AI 代理人的組成:模型、執行系統、工具與技能
分清模型、Harness、工具、Skills 與多代理管理,避免把不同層級的資源當成同一種產品。
萬萬的個人知識棲息地(我有玩Pokopia),收集並整理來到我面前的各式數位科技的資訊,幫助我或許也能幫助到你
分清模型、Harness、工具、Skills 與多代理管理,避免把不同層級的資源當成同一種產品。
AI 只是流程中的一個點。想要真正進入高效協作,您需要的不是更好的提示詞,而是深層的系統化思維與流程模組化。
「人人享有 AI 系統透明!」從 ChatGPT 到 Devin,從 Gemini 到 Cursor,這份清單揭露了當今所有頂級 AI 系統的底層指令基因。
從問問題到交辦工作,用同一個例子認識聊天與代理能力,再分清工作模式、本機、雲端電腦和檔案空間。
了解上下文、工具、狀態與操作確認如何支撐代理持續工作。
這份文檔提供了 Claude Design (Artifacts 2.0) 原始英文指令與社群中文翻譯的存取入口。
完整翻譯並解析 Anthropic 設計師 Ryan Mather 的實戰技巧:如何從傳統排版心智轉向『會做東西的助手』模式。
歷史研究筆記;產品功能與可用性請搭配新版 AI 資源導覽及官方資料確認。
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區分持久記憶、工作方法與模型訓練,理解自我改進的實際範圍。
Andrej Karpathy 分享關於如何利用 LLM 自動維護、交叉比對與組織個人長期累積文獻的架構與心得。
從控制拓樸、工作流、互動策略與共享狀態比較多代理設計,附文獻、工程取捨及選型方法。
從角色設定、任務交接與 Hooks,觀察 Claude Code 團隊如何組成。
了解 Gateway、訊息通道與排程如何串起代理工作。
比較 Skill 的流程封裝與 MCP 的外部系統連接,說明何時單獨使用、何時搭配,以及如何開始。
一份為 AI 代理與開發者設計的靜態架站導航,涵蓋框架選型、核心開發流程與美學部署策略。
工具學不完不是問題,思考沒升級才是。看完一部關於 AI 思考習慣的影片後,沉澱出兩個我認為真正重要的卡點。
把 AI 的能力做成可以直接使用、探索與分享的小工具。