Agent Skill、MCP 和 Prompt 的区别是什么?
深入解析 AI Agent 开发中的���个核心概念:Prompt、MCP 和 Agent Skill。从基础定义到实际应用,通过代码示例和对比分析,帮助你理解它们的区别与联系,掌握如何正确选择和使用这些技术组件来构建高效的 AI Agent 系统。
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深入探讨 Coding Agent 架构中 System Prompt 的正确处理方式。分析将系统提示词存入历史消息的常见问题,提出 Stateless Agent 的改进方案,并结合 Prompt Caching 技术实现成本优化。涵盖 Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek 等主流厂商的缓存策略对比,帮助开发者构建灵活、可扩展的 Agent 架构。
深入探讨 AI Agent 的代码复杂度,为什么核心循环只有几十行,但实际项目却需要几万行代码来处理上下文管理、文件快照、工具执行管道、子代理、权限安全、多模型适配等现实世界的复杂性。
分享我如何利用 Vibe Coding的方式,从零开发开源 AI 编程助手 Blade Code 的实践经验和感悟。
深入解析 CLAUDE.md 文件的编写技巧与最佳实践。揭示为什么"加规则"反而让 AI 更不听话的技术原理,提供经过实战验证的模板和反模式案例。从四条核心铁律到三级治理体系,帮助开发者用最少的文字换取最高的 AI 执行力,显著提升代码生成质量和开发效��。
深度解析IDE Agent与CLI Agent的差异与互补关系。从Cursor Agent Mode到Windsurf Cascade,IDE已经进化成Agent,但CLI依然有其不可替代的价值:Headless运行、模型自由切换、Unix哲学组合、透明可控。本文探讨为什么在AI Coding时代,CLI和IDE不是替代关系,而是工具箱里的不同工具。