塔斯海3月前
99%的人都没用对AI写作Claude skill 精准写作 自己摸索了一个能够 精准掌控写作的工作流,感觉贼好用。 文字总结一下: AI 写作的巨大痛点:一用 AI 创作,创作主体就就成了 AI,人类根本无法很好地把控创作! 所以,这是一套既能充分利用 AI 的能力 ,人类又依然能掌控创作的工作流! 要用到 claude code+obsidian。 整个工作流已经放到了 github 上,还有 7 篇我的爆款内容文案(单篇超100万),可用作 agent 分析!如果有用期待关注一波! 简单说下流程(视频有详细案例) 从 0 到 1 创作,工作流总共分为 4 个阶段:学习—结构—迭代—组织。 01|学习阶段:从对话里挖出真正的知识 你给 agent 一个选题,它会先给你一个初稿。 你边看边提问、反驳、补充。 每 4 轮对话,它都会自动生成一张 知识卡片: 不是聊天记录,而是“你的认知轨迹+完整推理过程”的文章化提炼。 它忠实记录:你思考了啥、你是怎么从 A 推到 B 的。 02|结构阶段:价值点分析 → 拆成输出卡片 拥有知识卡片后,agent 会帮你提炼它的价值点,把知识卡片拆成更细的 输出卡片。 每张都是一个可独立讲清的小单元,之后所有创作都基于它们展开。 03|迭代阶段:边问边写,内容越写越深 你对某张输出卡片还想深入?继续问。 AI 会进一步解释、补充例子、拓展角度。 当你说“整理”时,它会把你们的对话整合回卡片,形成一张经过你主导的、更深的内容。 04|润色阶段:你定结构,AI 优化表达 你随便删改卡片内容的顺序和逻辑,不管语言是否通顺。 当你说“润色”,AI 会在 完全保留你原始结构 的前提下优化语言。 这一步真正做到:你做创作,AI 做写作。 05|成稿阶段:白板排布 → 一键串联 所有润色完的输出卡片会自动出现在白板上,你能清晰看到内容地图。 当你准备成稿:agent 会读取白板 → 推断逻辑顺序(你可调整)→ 自动串联成文。 最终你得到一篇从头到尾结构清晰、有闭环、强逻辑的内容。 这套工作流的本质,它让 AI 做“工具”,而不是“作者”。 你才是主体。AI 是放大器。 #ai #agent #ai写作 #教程 #AI工作流
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山行AI4天前
深度解析 “Agent Skill” 工作流背后的核心奥秘 让 AI Agent 像人类专家一样思考:深度解析 “Agent Skill” 工作流背后的核心奥秘 1. 引言:揭开 AI Agent “大脑”的黑盒 在与 AI 交互的过程中,许多用户常常感到困惑:为什么同样的模型,有些智能体(Agent)反应迅速且决策精准,而有些却显得笨拙,甚至答非所问?这种性能落差的根源并不完全在于底层的模型参数,而在于其背后的“思维框架”。 一个优秀的 Agent 架构绝非简单的“Prompt + 接口”,而是需要一套严密的 “Agent Skill 工作流”。这套流转机制犹如 Agent 的“职业技能训练手册”,它定义了 Agent 如何进行任务编排(Orchestration)、调度资源并执行复杂决策。在所有操作开始前,系统首先通过意图理解层 (Intent Understanding Layer) 建立认知基础:LLM 必须解析用户的目标与约束条件,识别任务类型与复杂度,并精准提取关键参数与上下文。这套前置逻辑决定了后续执行的上限,确立了构建高效智能体的第一步。 2. 核心突破一:按需加载的“渐进式披露” (Progressive Disclosure) 在架构设计中,如何平衡 Agent 的“博学”与“响应速度”是一个经典难题。如果一次性将所有技能详情注入上下文,会直接导致推理成本(Inference Costs)激增并干扰模型的注意力。为此,系统采用了**渐进式加载(Progressive Disclosure)**机制。 “Agent 的效率并不取决于它掌握了多少知识,而在于它能多精准地检索到所需信息——渐进式加载正是这一效率的守门人。” 这一机制将技能获取分为三个阶段,实现了 Unit Economics(单位经济效益)的最优化: 发现阶段: 系统仅加载所有 Skills 的“名称与描述”。这种轻量级的元数据用于快速语义匹配,极大地节省了 Token。 激活阶段: 当路由决策判定需要特定技能时,系统会执行“懒加载”,动态注入针对 LLM 优化过的 SKILL.md 完整说明。选择 .md 格式是因为其兼具人类可读性与机器解析的高效性。 执行阶段: Agent 严格遵循 SKILL.md 的指令,结合特定脚本和资源完成任务。 这种设计本质上是针对高并发环境的架构优化,确保了系统在维持庞大技能库的同时...#openclaw
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