文章
记录技术探索与思考
-
Skill 设计手册：Anthropic 内部数百个 Skill 的经验总结
基于 Anthropic 工程师 Thariq 的官方分享，系统梳理 Claude Code Skill 的 9 大分类与 9 大设计技巧，附可复制的 SKILL.md 模板和设计评估清单。
-
Claude Code 安装后必做的 9 项设置
Claude Code 安装后的 9 项开箱设置指南：输出风格、状态栏、声音提示、记忆系统、终端配置、Agent Team、模型升级、Skills 安装，15 分钟让 Claude Code 从能用变好用。
-
AI Agent 模式解析：Autonomous Agents 当 AI 接管循环
Building Effective Agents 系列收官篇。从 Anthropic 原文定义到 Claude Code、AutoResearch、Devin 三大案例，解析自主代理的 Agent Loop 架构、安全 Guardrails 设计，以及贯穿六种模式的四维度统一判断框架。
-
AI Agent 模式解析：从"做完"到"做好"
Building Effective Agents 系列第五篇：Evaluator-Optimizer 评估-优化模式。一个 AI 写、另一个 AI 审，循环迭代直到质量达标——从单次输出走向迭代质量保障。含 tech-article-creator 开源案例、Claude Code Review 分析和设计指南。
-
AI Agent 模式解析：让 AI 自己拆任务（Orchestrator-Workers）
Anthropic Building Effective Agents 系列第四篇：Orchestrator-Workers 编排者-工人模式。核心区别是子任务由 AI 动态决定而非预定义。通过 Claude Code Agent Teams、Devin Interactive Planning、OpenAI Codex 三个案例解析设计要点。
-
AI Agent 模式解析：让多个 AI 同时开工
Anthropic Building Effective Agents 系列第三篇：Parallelization 并行化模式的两个变体 Sectioning 与 Voting，以 Superset IDE Git Worktree 隔离和 Replit Agent 4 冲突解决为核心案例，含最小并行模板代码。
-
AI Agent 模式解析：Routing 路由分流
Anthropic Building Effective Agents 系列第二篇：Routing 路由分流模式。通过 RouteLLM、claude-code-router 和客服路由三个案例，拆解如何用分类器将请求导向不同模型和处理流程，实现成本降低 85% 的路由优化。
-
AI Agent 模式解析：Prompt Chaining 提示链
Prompt Chaining 是 AI Agent 最基础也最实用的流水线模式。本文以开源项目 GSD 为核心案例，拆解 Chain 骨架、Gate 检查点、混合模式嵌套，并提供最小可用模板。
-
OpenClaw 低成本部署指南：非技术人员也能养出自己的龙虾 AI 助手
OpenClaw 9 种部署方案横向对比，从免费到 9.9 元全包，帮非技术用户选出最省钱、最省时间的龙虾 AI 助手部署路径，含飞书集成实操和安全避坑指南。
-
从维纳到 Claude Code：控制论如何在 AI Agent 时代复活
用控制论的三大支柱——反馈、通信、控制——作为观察框架，审视 AI Agent 的架构设计。从 1948 年维纳的经典理论到 2026 年的 Hooks、MCP、Agent Teams，理解工具为什么这样设计。