skill

机器学习、深度学习、强化学习、神经网络、自注意力机制概念层级梳理（由大到小，清晰从属关系）1. 机器学习（Machine Learning, ML）最大范畴定义：让计算机不用人工编写全部规则，从数据中自动学习规律的一类方法。两大分支：传统机器学习：线性回归、SVM、随机森林、K-Means 等深度学习（属于机器学习的子集）核心思想：从数据拟合映射关系 y=f(x)

小七-七牛开发者

Agent 小知识｜长任务不重来：Agent 状态保存的工程设计上一期我们聊了工具调用的输入输出契约 Agent 会调用工具了，但新的问题又冒出来了。Agent 一轮轮地执行任务，会积累大量的信息：哪些步骤完成了，哪些工具调用仍在执行，哪些文件刚刚被修改，最近一次测试为什么会失败，以及下一步准备做什么。

AI每日资讯|AI落地|最新情报|skill精选|2026年07月28日（11案例+10爆款Skill）收集日期：2026年7月28日。当日直接可用素材有限，本期取材范围放宽至近一周（2026-07-02～07-28）公开报道，情报部分以 7/27–7/28 最新动态为主；与此前各期案例刻意错开、主体全新无重复。所有链接均来自公开检索结果，未编造链接与工具名。

Claude Code自用skill／mcp分享——我的AI开发工作流本文介绍我在 Claude Code 中自己安装的扩展：codebase-memory（MCP + Skill + Hooks 一整套）、Matt Pocock Skills 套装（19 个）、3 个自写中文 Skill（bat-run / bat2ps1 / drawio），以及 2 个前端美化 Skill（frontend-design / ui-ux-pro-max）。不包含 Claude Code 自带的 skill，也不包含未安装的插件。

鸿翼Macrowing

**从一份 PDF 到一次 API 调用：企业 AI 能力的“最后一公里“**技术人讲架构，喜欢画分层图。最底层是存储，往上是计算，再往上是服务，最上面是应用。层次分明，逻辑清晰。但企业 AI 的真实场景，往往卡在层与层之间的缝隙里。

Codex Rules 与 Skills：项目级和全局级配置一览本文速览一句话总结：本文主要讲清楚 Codex Skill、AGENTS.md 与 Rules 的职责差异，以及它们在项目级和全局级的存放位置、加载方式与文件组织结构，帮助你更清晰地配置和使用 Codex。

Skill - 从自然语言到可发布架构图：fireworks-tech-graph 的工程化拆解一句话概括：它不是又一个画图工具，而是把「图好不好看」这件主观的事，改写成了一组可执行、可校验、可回归的工程契约。

前端杂货铺

ClaudeCode使用Skills个人简介👀个人主页：前端杂货铺 🙋‍♂️学习方向： AI + X 📃个人状态：研发工程师，现效力于中国工业软件事业 🚀人生格言：积跬步至千里，积小流成江海 🥇推荐学习：🍍前端面试宝典 🎨100个小功能 🍉Vue2 🍋Vue3 🍓Vue2/3项目实战 🥝Node.js实战 🍒Three.js 🌕个人推广：每篇文章最下方都有加入方式，旨在交流学习&资源分享，快加入进来吧

测试开发技术

AI 测试提效｜告别手工写脚本，分享我的 Playwright + Skill 批量生成 UI 自动化脚本方案上一篇我们聊了 ui-page-parser，解决了 UI 自动化「抓元素」的痛点，拿到了一份标准化的 pages.yaml。

【AI原生】用AI-Native的方式编写SRE告警诊断Agent和Skill在SRE和稳定性工程领域，告警诊断Agent大概是当下AI落地最热门的场景之一了。对于告警应急场景，有一个迅速可靠的Agent做根因分析，通过透出问题链路关键的信息点，可以省掉很多前期的排查精力，帮助线上问题更迅速被解决。

Prompt 驱动分析 vs Skill 驱动分析：企业 AI 分析如何从会问走向可复用Prompt 驱动分析与 Skill 驱动分析的核心差异，不在于是否使用大模型，而在于企业 AI 分析能力是否可以被稳定复用。Prompt 驱动分析依赖用户临场表达和提示词经验，适合探索性问答和轻量分析；Skill 驱动分析则将高频分析路径、指标口径、归因逻辑、工具调用、证据规则和交付模板沉淀为可调用能力，使 AI 从“会回答一次问题”升级为“可重复完成一类分析任务”。企业要规模化落地分析 Agent，必须从 Prompt 工程走向 Skill 工程。

Taste Skill：88KB 提示词如何让 AI 写的 UI 不再像流水线罐头让 AI 写个 Landing Page，出来永远是深色背景加紫色渐变，三个等宽 Feature Card 整齐排列，Inter 字体配 slate-900 文字颜色，再点缀一层 glassmorphism 玻璃拟态。换个需求再试，还是这一套。再换，还是。

基于端侧大模型的嵌入式 Skill 调度引擎实现智能业务生成的尝试近期在研究大模型（LLM）与Skill（技能）的结合应用，颇有感触。人类拥有绘画、编程等技能，依靠眼和手来完成；类比到嵌入式设备中，图像采集、数据传输同样是技能，只不过它们依靠板载硬件来完成。

抢囡囡糖未遂

从 LINQPad 到 MCP：打造 CRM 智能助手的实战记录日常工作涉及 Dynamics 365 CRM 的开发和运维，经常需要查询实体元数据、管理解决方案、迁移组件。这些操作传统上依赖 LINQPad 脚本——一个强大的 .NET 交互式编程工具。但随着 AI 编程助手（如 OpenCode）的普及，一个想法自然浮现：能不能让 AI 直接帮我查 CRM 实体、管理解决方案？

AI 应用工程：Tool、MCP、Skill 与 Workflow 如何接入 Agent？——搭建一个可运行的需求影响面分析 Agent近期落地接入时发现一个共性认知偏差：很多人把 Tool/MCP/Skill/Workflow 一概当成 Agent 插件，统一放在一个列表里，依靠模型自行走完完整流程。可业务一旦需要交付物校验、上下文拼接、强制审批等逻辑，这种简单堆砌的实现方式就会出现各类问题。

同样是 Skill，为什么有的收费卖爆，有的免费没人用？同样是 Skill，有人卖几十块，成交几十万；也有人免费挂在商店里，却几乎没人打开。差距不只是技术、流量或模型能力，而是一个更关键的问题：它到底替用户解决了多大的痛点？

把一面面试总结做成一个 Skill：重复的事，就别每次都重写最近一段时间，我作为一面面试官，需要在一个月内集中完成不少技术面试。面试本身还好，真正消耗时间的是面试后的整理：要回看会议记录，提炼候选人的技术表现，写面试评价，给出是否进入下一轮的建议，还要把下一轮面试官需要关注的问题写清楚。

基于历史记忆&场景融入Bugfix流程skill地址在文章最后当前文档主要分享近期ai coding 的开发经验分享 ,并且总结了某些通用&固定的工作流程, 并行成项目通用性skill(轻量)

一包惆怅的辣条

谈一下怎么写一个一套可复用的用例改写skill架构本文基于我实习期间的一段真实工作，讲的是我如何设计一个 Skill，让 Agent 把手工测试用例批量改写成能自动执行的自动化用例。涉及的公司信息、内部地址、库表名、租户 ID 等均已脱敏，文中出现的都是化名或占位符，仅用于说明结构。