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坚果派·白晓明

鸿蒙PC适配实战：simdjson 三方库移植攻略与 AtomCode Skills 提效之道欢迎加入【开源鸿蒙PC社区】，一起共建鸿蒙化C/C++三方库生态。欢迎在【PC社区】平台贡献你的项目。

了解何时使用 CLAUDE.md、Skills、subagents、hooks、MCP 和 plugins扩展插入代理循环的不同部分：Skills 是最灵活的扩展。Skill 是一个包含知识、工作流或说明的 markdown 文件。您可以使用 /deploy 之类的命令调用 skills，或者 Claude 可以在相关时自动加载它们。Skills 可以在您当前的对话中运行，也可以通过 subagents 在隔离的上下文中运行。

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鸿蒙PC三方库使用：使用 AtomCode + Skills 自动完成鸿蒙化三方库spdlog集成欢迎加入【开源鸿蒙PC社区】，一起共建鸿蒙化C/C++三方库生态。欢迎在【PC社区】平台贡献你的项目。

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[鸿蒙PC三方库移植适配] 使用 AtomCode + Skills 自动完成spdlog鸿蒙化适配欢迎加入【开源鸿蒙PC社区】，一起共建鸿蒙化C/C++三方库生态。欢迎在【PC社区】平台贡献你的项目。

04-Skills 上篇：从安装到日常使用 —— 让 AI 学会你的工作流如果说 CLAUDE.md 是告诉 AI “不要做什么”，那 Skills 就是告诉 AI “怎么做才对”。它把重复的提示词打包成可复用的工作流——下次 AI 遇到同类任务，不用你再说一遍。

MCP 模型上下文协议、Agent Skills 智能体技能、Harness操作系统课程内容MCP的全称是模型上下文协议。它是一个开放标准，规定了如何将外部工具（如数据库、API、本地文件等）的描述和调用方式统一地提供给大语言模型。通俗地讲，MCP给“工具调用”定义了一套通用的格式和交互流程。它强调让LLM主动触发工具，而不是被动响应。MCP于2024年11月左右首次发布，这在整个AI agent演进中算是一个里程碑。

如何用 Claude Code 调用 gpt-image2 生成图片？项目开源地址：github.com/OpenX123/universal-image-skill —— 觉得有用欢迎 Star ⭐

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小步重构：从 Flash 提示到 Toast 组件的演进背景在软件工程中，我们经常面临一个抉择：是一次性大规模重构所有代码，还是采用小步迭代的方式逐步改进？最近在我们项目中，将多个页面的提示信息从旧的 Flash 提示机制迁移到统一的 Toast 组件的经历，给了我深刻的启发——小步重构，往往比大规模重构更稳健、更高效。

从0到1打造AI学习体系，从LLM到Multi-AgentFrom LLM fundamentals to Multi-Agent collaboration, each concept comes with a runnable Demo + interactive web page. This might be the most comprehensive AI engineering learning path I’ve ever seen.

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国家医保局 API 加密体系逆向全记录——SM2签名 + SM4加解密 + SHA256 头签名爬虫古法炮制似乎有点走下坡了（当然这个是个人见解），大模型的快速发展对各行各业冲击都很大，本次对国医保进行纯大模型（Qoder+DeepSeek-V4-Pro），用MCP和skills协调处理，本地纯协议实现

多 Agent 对证循环协作架构：Hermes + Claude Code + Codex 三角色工作流实战一套让 AI Agent 自己写代码、自己审查、自己归档的自动化协作协议单个 AI Agent 编写代码时缺少审查环节，写完直接提交，逻辑漏洞、安全隐患和边界情况处理完全依赖其自身，难免疏漏。

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白话Skills之七：编写AI Skill的原则在大量实践之后，我总结出16条可以直接落地的Skill设计原则，帮你写出稳定、好维护、易扩展的AI能力。

自媒体内容工业化：基于AI Skills低代码实现穿搭账号矩阵自动化量产目前绝大多数穿搭自媒体、服饰电商内容生产仍停留在“人工找热点+手动写Prompt+随机出图”的低效模式，存在内容不可控、量产成本高、风格不统一、试错成本大等问题。

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从 Claude Code 到 QClaw：AgentSkills 规范的跨生态实践与工程取舍！腾讯在 2026 年 3 月前后陆续上线了 QClaw、WorkBuddy、CodeBuddy 三款 AI Agent 产品，加上更早开源的 OpenClaw 框架，业内将其合称为 Claw 系列。

AI Skills 全链路自动化运营实践：抖音热点、小红书种草与文生图一体化方案在新媒体矩阵运营场景中，多平台内容生产、热点追踪、图文创作长期存在流程碎片化、人力成本高、产出标准不统一等痛点。传统模式下，运营人员需拆分多步操作：人工抓取平台热点、反复调试 Prompt 生成文案、切换专业绘图工具制作配图，不仅效率低下，也难以实现规模化、自动化落地。

AI技能化落地：从对话式大模型到可生产、可复用的AI工程体系近两年大模型技术快速普及，绝大多数用户、开发者的使用方式仍停留在对话交互 + 手动Prompt调优的浅层阶段。

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白话skills之三：Skills与程序的区别一、一句话说清区别程序是“告诉机器怎么做” —— 你把每一步都写清楚，它机械执行。做对了，是你写得好；做错了，是你写错了。

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白话skills之二：Prompt和Skills的区别是什么？Prompt是你每次都要教的“口头禅”，是给LLM的“一句话指令”，它是一次性的、临时的、需要每次重复的指令。

第十八篇：Agent怎么用？区分Commands（即时指令）、Skills（复用能力）、Agents（自主任务）📌 标签：#Agent模式 #Commands #Skills #能力分层Claude Code 的能力远不止“聊天框里问问题”。它有三层能力体系：Commands 用于高频即时指令，Skills 用于封装可复用的复杂流程，Agents 用于全自动任务执行。理解这三者的区别，你就能从“临时用用”升级到“构建自己的 AI 工具箱”。

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全变更蒸馏：让AI编程成为一个可进化的系统别只修复错误，要管理每一次变化。真正的智能，是在变化中持续学习。引子我最近在思考一个问题：当我们让AI辅助编程时，我们到底在做什么？