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藤蔓植物
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藤蔓植物
1天前
Yibie: # 字节跳动的 AI 编程团队，推荐了这 10 个 Skills --- 上个月字节 TRAE 团队发布了一本《2026 企业级 AI 编程实践手册》，里面有一份 Skills Top 10 排行榜。这是目前我看到的第一份来自大厂的 Agent Skills 推荐清单。 先说背景。TRAE 是字节基于 Doubao-Seed-2.0-Code 模型做的企业级 AI 编程工具，定位是「真正的 AI 工程师」——不只是帮你补全代码，是自主拆需求、做任务规划、写代码、跑测试、部署，全流程。 他们内部大规模使用 Agent 之后，沉淀出了这 10 个最常用的 Skills。排名有先后： 1. frontend-design —— 前端设计。为什么排第一？因为 AI 写的 UI 真的太丑了。这个 Skill 教 AI 什么是好的设计。 2. cache-components —— 组件缓存。让 AI 复用已生成的组件，而不是每次都重新造。省 token，也省时间。 3. fullstack-developer —— 全栈开发。给 AI 一个全栈开发者的心智模型：前后端一起考虑，数据流怎么走，API 怎么设计。 4. frontend-code-review —— 前端代码审查。 5. code-reviewer —— 通用代码审查。注意：前 5 名里有两个 review Skill。说明字节很重视 AI 写出来的代码质量——不是能跑就行。 6. webapp-testing —— Web 应用测试。 7. pr-creator —— 自动创建 PR。写完代码 → 自动提 PR，省一步。 8. fix —— Bug 修复。专门用来处理「这里有个 bug，帮我修」。 9. update-docs —— 文档更新。代码改了，文档自动跟上。 10. find-skills —— 发现 Skills。这个最特别——让 AI 自己去搜索和推荐 Skills。 看完这个清单，有几个观察： 第一，设计类 Skill 排第一不是偶然。字节的人显然被 AI 生成的紫色渐变和圆角卡片折磨够了。任何人只要用过 AI 写前端，就知道 frontend-design 为什么是刚需。 第二，Top 10 里有两个 review Skill 和一个 testing Skill。这说明字节对 AI 代码的策略是「写得多不如写得对」——和 SkillsBench 那篇论文的结论一致：好 Skills 能提升 51%，差 Skills 能拉低 39%。 第三，find-skills 这个 Skill 很有意思。它本质是一个元技能（meta-skill）——让 AI 自己去发现还需要什么技能。这个思路和 EvoSkill 的「自动进化」一脉相承：最好的 Skills 配置不是人写的，是 AI 在实践中自己找出来的。 如果你在用 Claude Code 或 Codex，这份清单可以直接照搬。前 5 个装上去，你的 Agent 就已经有了大厂级别的 Skills 配置。 手册全文：https://lcnziv86vkx6.feishu.cn/wiki/XZOSwI51wi5a5okxCF4cAxHSnBh
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藤蔓植物
1天前
技术人说: 自学 Vibe Coding 看这三个开源项目就够，不用买课 很多 AI Coding 课程的素材都从这里来，原始版本反而更系统 1. Easy-Vibe DataWhale 出品的系统教程，5k stars。分三阶段：从 AI 编程小游戏入门，到产品创意 + Web 原型，再到桌面应用和多 Agent 协作。零基础友好，中文为主 https://github.com/datawhalechina/easy-vibe 2. vibe-coding-cn 原 EnzeD/vibe-coding 的中文翻译版，11k stars。三块内容：Prompt 提示词、Skill 技能库、Workflow 工作流。强调规划先行、模块拆分、接口在前，把 vibe coding 从随性即兴变成可重复工程 https://github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn 3. awesome-vibe-coding 最全的 Vibe Coding 资源 awesome list，4k stars。覆盖浏览器工具、IDE、移动端 App、插件、CLI 工具。所有主流 vibe coding 工具的总目录 https://github.com/filipecalegario/awesome-vibe-coding 先把这三个读完，你对AI Coding 会有一个全新的认知
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藤蔓植物
3天前
Yangyi.: AI时代有一万种方法搞流量赚钱 说一个最简单最朴素最适合普通人的 那就是学习改变命运 但这不是花钱跟人学，也不学校找老师学，而是和AI学 方法如下： 0、下载牛马AI 1、找到一个你感兴趣的领域 2、向牛马AI提问，让他检索 3、找到好的学习资源，看看大家都推荐什么 4、确定选中其中一个，开始连载学习 5、每天向AI提问，比如学周易吧，就从乾卦开始学 6、提问聊天互相学习，这样AI就有上下文了 7、实践费曼学习，利用skills让牛马AI总结，然后出图 8、牛马AI把图出了，然后让牛马AI给你配个标题和摘要 9、把图发到小红书 10、小红书一边涨粉，一边卖和这个领域相关的商品服务 比如你学周易，你就卖图书卖挂饰卖算命风水服务 比如你在了解茶艺，你就卖茶壶茶碗茶宠茶叶 你学啥，你就卖啥 样子给你打好了，你可以用这套方法去肆杀小红书，小绿书，ins，甚至pinterest了 赚钱搞流量咱不会，那聊天，打字，说话，咱还不会吗？
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藤蔓植物
23天前
造App: MIT 发布了一批免费AI 课程，足以让你达到入职水平。 没有付费墙，没有废话。 精华推荐 👇 1. AI 101（AI 入门） → 从零开始，建立真正的直觉。 https://ocw.mit.edu/courses/res-6-013-ai-101-fall-2021 2. 深度学习训练营（Deep Learning Bootcamp） https://introtodeeplearning.com/ 3. 人工智能（Artificial Intelligence） → 解决问题的方法论 + 机器学习基础。 https://ocw.mit.edu/courses/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/ 4. 机器学习导论 → 那些你真正会用到的 https://openlearninglibrary.mit.edu/courses/course-v1:MITx+6.036+1T2019/about 5. 如何 AI 化（几乎）任何事物（How to AI Almost Anything） → AI + 创意（音乐、艺术、系统设计）。 https://ocw.mit.edu/courses/mas-s60-how-to-ai-almost-anything-spring-2025/ 6. 。。。 #提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法
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藤蔓植物
1月前
《秦二世必须死》有pdf版了。
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藤蔓植物
1月前
风小海: 会写字就能做Skill 最近AI圈有个词又火了，叫Skill。 直译过来叫"技能"，但它实际上就是一个文件。 这个词最近在AI圈的热度，不亚于当年Prompt刚火起来的时候。GitHub上相关项目疯狂涨星，各种Skill合集到处传，连腾讯都出手做了一个专门收录Skill的平台。 但其实咱们普通人，大多数都还是没搞懂它到底是什么，跟提示词有什么区别，跟知识库有什么关系，跟智能体又差在哪里。 听我慢慢道来。 Skill是什么 Skill本质就是一个文件夹，核心是里面一个叫SKILL.md的文本文件。没那么神秘，大家不要被装神弄鬼的AI博主吓到了。这玩意用记事本就能打开，里面就是普通的文字，不需要写代码。 这个文件能装三样东西，这三样东西加在一起，决定了Skill比提示词强在哪里。 第一样：元数据 这个就等于是Skill的身份证，它叫什么名字，是干什么的，用户说什么关键词的时候触发它。 这部分体积很小，AI每次启动都会读一遍所有Skill的元数据，相当于先看一眼所有工具的简介，决定这次用哪个。这部分因为体积小，所以不费token，不用担心成本问题。 第二样：行动指南 这个是真正的核心要素。 这一块规定了AI每一步该怎么做，用什么风格，按什么顺序，注意什么细节，哪些事情绝对不能做。 写得越详细，AI执行得越稳定，越不会跑偏。 第三样：资源文件 这是Skill跟提示词最本质的区别所在。 Skill文件夹里可以附带Python脚本或者其他执行程序。这意味着AI不只是"说"，还能直接"做"。 能自动生成图片、自动处理表格、自动抓取数据、自动发布内容。 提示词永远它只能停留在语言层面，Skill可以让AI真正动手干活。 全局复用 这是最大的优势 Skill可以设置成全局的，放在固定文件夹里，所有项目都能调用。不需要每次聊天重新贴一大段指令，AI看到触发词自动启动，无缝衔接。 它跟提示词有什么区别 我知道很多人都很懵，这玩意不就是提示词吗？有啥区别吗？ 确实挺像的，但内核大不一样。 提示词是你每次对话临时输入的指令，这次用完，下次重新写。用的时候有效，关掉窗口就没了。 Skill是永久存在本地的文件，一次配置，永久有效，随时调用。 提示词只能"说"，Skill可以"做"。 提示词就像你给员工发了一条微信，告诉他今天要干什么。说完就没了，明天还得重新发。 Skill是给员工写了一本工作手册，放在他桌上，随时能翻，还附带了一套自动化工具。不只是告诉他怎么做，还能直接帮他把事情做完。 提示词还有一个问题：漂移。 聊着聊着，AI可能忘了最开始的要求，输出越来越偏。Skill因为每次都会重新加载，不存在这个问题，稳定性要强得多。 简单说，提示词是临时口头指令，Skill是永久操作手册加执行工具。 它跟知识库是什么关系 知识库存的是信息。 你把文件、资料、数据导进去，AI需要的时候去里面查，回答基于这些信息来。信息量可以非常大，适合需要大量参考资料的场景。 Skill存的是方法。 怎么做一件事，用什么风格，按什么步骤执行。 知识库是图书馆，Skill是操作手册。图书馆告诉你世界上有什么，操作手册告诉你具体怎么干。 这两个解决的是不同问题，不是替代关系，可以叠加使用。后面会用一个具体例子说清楚。 它跟智能体是什么关系 智能体是一个完整的AI系统，有记忆、能自主决策、能连续完成多步骤任务、能调用各种工具。 Skill是智能体里的一个零件。 智能体可以同时装很多个Skill，处理邮件用一个，写内容用一个，分析数据用一个，遇到什么任务调用什么Skill。 没有Skill，智能体每次都从零开始。有了Skill，遇到熟悉的任务直接调用，越跑越顺。 但两者的门槛差距很大。 Skill：一个文本文件，今天写完今天用，零门槛。 智能体：需要搭系统、配置记忆、连接工具、调试流程，普通人没有一定基础很难独立搞定。 但大多数人的日常需求，几个Skill文件就够了，不需要上智能体。 写你的第一个Skill 说了这么多，直接来做一个。 用一个具体的职业举例。假设你是一个做小红书的美食博主，每次发笔记都要把菜谱改写成小红书风格：标题要吸引人，步骤要简洁，结尾要引导互动，配上emoji，语气要活泼。 每次都要重新跟AI说这些要求，肯定很烦对吧。 现在用Skill解决这个问题。 第一步：新建文件夹 在电脑上找个地方，新建一个文件夹，名字随便叫，你可以叫xiaohongshu-recipe，也可以叫小红书菜谱skill，也可以叫xhs，随便，都不影响功能。 第二步：新建一个文本文件，名字叫SKILL.md 就是普通的文本文件，后缀从.txt改成.md就行。 名字必须叫SKILL.md，不能改，因为AI它会去你指定的文件夹里找名字叫SKILL.md的文件，找到了才知道这是一个Skill，然后读里面的内容。 第三步：打开文件，写进去这些内容 --- name: xiaohongshu-recipedescription: 把普通菜谱改写成小红书风格的美食笔记。当用户说"转小红书版"或"改成小红书风格"时使用。 --- 执行规则： 标题： 必须带数字，比如"3步做出"、"5分钟搞定" 加上emoji，控制在20字以内 要有悬念或者反差感 正文： 开头一句话说清楚这道菜的亮点 食材列表用emoji标注 步骤用数字序号，每步不超过两行 语气活泼，像在跟朋友聊天 禁止出现"首先""其次""综上所述"这类书面语 结尾： 引导互动，比如"你们一般怎么做？评论区告诉我" 加2-3个相关话题标签 字数控制在500字以内 第四步：把文件夹放到正确的位置 写完之后，把整个文件夹放到Claude Code的skills目录里。 全局通用的放到全局skills文件夹，只用在某个项目的放到那个项目下的skills文件夹。 第五步：用起来 打开Claude Code，把你的菜谱发过去，说一句"转小红书版"。 AI自动触发这个Skill，按你定义的所有规则来输出，不需要再说任何要求。 以后每次发笔记，重复这一步就行。 这就是一个完整的Skill。 从新建文件到能用，整个过程不超过20分钟。 最后 假设你想做一个查理芒格的AI分身，让它用芒格的思维方式帮你分析问题。 提示词、Skill、知识库、智能体，四种方式都能实现，但效果会有些不同。 提示词版芒格 每次对话开头贴一段："请用查理芒格的逆向思维和跨学科模型分析……" 能用，但每次都要贴，聊着聊着AI可能漂移忘了自己在扮演芒格，而且无法执行复杂操作。 适合偶尔用一次，不适合长期依赖。 优点：零门槛，今天就能用。 缺点：用完就没，不稳定，只能说不能做。 Skill版芒格 把芒格的思维框架、决策方式、语言风格写成文件，一次配置，永久有效。说"用芒格的角度看这个问题"，AI自动切换，稳定复现，不会漂移。 适合经常需要用芒格视角分析问题的人。 优点：稳定、省事、一次配置永久复用。 缺点：没有记忆，信息量不如知识库大。 Skill本身不记得你们之间的对话历史。 每次你调用它，它只知道你在这个Skill文件里写了什么，不知道你上次问过它什么、它上次怎么回答的。 下次开一个新对话，对它来说就是第一次见面。 知识库版芒格 把芒格的书、演讲、采访全部导进去。AI能告诉你芒格说过什么，引经据典非常准确。 但知识库只有信息，没有风格约束。输出的是"关于芒格的内容"，不一定是"芒格的口吻和逻辑"。 适合需要大量引用芒格原话和具体案例的场景。 优点：信息量大，有据可查。 缺点：有内容没风格，像在查百科而不是跟芒格对话。 智能体版芒格 最完整的方案。有记忆，记得你上次问过什么；能自主决策，发现你哪里想错了会主动纠正；可以连接外部工具，帮你查最新数据。 适合对芒格分身有非常高要求、需要长期深度使用的人。 优点：最强，最像真人，有记忆有主动性。 缺点：门槛高，搭建复杂，普通人很难独立完成。 Skill是目前普通人把AI落地到工作里，门槛最低、效果最实在的方式。 你现在做什么工作，就能写什么Skill。 写内容的，把选题逻辑、写作风格、发布格式固化成Skill。做电商的，把选品标准、客服话术、上架流程写进去。做咨询的，把分析框架、提问方式、报告结构打包好。 花几个小时把你现在每天在做的重复性工作提炼成Skill，这几个小时的投入，会在未来帮你省出几倍甚至几十倍的时间。 并且，Skill本身可以当产品卖。 你在某个行业深耕多年，你的经验和方法论别人没有。把它们提炼成Skill，打包出售，愿意付费的人不会少。之前有人卖Prompt合集，现在有人卖Skill包，本质是一样的，都是把你的认知变成可复用的产品。 Agent可以卖，工作流可以卖，Skill一样可以卖。 趁现在Skill生态还早，可以先把自己的业务流程整理清楚，写出来，用起来。 用好了自己省时间，用熟了可以变成产品。
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藤蔓植物
2月前
Alchian花生: 既然Claude Code源码都泄漏了，我觉得我这75页的《CLAUDE CODE橙皮书📙》也该开源了。 这份橙皮书是我和Claude Code花了两个多月一起写的实战手册，面向想用AI编程但不知道从哪开始的人。10章，从安装到独立做出一个完整产品。 里面有什么： • 核心工作流拆解（Plan/Auto模式、权限管理） • CLAUDE.md写法——怎么给AI一张项目地图 • Skills、Hooks、MCP等扩展能力的实战用法 • 多Agent并行协作的完整机制 • Computer Use和Voice Mode等最新能力 • 一章完整的从零到上线产品实战 信息源主要是Claude官方文档、CC之父Boris的分享、吴恩达的Claude Code课程，加上我自己用CC做了十几个产品的经验。内容更新到2026年3月底。 和AI协作写的，内容量大，难免有幻觉。发现不准确的欢迎指正，我会持续更新。 下载链接🔗：https://my.feishu.cn/wiki/JK1WwrRgJiYfRok7YxxceS5qn1J?from=from_copylink
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藤蔓植物
2月前
我闺女一岁三个月，最近晚上十点以后不想进卧室。进卧室就哭，关灯就哭，要陪她玩到精疲力尽想哭的时候，爬枕头上五分钟就能睡熟😂
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藤蔓植物
4月前
微信，你怎么还不封元宝红包
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藤蔓植物
4月前
时间不够用，小红书笔记拆不完，想读的书没空看，播客攒了好几期没听🥲
时间都去哪了～
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