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ThreeAI3天前
Claude告诉你Skill、Subagent 的区别 用了这么久大语言模型,还在天天纠结怎么写提示词(Prompt)吗? 真正让开发者产生“质变”的,是从“对话者”向“AI系统架构师”的转身。今天帮你把 Anthropic 官方干货浓缩,彻底讲透如何构建高可靠的 Agent(智能体)工作流! ❌ 为什么你的AI总“翻车”? 没有边界的原生AI,常常会因为缺乏上下文而产生幻觉(比如把瑞典语的保险单错认成滑雪场🏂)。要解决这个问题,不能只靠修补提示词,而是要搭建系统。 ✅ 核心干货:架构师的4大“神兵利器” 想要从基础的 Prompt 进阶到复杂的自动化工作流,你需要掌握这套组合拳: 📁 Projects(项目):AI的“书架”。提供静态背景知识,告诉AI“必须知道什么”(如产品规格、历史报告)。 🛠 Skills(技能):AI的“工具带”。把反复使用的高阶指令封装起来,变成标准化、可复用的SOP,按需动态加载。 🔌 MCP(通用协议):AI的“数据通路”。解决数据连接问题,让你的Agent随时读取本地数据库、网盘或GitHub的实时动态。 🤖 Subagents(子智能体):AI的“打工天团”。遇到极度复杂的任务,通过主控(Orchestrator)将任务分发给不同的子智能体,权限隔离,高效协同! 🚀 从个人技巧到企业资产 好用的AI应用不是玄学,而是工程。用 XML 标签规范输入边界,用 CoT(思维链)强制模型“大声思考”,最终把零散的Prompt沉淀为团队的通用 Skill。 #AI #Claude #Agent智能体
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