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LLM 应用
为什么 Agent Skills 是 AI 工程的利器：从渐进式披露说起
📚 前言先抛一个 AI 工程里几乎绕不开的矛盾： 你希望 Agent 能力越多越好，但能力越多，要塞给模型的说明书就越长，上下文就越贵、越挤、越乱。 把所有工具、所有规范、所有领域知识一股脑写进 system prompt，demo 阶段没问题。但当能力涨到几十上百个，你会发现： 上下文窗口被说明书占满，留给真正任务的空间越来越少 每次请求都背着全部说明，...
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渐进式披露
什么是 MCP？从「为什么需要」到「手写一个 MCP Server」
📚 前言先讲个很多人都踩过的场景。 你给 LLM 接了个「查天气」的能力，写了一段 function calling 的代码。过两天又要接「查数据库」，再写一段。再过两天，换了个客户端 —— 从自己写的 Web，换成了 Claude Desktop 或者某个 IDE 插件 ——发现之前那两段全部要重写。 你会发现一个尴尬的事实： 每一个「能力」，乘以每一个...
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工具调用
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Model Context Protocol
什么是 AI 工程？从「调 API」到「AI 基建」的鸿沟
📚 前言先讲个真实场景。 面试的时候被问到一句话： 「关于 AI 开发，你有没有做过什么基建？」 这句话杀伤力很大。 因为大部分人对 AI 开发的理解，停在这一步： 123拿到 API Key调一下 chat/completions把模型返回的文字渲染到页面上 这当然没错，但它回答不了「基建」两个字。 面试官真正想问的是： 当 AI 功能要上线、要稳定、要...
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