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。
Anthropic 旗下的 Claude Code 專案近期發生原始碼外洩。外界藉此罕見機會,從「駕馭工程 (Scaffolding / Harness)」的底層視角深度窺探頂級 Agent 架構。
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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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。
這是一個集大成的實作專案,展示了如何將 Claude Code、自定義 Skills、以及多 Agents 協作與 GitHub 工作流完美閉環。
這是一個典型的「連接與執行導向」框架,致力於將 AI 代理人的爪子伸進 24+ 種社交與通訊軟體,並實現主動的定時任務。
為什麼同樣叫技能,雙方的實踐卻大不相同?從 Anthropic 的 SKILL.md 規範到 Google 的原生 Tools 生態,深入分析技能封裝的顯學。
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。