Anthropic被禁背后：AI从业者如何在新规则下突围_服务软件

1. 刚刚！Anthropic这个发布太炸了，AI版“不作恶”问世

2. 如何学习成为 Agent 工程师：一条从入门到能交付的路线

3. 如何看待淘天金码奖设立Prompt工程赛道，是否意味着「提示词工程师」将成为未来五年互联网行业新风口？

4. AI 编程时代，最稀缺的不是提示词，而是软件工程

5. 别再学提示词了：为什么它是AI时代最短命的技能？

6. AI智能体调度师是2026年随着多智能体系统普及而兴起的新兴职业，其核心工作是将多个专业AI智能体组建为一个高效、可控的“数字智能团队”，担任总指挥官和流程架构师，通过精准的任务拆解、动态调度编排、工具集成管理以及全链路监控治理，让多Agent系统稳定完成复杂业务目标。具体来说，首先将模糊业务需求转化为结构化的任务树，明确依赖关系、优先级、终止条件和回滚机制；其次是最核心的智能体调度环节，动态决定任务路由、并行策略、冲突仲裁、重试降级及角色切换；接着严格管理工具调用、API对接和外部系统集成，确保安全合规与审计；最后通过实时观测系统监控性能、成本与风险，并基于数据持续迭代优化调度策略。典型工作场景包括企业智能客服全流程自动化、营销报告自动生成以及跨系统业务闭环等。该岗位与提示词工程师相比更强调系统级运营与动态协调，需要从业者具备结构化思维、多智能体框架熟练度和业务理解力，目前多以AI应用架构师或多智能体开发工程师名义招聘，已成为企业智能体化转型的关键角色之一，前景广阔。#新媒沈阳聊ai#

7. 过去十年，大家一直在说AI会改变编程。但现在看，真正被改变的，可能不是“写代码”，而是“审代码”。如果未来AI写代码、审代码都变成了常态，程序员最核心的能力到底是什么呢？#大有学问 #红衣聊AI #anthropic #人工智能 #程序员

8. 【2026年AI工程师成长路线：八个关键台阶】两年前转型AI工程师，是我职业生涯最正确的决定。如果你今天想入局，这份路线图或许能帮到你。一、夯实Python基础当很多人急于跳过基础直接上手“氛围编程”时，扎实的编程功底反而成了稀缺优势。Python是AI社区的通用语言，哈佛的CS50p课程是最好的起点。二、拥抱AI辅助编程一个残酷的现实：你的竞争对手从来都不是AI本身，而是那些善用AI的开发者。同样优秀的程序员，掌握AI工作流的人能快三倍交付。AI辅助编程的本质是在你的基本功之上叠加一层杠杆。吴恩达最近发布了一个30分钟的入门课程，Claude Code则是目前最强大的工具之一。三、理解大语言模型的运作机制3Blue1Brown的系列视频堪称LLM原理的最佳可视化讲解，涵盖LLM工作原理、Transformer深度解析、注意力机制以及模型如何存储知识。看完这些，你对大模型的理解会上一个台阶。四、深入LLM研究理解原理之后，下一步是学会自己构建。Andrej Karpathy的“神经网络从零到英雄”系列，是这个领域最好的教程，没有之一。五、掌握AI智能体在跳入智能体的热潮之前，强烈建议先读Anthropic的官方指南。他们的核心观点很清醒：构建智能体不需要复杂的框架或库，需要的是可组合的模式。这句话值得反复咀嚼。六、应用落地我不建议追逐框架，但CrewAI的课程确实帮我建立了一个重要认知：把智能体想象成协作的人类团队。最近我更多使用Claude Agent SDK，它提供了完整的智能体循环、工具调用和编码工作流。另一个值得关注的方向是Claude Skills。相比构建完整的智能体，构建可复用的技能模块往往更精准、更可靠。技能让Claude保持轻量，避免循环漂移，在需要时精确触发。这可能是智能体发展的下一个形态。七、项目驱动学习GitHub上有一个包含90多个AI工程项目的开源仓库，覆盖LLM、RAG和真实世界的智能体应用，是绝佳的实战素材库。八、系统阅读Chip Huyen的AI工程书籍是每个构建真实应用的工程师必读之作。此外还有几本免费的可视化指南，用图解的方式讲透复杂概念，下载量已超过十万次。最后想说的是：框架来来去去，基础永远是基础。在这个快速迭代的领域，真正的护城河从来都是对底层原理的深刻理解，以及将这种理解转化为实际产出的能力。#How I AI#x.com/akshay_pachaar/status/2015044780330492116

9. 人工智能科学家吴恩达发了一篇长文，讨论了硅谷新兴的AI前线部署工程师（FDE）岗位以及AI工程师的未来。硅谷最近有一个很火的新岗位，叫AI前线部署工程师（FDE）。简单来说，就是AI公司派工程师驻扎到客户公司里，帮他们定制AI解决方案，比如搭建和调优适合客户业务的AI智能体工作流。自从OpenAI和Anthropic开始组建专门的FDE团队派驻到客户那边，很多人又开始关注这个职业方向了。吴恩达说，FDE这个角色其实不算新鲜事。大概二十年前Palantir就这么干了，当时是派工程师去政府机构，在那些断网的安全网络上干活。做FDE光技术好还不够，你还得会沟通，有时候还得懂点商业。比如你得跟客户聊清楚他们到底要什么，帮他们排优先级，把复杂技术讲明白，客户提了不靠谱的需求你还得礼貌地怼回去。现在FDE又火起来，主要是因为把一个现成的大模型改造成适配某个企业具体业务的智能体工作流，这活儿实在太多太复杂了。不过吴恩达认为，AI工程师的岗位数量会远远超过FDE。原因很直接：一家公司可能接受几个外派的FDE，但大多数公司肯定更想让自己的员工来做自己的项目。他自己的团队也是这样，虽然也招FDE，但招的AI工程师多得多。还有一个很现实的顾虑：FDE很难做到厂商中立，他们本质上就是来把自家产品深度嵌入客户体系的。现在AI领域变化太快，谁也说不准一年后哪家的服务最好，保留选择权特别重要。让FDE把公司流程跟某一家供应商绑死，等于放弃了未来换方案的灵活性。吴恩达观察到，当前市场对AI工程师的需求正在猛涨。这些人需要会用大模型提示词、智能体框架、评估工具这些AI软件组件来构建应用，还得能熟练使用Claude Code、Codex这类AI编程助手。随着这个角色逐渐成熟，他预计会像当年通用软件工程师分化出前端、后端、移动端、数据工程、运维那样，AI工程师也会分化出更多细分方向。未来可能会出现LLMOps工程师、评估工程师、AI数据工程师这些我们现在还叫不上名字的新角色。但眼下，那些什么都能干的全栈型AI工程师正在创造巨大的价值，市场对他们的需求非常旺盛。吴恩达说他很期待未来十年AI工程领域不断冒出新的专业方向，创造更多就业机会。#科技先锋官##How I AI#

10. Anthropic官方报告：8大趋势说透AI编程未来，60%代码AI写的，老金实测项目带你看！

11. 对话心光：在技术与需求的十字路口，我们选择用AI温暖人心

12. 从“收藏教程”到“拿下30k offer”，我3个月转岗AI Agent工程师，薪资翻倍（附全套学习路径）

13. 在2027年，美国的科技7巨头很可能会被这家公司超过#Dario #科技七巨头#Anthropic #马斯克 #算力

14. 给大家分享一个AI时代的成功方法，每个人都能复制#AI #教育 #学习 #openai #创业#就业#求职#AI学习

15. 硅谷 AI 从业者普遍认为普通人会成为「永久底层」，这一论断有何依据？

16. 【AI前沿】Anthropic 给创业者的 36 页手册：AI 原生创业，最危险的不是慢，而是太快

17. 春节AI大战退潮，Claude被封杀Anthropic「单挑」中美，全民养「龙虾」｜Hunt Good 周报

18. #什么工作不会被AI替代#AI重构就业版图的同时，正催生大批高需求新职业，覆盖技术研发、行业融合、伦理治理等多个维度，成为就业市场新增长引擎。大模型算法工程师、AI训练师作为技术核心岗，成高薪刚需赛道；数字人运营师、AIGC内容策划师融合创意与技术，适配传媒、文旅等多元场景。AI伦理师、算法审计师聚焦安全合规，成为企业风控必备；城市数字孪生工程师、智能网联汽车测试员则扎根实体产业，助力智慧城市与自动驾驶发展。此外，个人AI管家顾问、数字遗产规划师等创新服务岗，精准对接数字时代个性化需求。这些新职业均要求技术与行业能力融合，掌握AI工具+专业领域知识，将成为未来职业竞争的核心优势。#how i ai# 什么工作不会被ai替代

19. Antropic这个视频视频“Don't Build Agents, Build Skills Instead“，讨论了智能体的发展方向。Claude认为，尽管代理很智能，但它们缺乏领域专业知识和持续学习能力，因此提出了一种名为技能（Skills）的新范式。这些技能本质上是组织化的文件集合，包括脚本和程序知识，充当领域专家的角色，使智能体能够更一致和高效地执行任务。技能的设计理念是任何人都可以创建和使用，并正在形成一个迅速增长的生态系统。一、Anthropic 为什么“放弃”传统 AI Agent核心原因只有一句话：现在 AI 的问题不在“不够聪明”，而在“没有专业经验”。大模型像智商很高但没上过班的新人，面对真实业务场景（财务、法律、工程、运营），稳定性和可靠性都不够。继续堆“更强的 Agent”解决不了这个问题。二、真正的瓶颈是什么不是推理能力，而是可复用的领域专业知识。现实工作需要的是“熟练工”，不是“天才从零推导”。三、Anthropic 的第一个关键转向通往数字世界的通用接口不是复杂工具，而是代码。只要 Agent 能写、能读、能改代码，它就能：1）访问 API2）操作文件系统3）数据分析4）生成结果而且代码是可调试、可修改的，比固定工具强得多。四、真正的颠覆点：不用复杂系统，只用“文件夹”Anthropic 用一个极端简单的方案解决“经验沉淀”问题：把专业知识封装成技能（Skill）= 一个有结构的文件夹。技能本质是：1 可执行或可调用的程序性知识2 放在文件里，能被版本管理、共享、复用3 需要时才加载，避免上下文爆炸这比“智能 Agent 自动学习一切”要现实得多。五、他们真正构建的不是 Agent，而是三层结构1 模型 = 处理器（负责思考）2 Agent Runtime = 操作系统（负责任务与资源调度）3 技能 = 应用程序（真正的业务能力）价值不在模型本身，而在“技能生态”。六、为什么这比 Agent 更重要因为技能让 AI 第一次拥有了可积累、可迁移、可复利的记忆。今天学到的流程，可以变成技能；明天、下个月、下个版本的 Claude 都能直接用；团队内部、社区之间还能共享。AI 不再每天“从头做人”，而是像员工一样越干越熟。总之，不要再指望一个“无所不能的超级 Agent”。真正有价值的是：一个通用 Agent + 一个不断增长的技能库。AI 的未来不止是“更聪明”，更是“更有经验”。#科技先锋官# #ai创造营#

20. 【你以为AI编程拼的是提示词，其实高手都在“驯化”项目结构】快速导读：别再卷提示词了。想让Claude像个真正的工程师一样干活，关键不是怎么“说”，而是怎么“放”。一个结构清晰的代码仓库，远比一段天花乱坠的提示词更重要。---多数人还在琢磨怎么把提示词写出花来，但真正拉开AI编程效率差距的，根本不是提示词。你以为让Claude写出好代码，靠的是把需求描述得滴水不漏。其实，如果你的代码仓库一团糟，它就只是个聊天机器人；如果结构清晰，它才表现得像个住在你项目里的高级工程师。这中间的差距，比人和狗的差距都大。秘诀在于给AI建立一套“项目解剖学”。这套结构，就是AI的“短期记忆”和“行为准则”。它只需要四个东西：1. CLAUDE.md：项目的北极星文件，简要说明系统目的、仓库地图和交互规则。短小精悍，废话太多AI会抓不住重点。2. .claude/skills/：可复用的专家模式。把代码审查、重构、调试等固定流程变成技能包，随时调用，而不是每次都在提示词里重复念叨。3. .claude/hooks/：自动化护栏。模型会忘事，但钩子不会。比如编辑后自动格式化、核心代码变更后触发测试，把AI工作流变成可靠的工程系统。4. docs/：渐进式上下文。别把几万字的需求文档塞进提示词，让AI自己去查阅架构图、决策记录和操作手册。它不需要记住一切，只需要知道“真理”在哪。有人在一个5万行代码的库上实践这套方法，Claude的错误率直接降低了大约60%。评论区里一片“原来如此”的声音，大家普遍认同：结构大于提示词，仓库本身就是终极提示。提示词是租来的，结构才是你自己的。所以，如果你还在每天花几小时跟AI“念经”，却发现它总是犯些低级错误，问题很可能不在你的提示词写得够不够“魔法”，而在你的项目结构是不是一坨屎。别再抱怨AI笨了，也许它只是在你的烂摊子里迷了路。---简评：这篇文章精准地指出了当前AI辅助编程领域的一个核心误区：过度迷信“提示词工程”，而忽略了更基础也更重要的“上下文工程”。它提出的“项目结构即提示”的观点，对于那些感觉AI“不好用”的开发者来说，无疑是一次认知矫正。从“教AI做事”转向“为AI搭建舞台”，这才是人与AI协作的正确姿势。---ref: x.com/vishisinghal_/status/2032368817981305196#AI创造营##人工智能#

21. 一文带你看懂，火爆全网的Skills到底是个啥。

22. Anthropic最新2026趋势报告：人类最大一次编程革命势不可挡

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

24. “大模型就像处理器：需要巨大投资，潜力无限，但单独用处有限。Agent运行时就像操作系统：协调模型周围的进程、资源和数据，让模型更有价值。Skills就像应用程序：真正创造价值的地方。”这一观点将AI技术栈类比为传统计算机架构（处理器、操作系统、应用程序），不仅是一个形象的比喻，更揭示了AI开发方向的重大战略转移。1. 模型 (Model) = 处理器 (Processor)在计算机架构中，CPU提供原始的算力；在AI架构中，模型（如Claude 3.5 Sonnet, GPT-4）提供原始的智力。- 极高的通用性与门槛：就像全球只有少数几家公司能制造高端芯片（Intel, AMD, Apple），只有极少数公司能训练前沿的基础大模型。这是一项资本密集型、技术密集型的基础设施建设。- 潜力巨大但不可控：模型本身就像演讲中提到的“智商300的天才Mahesh”。它拥有从第一性原理推导万物的能力，算力（智力）惊人。- 局限性：光有一颗强大的CPU放在桌子上是无法工作的。同样，模型如果缺乏上下文和具体约束，虽然能解决问题，但过程不可控，每次都要从头推导，结果不稳定，无法直接在垂直场景中产生稳定价值。2. Agent 运行时 (Runtime) = 操作系统 (OS)操作系统负责管理资源、进程和输入输出；Agent运行时则是协调模型与数字世界交互的通用平台。- 通用接口：Anthropic发现，底层的Agent架构其实是高度通用的。就像Windows或macOS可以运行在不同的电脑上一样，Agent运行时为模型提供了标准化的环境。- 资源调度：操作系统管理内存和硬盘，Agent运行时则管理代码执行环境、API调用权限和文件系统。演讲中提到的代码（Code）就是通往数字世界的通用接口。无论是生成财报还是处理反馈，本质上都是通过代码这一“系统指令”来调用底层资源。- 连接层（MCP）：类似于操作系统通过驱动程序连接硬件，Agent运行时通过MCP（Model Context Protocol）连接外部数据库和工具。它提供了“连接”的能力，但还没提供“如何使用”的知识。3. Skills = 应用程序 (App)应用程序是用户真正使用的工具，解决了具体问题；Skills则是封装了专业知识的“业务逻辑包”。- 专业知识的载体：Skills就像演讲中的“税务专家Barry”。它不依赖模型从头推导，而是提供了一套经过验证的“工作手册”。- 定义的简单性：Skills的本质就是“文件夹”。它包含了指令（Prompt）、脚本（Code）和资源文件（Template/Reference）。它不需要复杂的架构设计，就像写一个Markdown文件一样简单。- 差异化与价值核心： - 生态规模：做CPU（模型）和OS（运行时）的公司屈指可数，但开发App（Skills）的人可以有千千万万。 - 场景落地：就像Excel处理表格、Photoshop处理图片一样，Skills让通用的AI算力聚焦于特定任务。例如“品牌合规Skill”确保文案风格统一，“财报分析Skill”确保数据处理流程标准。- 可复用与可迁移：Skills如同软件安装包，可以被版本管理（Git）、分享（Google Drive）和分发。它是固化下来的最佳实践。总结：从“造轮子”到“写应用”的范式转移这个类比的核心启示在于纠正了当前AI开发的误区：1. 分工明确：不要试图去重新发明“处理器”（训练基座模型）或“操作系统”（构建复杂的通用Agent架构）。这些是基础设施，应该由大厂来做。2. 价值下沉：真正的机会在于“应用程序层”（Skills）。企业和个人应该专注于将自身的领域知识（Domain Knowledge）——即SOP、品牌规范、业务流程——打包成Skills。3. 确定性交付：通过将“高智商模型”（处理器）与“专业知识包”（应用程序）结合，我们不仅利用了AI的推理能力，还通过Skills约束了其行为，实现了从“每次随机生成的不可控结果”到“稳定、专业的专家级交付”的转变。参考：mp.weixin.qq.com/s/AIIZiW4tmeWD8SNxXBAemw

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

26. 如何看待淘天金码奖设立Prompt工程赛道，是否意味着「提示词工程师」将成为未来五年互联网行业新风口？

27. 别光问AI了，反向操作才是王炸，这是我10倍速阅读的三大心法和提示词～当会用AI不再稀缺，AI时代真正拉开差距的是什么？#ai #阅读 #读书 #学习 #世界读书日

28. 你以为在做AI转型，其实在慢慢被淘汰。 #大有学问 #红衣聊AI #AI时代 #AI工具 #编程

29. Anthropic的CFO：收入有望在2027年超越美国科技7巨头，我们是怎么做到的，我们在焦虑什么#Anthropic #AI大模型 #算力 #AGI #AI基础设施

30. “5 到 10 年后，我们会需要资深工程师。我们会需要那种真正理解系统全貌的人；需要能在凌晨两点调试分布式故障的人；需要携带着那些代码库里根本不存在的组织知识的人。可这些工程师现在还不存在，因为我们没有在培养他们。本该现在学习成长的初级工程师，要么根本没有被雇用，要么正在形成一项由美国国防部资助的劳动力研究称为“AI 中介能力”（AI-mediated competence）的东西。他们会提示 AI，但他们说不出 AI 错在哪里。”

31. 《Agent智能体·从0基础到专业自动化》课程将在5.28号上午11点正式上线！快来锁定早鸟优惠名额啦~

32. 提个新概念：厚工切片：AI 不会直接替掉整岗，而是先把工作切薄、切碎、重组未来一年，AI 不会大面积替代完整白领岗位，更现实的路径是厚工切片：• 岗位中薄环节：标准化、可验证、流程化的片段，优先被 AI 接管• 岗位中厚环节：模糊决策、责任承担、复杂协调、价值判断，仍由人主导，AI 仅做加速与辅助核心依据：• AgentDS 评测显示，最优方案几乎都是人机协作，纯 AI 方案普遍只处于中游水平• Anthropic 用户数据也表明，熟练使用者更倾向于协作式使用，而非完全交给 AI 代办结论：近阶段行业真正的趋势不是“整岗替换”，而是工作切片后重组——人负责“厚”的核心部分，AI 吃掉“薄”的重复部分。#新媒沈阳聊ai#

33. Skills 全攻略：从概念到实操的完整手册

34. 美国AI霸主一夜易主！这对中国意味着什么？ #大有学问 #红衣聊AI #openAI #anthropic #华尔街

35. 当AI什么都能干之后，人类真正的优势在哪？ #大有学问 #红衣聊AI #人工智能技术 #高科技

36. 一位中国AI创业者，一行代码都没写，却靠着AI智能体，冲进了OpenClaw全球贡献者前30，而且排在他前后的，是一批干了十几年的硅谷顶级工程师。#大有学问 #红衣聊AI #创业 #智能体

37. 鹏说：AI Trading Agent时代下的思考

38. 全球失业潮真相：AI造成了大规模失业吗？

39. AI 圈炸锅！Anthropic 疯了？起诉美国国防部、拒做杀伤性 AI，转头又抱紧微软大腿，这波 “反战又抱大腿” 的神操作，直接把行业矛盾拉满！一边是坚守伦理底线，对抗军方 AI 管控，被骂 “不懂商业规则”；一边是深度绑定微软，抢占生态红利，又被质疑 “打着正义旗号谋利”。行业里没人敢碰的伦理红线，Anthropic 偏要踩；普通人最焦虑的 AI 替代与合规风险，它却用行动给出了答案。你以为 AI 只是技术竞争？大错特错！伦理、监管、商业利益的三方博弈，才是 AI 企业的生死场。Anthropic 的三箭齐发，既是行业的警示，也是普通人的警钟：AI 不再是无害的聊天工具，而是牵动国家安全、就业饭碗的狠角色。到底是坚守正义的先驱，还是精明的商业玩家？看完这条视频，你对 AI 行业的认知彻底颠覆！#科技先锋官##微博超有用视频大赛##科普大作战##AI创造营# http://t.cn/AXVN1i36

40. 吴恩达老师在 DeepLearning.AI 平台推出的 agent-skills-with-anthropic 课程中文翻译（文字版）github.com/datawhalechina/agent-skills-with-anthropic该课程也适合非技术人员观看。本课程是 DeepLearning.AI 与 Anthropic 合作打造的 Agent Skills 专项课程在本课程中，我们将探讨 Skills 如何赋能 Claude 及其他 AI 智能体执行复杂任务。技能通过向智能体提供专门的指令和知识来扩展其能力。具体包括：1.理解 Skills 的工作原理2.掌握创建 Skills3. 构建适用于不同场景的 Skills（包括编程、研究、数据分析等）#How I AI#

41. AI自己造AI，概率60%，2028年底前！Anthropic联创坐不住了

42. 我最近时不时看到一些视频，说AI时代需要文科的伦理学、哲学之类的，文科真的吃到AI的红利了吗？

43. 怎么成为一个 ai agent 工程师？

44. 2026 最该学的AI技能：Skills

45. 很多人问我：现在做AI创业，到底还有没有机会？其实机会很大，但试错的空间正在被快速压缩。#大咖观察 #红衣聊AI #创业 #AI创业 #人工智能技术

46. 一次搞懂skill原理，玩法，开源skill资源，动手教程......

47. Anthropic 官方近期低调发布了全套 AI 课程与认证体系。这不仅仅是一次知识分享，更是 Anthropic 试图定义“AI 流利度”标准的尝试。这 13 门课程（实际上已扩展至 16 门）涵盖了从日常办公到高阶架构的完整路径。以下是为你整理的深度学习指南：一、认知重塑：AI 流利度框架官方与学术专家合作，提出了核心的 4D 框架：委派（Delegation）、描述（Description）、辨别（Discernment）与勤勉（Diligence）。- AI Fluency: Framework & Foundations：学习如何安全、合规地与 AI 协作。- 面向特定群体：针对学生、教育者及非营利组织量身定制的流利度课程，解决特定场景下的应用痛点。链接：anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations二、实战入门：从工具到工作流- Claude 101：这是最快从零到一的路径。涵盖了桌面端应用、项目管理（Projects）、Artifacts 协作以及基础的提示词技巧。- Claude Code in Action：深入 AI 编程助手的底层架构。学习如何管理上下文、使用视觉输入沟通界面变更，以及通过自然语言实现百倍速编码。链接：anthropic.skilljar.com/claude-101链接：anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action三、开发者进阶：构建智能体应用- Building with the Claude API：这是含金量极高的一门课。从 API 密钥管理到构建复杂的 RAG（检索增强生成）系统，再到多模态处理（图片、PDF），是开发者必修课。- Introduction to Agent Skills：教你停止重复劳动。通过编写 SKILL.md，让 Claude 自动在合适的时机执行特定任务，并实现团队间的技能共享。链接：anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api链接：anthropic.skilljar.com/introduction-to-agent-skills四、行业标准：模型上下文协议 (MCP)MCP 是 Anthropic 贡献给开源社区的重磅协议，旨在标准化 AI 与外部数据的连接。- 基础课程：掌握工具（Tools）、资源（Resources）和提示词（Prompts）三大原语。- 进阶话题：深入探讨采样（Sampling）、通知系统、根目录访问控制及生产环境下的扩展性。链接：anthropic.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol链接：anthropic.skilljar.com/model-context-protocol-advanced-topics—详细列表：1 - Claude 101. Learn Claude for everyday work.↳ anthropic.skilljar.com/claude-1012 - AI Fluency: Frameworks & Foundations.↳ anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations3 - Introduction to Agent Skills.↳ anthropic.skilljar.com/introduction-to-agent-skills4 - Building with the Claude API.↳ anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api5 - Claude Code in Action.↳ anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action6 - Intro to Model Context Protocol.↳ anthropic.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol7 - MCP: Advanced Topics.↳ anthropic.skilljar.com/model-context-protocol-advanced-topics8 - AI Fluency for Students.↳ anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-students9 - AI Fluency for Educators.↳ anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-educators10 - Teaching AI Fluency.↳ anthropic.skilljar.com/teaching-ai-fluency11 - AI Fluency for Nonprofits.↳ anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-nonprofits12 - Claude with Amazon Bedrock.↳ anthropic.skilljar.com/claude-in-amazon-bedrock13 - Claude with Google Cloud's Vertex AI.↳ anthropic.skilljar.com/claude-with-google-vertex—思考与启发1. 地图与路途官方课程提供的是地图，但真正的能力来自于你在实战中“迷路”后的探索。完成一门课程就能让你超越 90% 还在观望的人，因为在 AI 时代，行动力就是最深的护城河。2. 基础设施胜过素养学会使用 AI 只是“识字”，而真正的优势在于构建一套围绕 AI 的系统（Infrastructure）。当你不再需要刻意想起去使用 AI，而是它已经长在你的工作流中时，你才真正掌握了它。3. 逻辑是新的语法随着 Claude Code 和 Agent Skills 的普及，英语（或母语）正在成为新的编程语言。未来的核心竞争力不再是记忆语法，而是清晰的逻辑表达与任务拆解能力。4. 终身学习的复利很多人收藏了链接却从未打开。AI 领域的知识半衰期极短，但底层的协议逻辑（如 MCP）和协作框架（如 4D）具有长效价值。ref: x.com/rubenhassid/status/2040293285168808063

48. 推荐10 个真正改变工作流的 Claude Skills

49. 最近梳理了下 AI 工程化里的一条隐性主线——工具链的接口标准化。从模型能力到开发者入口，每一层都在做同一件事：把「模型能做什么」翻译成「人怎么调用」。Function call：模型长出「手」结构化 JSON 输出让模型首次理解「工具签名」。但各厂商 schema 不统一，换模型就要重写适配层——这是碎片化的起点，也是 MCP 出现的直接动因。MCP：生态的「USB-C」Anthropic 推的 Model Context Protocol 把「模型适配工具」翻转为「工具适配协议」。目标：写一次 MCP server，全生态通用。现状：有标准、缺基建，且上下文膨胀也是问题。Skill：场景的「翻译层」把通用协议（业务流程）封装成「解决具体问题」的单元，方便 Agent 理解和使用。差异不在底层能力，而在错误重试、权限校验、上下文记忆这些工程细节——封装好坏，体验差一个数量级。CLI：「最后一公里」试金石CLI 是开发者最熟悉的交互形态，也是模型最容易通过文本解析快速掌握的工具形式，通过 --help 大模型可以自己探索新技能。AI 应用落地里，“模型能力”与“接口标准化 + 工程封装”同等重要；而后者正成为工具链竞争与规模化交付的关键变量。#微博AI创作季##AI工程化##MCP##Skill##CLI##技术演进##研发管理#

50. 今年AI行业会诞生一个高薪新岗位，未来这类人能吃到红利，信号已经很明显了 #ai #行业洞察 #机会 #就业 #ai落地

51. 当下AI最火的三条主线其实很清晰：AI编程、企业智能体、AI创意生成。从数据服务视角看：AI编程基本已经做“关门”了，格局和供给都相对定型；企业智能体才是真的想象空间巨大，harness engineering、各类skills、工具编排、安全对齐，可做的服务特别多；AI创意生成则还在高速爬坡，高质量音画同步、真人级语音、精细化素材数据，缺口都还很大，空间依然非常广阔。三条路，三种完全不同的数据服务机会。

52. github.com/affaan-m/everything-claude-code一个由 Anthropic 黑客松获奖者创建的 Claude Code 配置全集，经过 10 多个月的高强度日常使用，专为构建真实产品而优化，包含生产级可用的智能体（agents）、技能（skills）、钩子（hooks）、命令、规则和 MCP 配置。#HOW I AI#

53. 联想中国区CSO阿木分享的这个企业CIO调研很有价值，记录一下要点：未来AI可能效果付费，私有化和混合AI架构是趋势，未来企业缺AI行业专家、AI算法专家、AI合规治理专家，智能体需要养，服务商需要全栈AI能力。#人工智能#

54. 大学也应该开设Ai应用类课程，而不是像有的大学禁止学生用Ai完成作业及论文很多上班时必备的技能，其实大学里就应该教，学学企业，如何与AI共事就是最重要的谷歌管理层已通知部分非技术员工在日常工作中也必须使用 AI。在某些情况下，AI 使用情况将成为今年绩效评估的重要考核指标之一。此前，谷歌已将 AI 使用正式纳入软件工程师职责范围，公司管理层表示，越来越多代码正在由 AI 生成。Meta 也已通知员工，2026 年绩效评估将衡量其“AI 驱动影响力”微软也已明确表示 AI 不再是可选工具。谷歌 CEO 桑达尔 · 皮查伊去年表示，竞争对手正在内部广泛使用 AI，谷歌必须保持同步。不同岗位对 AI 使用的要求有所不同。譬如，工程师需要使用 AI 编程助手编写代码和解决技术问题，非技术岗则需使用 AI 编写战略文件、分析销售通话并提取客户洞察。在部分情况下，岗位职责说明的内容里已经包含了上述要求。两名非技术员工表示，管理层已明确，AI 使用情况将纳入绩效评估体系GRAD（Googler Reviews and Development）。同时，销售团队员工必须使用内部 AI 工具记录通话并生成笔记，一些员工还被要求每周达到特定使用次数。AI 使用要求也与员工级别相关，例如高级员工就需要具备更高 AI 使用能力。#电车财经#

55. 一文带你上手 Skills：构建可复用的 AI 能力体系

56. 黄仁勋最新访谈：AI时代，软件没有价值了吗？很多企业在用AI上都踩了大坑#黄仁勋 #软件 #智能体 #Openclaw #龙虾

57. “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

58. 【Vercel把十年前端经验开源了，AI编程的游戏规则正在改变】Vercel刚刚做了一件大事：他们把积累了十多年的前端最佳实践，整理成了一套可供AI编程助手使用的Skills，并完全开源。这意味着什么？过去需要资深前端工程师多年踩坑才能总结出的React优化技巧、性能调优方案、代码规范，现在任何人都可以让Claude Code或Codex直接"学会"。安装方法非常简单：1. 把整个skills目录复制下来（包括SKILL.md文件）2. 放到你项目的.claude/skills目录下即可如果你用的是Codex，就放到.codex/skills目录。Cursor和VSCode Copilot目前也在beta阶段支持这个功能。有人担心这会占用大量上下文窗口。实际上Skills的设计很聪明——它们是按需加载的，只有在AI判断需要时才会调用相关知识，不会无谓消耗token。这套Skills的核心贡献者是Vercel的shuding，社区对此评价极高。有人说得很到位：这才是真正的"拉平竞争场"——十年的最佳实践，现在对每一个写代码的人开放。从更大的视角看，这代表了一种趋势：顶级团队的工程经验正在以结构化的方式沉淀下来，通过AI编程助手实现规模化传播。以前你需要加入Vercel这样的公司才能学到的东西，现在开源了。当然，工具终究是工具。真正的差距不在于谁能用上这些Skills，而在于谁能理解背后的原理，知道什么时候该用、什么时候不该用。AI可以帮你写出符合最佳实践的代码，但架构决策和技术判断力，仍然需要自己修炼。开源地址：github.com/vercel-labs/agent-skills/tree/react-best-practices/skills/react-best-practices

59. 开发AI编程助手时，技能（Skills）管理往往分散且不统一，安装和同步技能繁琐，难以高效复用。OpenSkills 是一个开源的通用技能加载器，兼容Claude Code等多款AI编码代理，实现Anthropic技能系统的完全复刻，支持从任何GitHub仓库安装技能，管理技能版本，支持本地开发和跨代理共享。核心功能包括：- 与Claude Code技能系统100%格式兼容，使用相同的XML技能描述和SKILL.md说明；- 通过CLI工具安装、同步、管理技能，操作简单直观；- 支持安装公共市场技能、私有仓库技能及本地路径技能；- 支持多代理统一技能目录，避免重复定义冲突；- 渐进式加载技能内容，保持代理上下文整洁；- 适配Node.js环境，跨平台使用。适合AI开发者和研究者，方便扩展和定制AI助手的能力。项目地址：github.com/numman-ali/openskills快速开始：```bashnpm i -g openskillsopenskills install anthropics/skillsopenskills sync```让AI编码助手技能管理更开放、更灵活、更高效。

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