AI写作的“去AI味”不是靠提示词就能解决的。所有通用提示词只会让内容从AI味1.0变成2.0，本质仍是平均化表达。真正有效的方法是建立个人写作风格Skill，像定制菜谱一样持续迭代：先用真实作品训练初版，再通过逐句修改生成差异分析，最后提炼成用词、句式、禁忌的个性化规则库。每次写作都是调校机会，十次迭代后AI产出会比你自己更“像你”。风格Skill还能搭配翻译、润色等功能，成为所有AI协作的创作底味。

Claude Skills通过动态加载专业知识，实现AI从通用助手到领域专家的无缝切换。其核心是基于提示词的上下文注入与元工具架构，而非传统的外部函数调用。每个Skill包含SKILL.md、脚本、参考文档和资源文件，Claude通过纯LLM推理选择并加载技能。灵码中可通过openskills方案实现Skill能力，如代码审核Skill，自动生成HTML报告，提升代码质量与安全性。Skills适用于高频重复任务、团队标准化、复杂工作流和知识沉淀，未来或形成垂直领域技能市场。

AI Coding工具在前端开发中的应用经历了从盲目使用到主动掌控的过程。初期依赖AI生成代码，效率提升显著，但缺乏系统性思考。随着实践深入，团队逐渐明确人机协作的边界，通过详细的需求描述和精准的Prompt，AI成为可控的助手。AI不仅提升了开发效率，还助力复杂业务逻辑的实现和快速原型验证。关键在于清晰的需求拆解和持续的实战验证，AI是伙伴而非替代者。

程序员春节回家最怕啥？P0级报警！为了让大家安心过年，我们搞了个能单手救火的语音工具，专治K8S命令识别难题。传统语音识别遇到kubectl秒变"酷B控制"，我们祭出双层黑科技：先用热词表暴力提升专业术语识别率，再靠大模型智能纠错，把"查看所有pod"这种人话自动转成标准命令。现在对着手机喊一嗓子就能搞定运维，妈妈再也不用担心我过年加班了！iOS/Android已上架，速来体验~

AI编程工具正成为开发者的高效助手，能快速解析陌生代码库、处理依赖升级问题、批量重构代码，甚至辅助编写测试用例。通过精准提问和分步验证，开发者可将其用于技术调研、旧项目迁移等场景。但需注意：始终人工复核AI输出，避免敏感信息泄露，并将任务拆解为小提交以便回滚。AI虽能提升效率，但扎实的编程能力仍是核心。

Clawdbot（现名OpenClaw）是一款本地优先的AI Agent运行时环境，深度整合大模型能力与用户本地系统。其核心架构包含通信网关、智能运行时和原生工具链，支持多模态交互和混合浏览器控制。技术亮点在于本地特权执行、隐私优先记忆管理和动态任务编排，擅长自动化跨平台系统级任务。通过分层记忆机制（会话/日志/精选）和拟人化设计（SOUL.md/USER.md），实现个性化服务。当前需依赖强模型能力，存在token消耗大等优化空间。

AI编程时代，开发者角色从“代码生产者”转向“文档定义者”，核心产出变为需求文档和架构设计。AI负责将文档编译为代码，人力集中于需求澄清、架构设计和文档验收。文档成为代码源，修改文档即可自动生成代码，确保模型无关性和知识资产化。开发者需掌握大模型编程技能，将AI融入日常工作流程，提升效率和质量。

在A/B实验中，传统人工巡检效率低下，误判率高。为解决这一问题，基于大语言模型设计了Prompt自动化推理系统，通过六层优先级决策树，实现高效、准确、可解释的实验评估。系统优化后，下线策略数从300+降至100+，打包留白实验关键指标转为正向，人工巡检耗时从6小时降至30分钟，准确率提升至80%。

我花一周时间为内部研发平台接入Agent开发能力，选用了Iframe嵌入方案，结合LangGraph和Next.js+React框架，优化了系统提示词和知识库建设，通过工具接入和上下文管理提升用户体验。压缩工具响应和上下文，确保Agent高效运行，解决复杂脚本处理中的注意力稀疏问题，实现连续对话和会话中断恢复。

Dropbox Dash通过连接第三方应用构建统一搜索平台，利用知识图谱和多模态理解优化内容检索。采用索引检索而非联邦检索，提升效率和个性化结果。通过LLM作为裁判评估检索质量，结合DSPy优化提示词，提高准确性。知识图谱和索引架构的复杂性带来显著提升，但需投入大量基础设施和数据处理工作。

AI编程工具Claude Code通过结构化对话设计、模块化任务分解和专业化子代理协作，构建人机协同开发新范式。精准对话流控制AI思考路径，Plan模式系统拆解复杂需求，系统提示词为AI设定开发规范，SKILL机制沉淀最佳实践。实践中需平衡人机分工，开发者专注架构设计等创造性工作，AI处理标准化编码任务，形成"人类主导+AI增效"的高效协作模式。

DataAgent是一款基于Spring AI Alibaba生态的虚拟AI数据分析师，专为企业复杂场景设计。它不仅能生成SQL，还能进行深度统计分析、根因定位，并输出带图表和洞察的报告。DataAgent通过多Agent模式和Graph编排，结合人类反馈、Prompt动态优化、深度RAG等技术，解决了企业数据处理中的难题，提升了数据分析的效率和精准度。

本文教你如何利用AI模型生成高质量图片和视频提示词。只需输入简单描述，AI会自动补全细节，如风格、光影、场景等，生成专业提示词。适用于文生图、文生视频、图生文等场景，助你轻松创作。掌握AI思考过程，提升创作能力，成为真正的AI创作者。

美团与复旦大学合作推出KuiTest，一款基于大模型的UI功能测试工具。KuiTest利用大模型的通识能力，模拟用户预期，自动检测UI交互异常，无需人工编写规则脚本。实验显示，其异常召回率达86%，误报率仅1.2%，已在美团多个业务中应用，发现百余例有效缺陷，显著提升测试效率与覆盖率。未来将探索多步交互场景的测试能力。

这篇干货分享了五种控制AI生成内容的设计模式：Logits掩码通过规则干预token选择，确保品牌一致性和合规性；语法模式用BNF约束输出格式，适合结构化数据；样式转换借助示例调整风格；逆向中和先生成中性内容再转换风格；内容优化基于偏好调优产出更优结果。每种模式各有适用场景，开发者可根据需求灵活选择。

Agent 时代，上下文成为核心变量。从 Chatbot 到 Agent，模型需在多轮任务中理解上下文，支撑持续决策。上下文工程取代提示工程，管理信息筛选、状态表达和动态调整，确保模型稳定输出。工具调用、思考过程、交互反馈等模块协同，提升 Agent 自主性与可控性。MCP 结构化落地，增强上下文可读性与可维护性。