▸ Agent Skills 完全指南：21 款第三方 Skill 深度评测与使用心得
全面评测 21 款第三方 Agent Skills，涵盖 Vue 生态、前端设计、构建工具、实用工具四大分类。从安装配置到实际使用场景，带你了解每个 Skill 的功能特点、最佳实践与使用心得。
#agent#skills#AI
→▸ Prompt Engineering 实战：让 LLM 真正听话的技巧
System prompt 怎么写、Few-shot 怎么设计、Chain-of-Thought 原理，以及常见失败模式和调试方法。
#ai#llm#工程实践
→▸ RAG 系统设计：从 naive 到 production-ready
Retrieval-Augmented Generation 不只是「向量数据库 + LLM」，分块策略、召回质量、重排序、缓存才是工程核心。
#ai#rag#llm
→▸ anthropics/skills：Anthropic 官方 Agent Skills 仓库解析
Anthropic 官方开源的 Agent Skills 标准仓库，127k stars，解析 SKILL.md 规范、17 个示例 skill 的设计模式，以及如何在 Claude Code / Claude.ai / API 中使用
#ai#Claude#agent
→▸ Karpathy 的 LLM 编码批评与 CLAUDE.md 最佳实践
基于 Andrej Karpathy 对 LLM 编程助手的观察，forrestchang 提炼出一个 CLAUDE.md 文件，4 条原则解决 AI 编码的典型失控问题：乱猜假设、过度设计、乱改代码、目标不清
#ai#Claude#Claude Code
→▸ OpenClaw vs Hermes Agent：两个本地优先 Agent 的设计差异
OpenClaw（Novita AI）和 Hermes Agent（Nous Research）都是本地运行的个人 AI Agent，但在记忆系统、技能学习、运行环境和模型生态上走了不同的路。深入对比两种架构的核心差异。
#ai#agent#llm
→▸ AI Agent 的记忆系统：从上下文窗口到长期记忆
深入拆解 AI Agent 的四种记忆类型、上下文窗口压缩策略、RAG 向量检索原理，以及三种典型失败模式和工程选型建议。
#ai#agent#rag
→▸ 什么是 AI Agent？从 LLM 到自主执行
LLM 本身是无状态问答机，Agent 是什么让它’动’起来的？本文深入解析 Agent 的四个核心能力、ReAct 框架、工具调用原理，以及主流框架横向对比。
#ai#agent#llm
→