文章与思考
知识库
围绕产品与 AI，把值得想清楚的问题写透。
从一个专题开始，或直接搜索你关心的关键词。
AI 应用知识图谱 · 按问题选择阅读路径
从任务判断到应用交付，再到团队落地。这里是关系索引，按你的问题进入即可。
判断与选择
确定值得做的任务及责任边界
工作与创作
准备材料，组织委托与表达
构建与维护
把行为规则变成可验证改动
方法与工具
按瓶颈选择可复用能力
应用与评估
接入模型、资料与运行平台
组织与学习
把个人方法扩展到团队和岗位
这是应用入门到交付的框架；生产安全、规模化运维与多模态仍需要进一步展开。
理解 AI，形成判断
理解能力与边界，才能决定怎样使用 AI。
把 AI 用进工作
从一次对话，走向一项完整工作的交付。
用 AI 构建产品
连接问题、实现与验收，让想法走到可用。
Agent、Skill 与 MCP
分清方法、连接与分工，再组合需要的能力。
能力选型 · 组合
Agent、Skill、MCP、Subagent：分别解决什么问题
从任务需要出发，辨别方法、工具连接和执行分工。
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方法复用 · Skill
把经验写成 Skill：从触发到执行、测试与维护
把一次有效的方法，整理成能被稳定调用与检查的能力。
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任务拆分 · 协作
什么时候需要 Subagent：任务拆分、上下文隔离与协作成本
分工并不总是更快。先判断隔离的收益，再承担协作的代价。
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MCP · 工具调用
一篇讲透 MCP：角色、消息流、Tools、Resources 与 Prompts
沿一次完整请求，读懂客户端、服务端与模型如何配合。
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任务状态 · 故障恢复
MCP 进阶：远程调用、任务状态与故障恢复
从消息与传输到任务追踪，设计可以检查、重试和恢复的 MCP 应用。
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AI 应用与组织落地
把技术放回场景，讨论工程与组织的真实约束。
API · 应用校验
从一次 API 请求到一个 AI 应用
沿消息、响应与工具调用，建立应用运行的完整视角。
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检索 · RAG
让 AI 用上自己的资料：上下文、检索与 RAG
从资料组织到引用核查，定位检索与生成各自的问题。
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质量 · 成本 · 延迟
怎样判断 AI 应用是否可靠：评估、质量、成本与延迟
让评估先有基线，再讨论优化方向和运行取舍。
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云平台 · 接入
直接 API、Bedrock 与 Vertex AI：共同原理与接入差异
共同工程知识只讲一次，把平台差异放在一起比较。
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组织协作 · 治理
把 AI 引入团队：角色、权限、治理与推广
讨论如何建立人机协作的目标、责任和组织条件。
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场景选择 · 投入收益
小企业与非营利组织怎样选择 AI 落地场景
在资源与资料约束下，选择值得推进的运营任务。
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学习目标 · 能力迁移
AI 进入教育：学习者、教师与培训者分别需要改变什么
区分不同角色的目标、教学责任与评估方式。
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