent | 启用工具调用（6）

131. 人工智能智能体标准体系加速构建多领域规范布局落地提速

132. 关于智能体互联协议标准的130天

133. 智能体技能（Agent Skills）：赋予AI记忆与使命

134. 智能体设计模式：智能体系统构建实战指南

135. Function Calling & MCP

136. .NET+AI | MEAI | Function Calling 基础（2）

137. 知标准·善用标：是选“国字头”，还是跟“团体走”？

138. [Alan の分享] Skills Hub: 跨平台桌面应用，用于统一管理 Agent Skills

139. 一文讲清楚MCP

140. LangChain适合复杂工作流，MCP强在系统集成，Skills胜在轻量高效

141. 大模型之Function Calling

142. Anthropic 发布的“Agent Skills（智能体技能）”技术协议，通过一套结构化的指令、脚本与资源文件夹，使得智能体可动态发现并加载这些内容，从而在特定任务上表现更优。通过Skills ，专业技能得以被封装为模块化、可组合的能力和资源模块。这使得LLM的能力能被系统化的扩展，兼顾通用性与

143. 支持智能体自主调用Skills技能，MaxKB开源企业级智能体平台v2.7.0版本发布

144. 智能体网络技术沙龙暨智能体互联标准研讨会顺利召开

145. Anthropic 的 Skills：为智能体设计的技能库

146. Function Calling 案例解析：标签、抽取与工具路由

147. 扣子Coze插件开发之Doubao-Seedream-4.0插件（限时送100个coze工作流源码和n8n教程）

148. 怎样理解标准在促进行业发展过程中发挥的“统一、简化、协调、选优”作用

149. Coze技能开发

150. 扣子Coze开发了一个文生图插件（限时送100个Coze工作流源码）

151. 同一产品，既有国家标准，又有行业标准，又有通用国家标准，优先选用的原则是什么

90%的“可复用”智能体技能根本跨场景就失效，问题出在没做到这三点

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