个人比较担心一个月过去记不得做了什么，需要记录自己与总结，在AI时代频繁的记录自己，如AI日记

2026年BLOG记录：

Skill不是长Prompt:如何写出工业级 Skill

摘要：Skill不是长Prompt:如何写出工业级 Skill很多人第一次写 Skill，会下意识地写成一个更长的 Prompt。把背景、规则、注意事项、示例、参考资料，全都塞进一个 SKILL.md。看起来很完整，但实际并不好用。Skill 真正的价值在于：当用户提出某类需求时，Agent 能自动识别场 阅读全文

AI 驱动下的上下文治理与管理范式革命

摘要：研发效能白皮书：AI 驱动下的上下文治理与管理范式革命一.范式转移：从代码核心到上下文核心的演进战略背景分析 在 AI 驱动的"Web Coding"时代，软件研发的底层逻辑正在发生根本性变化。过去二十年，开发者在 SegmentFault 或 Stack Overflow 上找答案，靠人写代码。现 阅读全文

为什么 FDE 正在成为商业落地的唯一解药

摘要：AI 时代的"无名英雄"：为什么 FDE 正在成为商业落地的唯一解药？1. 引言：顶配大厨与听不懂的需求 想象一下，目前的通用大模型（LLM）就像是一个厨艺绝顶、刀工出众，却完全不通人情的顶级大厨。他能在零点几秒内将食材切成一万根细丝，展示出令人惊叹的"技术确定性"。然而，当你作为顾客对他说"我想吃 阅读全文

《不懂人性，就别做管理》：软件研发管理的核心洞察解读

摘要：《不懂人性，就别做管理》：软件研发管理的核心洞察解读《不懂人性，就别做管理》从人性底层逻辑出发，总结出五组职场管理规律。这本书打破了"只谈制度、不谈人心"的常见误区。本文立足于互联网软件研发的真实场景，结合团队管理、项目迭代、技术成长、绩效激励和流程规范等日常工作，对这五组洞察进行解读。 软件研发管 阅读全文

四周实现非母语教学APP

摘要：极致的极简主义和无干扰设计（Zero-Distortion Design）正是目前少儿启蒙产品最稀缺的特性。现在的App充斥着各种金币、动画和复杂UI，反而分散了孩子的注意力。每关15个短句30个插画，全部都是根据我的提示词AI生成，教材是让ChatGPT蒸馏了Reading Eggs、Raz Ki 阅读全文

Agent Mail 产品介绍与 Trae Solo Agent 实测

摘要：Agent Mail 产品介绍与 Trae Solo Agent 实测一、产品基础信息Agent Mail（Agently Mail）是 QQ 邮箱团队面向 AI Agent 推出的专属邮箱服务，官网：https://agent.qq.com/，官方帮助文档：https://help.agent.q 阅读全文

9个超实用 GPT Image 2 提示词宝藏网站

摘要：9个超实用 GPT Image 2 提示词宝藏网站，一键复制即用AIART.PICS包含12000条以上提示词，覆盖Gemini、ChatGPT、Midjourney和Stable Diffusion全场景。网站链接：https://aiart.picsMeiGen提供GPT Image 2、Nan 阅读全文

AI时代团队效能的非线性陷阱与组织重构升级

摘要：AI时代团队效能的非线性陷阱与组织重构升级一、效能悖论：人月神话在AI时代的老调重弹Brooks早就说过，给一个延期的项目加人只会让它更延期。十个孕妇不可能一个月生出孩子，这个道理说了快六十年了，但到了AI时代，很多人还是不信。团队大了，产出不一定大。超过某个临界点之后，人越多、内耗越大、产出反而越 阅读全文

AI落地三大误区与组织提效路径

摘要：AI虚假繁荣与落地误区90%企业陷入AI虚假繁荣的原因企业或员工将“做了”等同于“做到”，用AI快速完成任务（如方案、脚本、标书），但产出质量低、未创造实际价值。主管审核负担加重：员工用AI生成内容后直接提交，导致下游环节（如审核、交付）成为瓶颈，反而降低整体效率。出现“AI偷懒”现象：员工依赖AI 阅读全文

AI工程化人才的角色演变与组织冲击

摘要：AI工程化人才的角色演变与组织冲击FDE人才的价值凸显大模型通用能力差距在缩小，基模选择越来越集中。企业间产品效果的差异，更多取决于工程化能力和业务融合程度。FDE是既懂行业Know-how又懂AI技术的复合型人才，帮助企业跨过"技术到应用"这道坎。但这类人市面上极少，企业开始转向内部培养。团队规模 阅读全文

揭秘AI搜索时代的"GEO全链路技能库"

摘要：揭秘AI搜索时代的"GEO全链路技能库" 你的品牌在ChatGPT和Perplexity里搜不到？2026年流量玩法已变！本文深度拆解GEO（生成式引擎优化）全链路工作流，从知识库构建到AI引用追踪，教你抢占AI搜索新红利。 #GEO #AI搜索优化 #内容营销 #SEO转型 #品牌增长 #AIGC 阅读全文

AI领域值得关注的人与机构

摘要：AI领域值得关注的人与机构我将按照你提供的四个层级，结合模型、Agent、开源、机器人、推理、安全、产品化等核心方向，为你逐一深度解读这些人物与机构的背景及关注价值。第一层：顶级研究者和思想源头（The Visionaries）这一层决定了 AI 发展的“天花板”和“底层逻辑”，他们不仅创造技术，更 阅读全文

MAICC 如何让 AI 团队在瞬间学会完美协作

摘要：不再需要重新学习：MAICC 如何让 AI 团队在瞬间学会完美协作1. 问题：AI 团队换任务就得从头练多智能体强化学习（MARL）有个老问题。传统算法面对新任务时，需要重新跑上百万次训练迭代。这个成本在实际场景中很难接受。问题在 Dec-POMDP（去中心化部分可观测马尔可夫决策过程）框架下更加严 阅读全文

去AI味十大Agent skill

摘要：去AI味十大Agent skill每个项目的核实说明与可访问的官方链接：humanizer功能定位：去除 AI 写作痕迹的元老级工具，支持中英文。官方地址：https://github.com/blader/humanizer说明：该项目基于 Claude Code Skill 构建，通过扫描并重写 阅读全文

六个视频类Agent Skills

摘要：6 个的视频类Skills： 1. HyperFrames 一句话生成动效视频，文章、推文、产品介绍都能变成 MP4。适合产品宣发、教程开场、社交短视频。 https://github.com/heygen-com/hyperframes 2. video-use 让 coding agent 帮你 阅读全文

工业级 AI Skill 构建指南

摘要：工业级 AI Skill 构建指南：从单次指令到工程化工作流 在 AI 原生应用的软件工程范式中，我们正经历从“提示词工程（Prompt Engineering）”向“技能工程（Skill Engineering）”的战略跃迁。对于架构师而言，单次 Prompt 的随机性是生产环境的死敌。工业级 S 阅读全文

FDE-AI落地时代的“最后公里”解决者

摘要：深度洞察：FDE（前置部署工程师）——AI落地时代的“最后公里”解决者 在人工智能技术的宏大叙事中，我们正处于一个决定性的拐点：AI正在从实验室的惊艳Demo向复杂的企业生产环境（Production Environment）大规模迁移。然而，模型能力的飞跃并不等同于商业价值的自动兑现。当企业发现精 阅读全文

Book to skill 将书籍蒸馏为skill

摘要：Book to skill 将书籍<<ai agents in action>>蒸馏为skillBook-to-Skill AI Agent 时代诞生的知识转化方法论与工具集，核心是将书籍、专业文章、文档等静态文本知识，通过结构化蒸馏与重构，转化为大语言模型（如 Claude Code）可直接调用、 阅读全文

深度学习论文精读方法论

摘要：深度学习论文精读方法论：软件工程师的系统化指南对于软件工程师而言，深入学术研究领域往往伴随着一种强烈的挫败感：晦涩的术语、复杂的公式以及看似“奇迹”的实验结果，常让人觉得需要补充十年的背景知识才能读懂标题。然而，深度学习并非不可逾越的鸿沟。通过建立一套系统化的阅读协议，工程师可以利用自身的逻辑优势， 阅读全文

每个科研新人都该读的经典短文How to Read a Paper

摘要：每个科研新人都该读的经典短文How to Read a Paper背景学术训练中的一个核心盲区："隐性知识"困境：阅读论文是一项关键技能，但几乎所有研究生项目都不系统教授试错成本高昂：新生通过"试错法"自学，浪费大量时间，且容易产生挫败感导师指导缺失：导师通常假设学生"自然会读"，不提供结构化方法论 阅读全文

从DeepSeek-Agent Harness研发员岗位看齐

摘要：一、岗位核心：什么是 Agent Harness？DeepSeek 对这个岗位的定义非常清晰：Model + Harness = Agent模型（Model） 负责"能做什么"，Harness（驾驭/ harnessing） 负责"怎么做好"。Harness 涵盖除模型本身之外的所有工程与研究——包 阅读全文

小米XiaoMiTTS-Local-Skill

摘要：小米XiaoMi-TTS-Local-Skill背景1. 传统TTS的级联式架构典型流程：文本规范化 → G2P(音素转换) → 声学建模 → 声码器生成局限性：误差在各环节累积，难以捕捉复杂语义关系代表技术：Tacotron+WaveNet、FastSpeech系列等2. 基于LLM的TTS的语义 阅读全文

某大厂AI应用开发面试题

摘要：某大厂AI应用开发面试题1. 记忆模块的数据存在哪种介质上？在生产级 AI Agent 架构中，记忆模块绝非单一介质，而是根据冷热数据和访问延迟进行分层存储。[短期记忆] ──> Redis / 内存 (低延迟, 缓存当前 Session)[长期记忆] ──> 向量数据库 (语义检索) + 关系/N 阅读全文

钉钉无招管理风格与企业文化

摘要：钉钉无招管理风格与企业文化基于组织行为学（Organizational Behavior, OB）经典理论，针对指定CEO（陈航）及其管理风格与企业文化的深度批判性分析。第一部分：理论工具与分析框架说明为确保分析的学术严谨性，将采用以下核心组织行为学理论框架进行解构：领导力理论 (Leadershi 阅读全文

Antigravity Agent Skills

摘要：Antigravity Agent Skills（智能体技能）技能是一种开放标准，用于扩展智能体的能力。一个技能是一个包含 SKILL.md 文件的文件夹，其中包含智能体在处理特定任务时可以遵循的指令。什么是技能？技能是可复用的知识包，用于扩展智能体能够执行的操作。每个技能包含：如何处理特定类型任务 阅读全文

Antigravity 2.0智能体

摘要：Antigravity 2.0智能体 Antigravity 现已支持子智能体，不再仅限于单一的专用浏览器子智能体。 子智能体现在可以是模块化的、专门化的，或由主智能体以编程方式生成的空白助手智能体。它们可以是内置角色、通用克隆体（继承与主智能体相同的提示词和环境），或在需要时动态注册（即主智能体根 阅读全文

如何用 Codex 建立行业认知框架

摘要：如何用 Codex 建立行业认知框架：从信息整理到可验证的洞察核心前提：Codex 不是"1小时进入行业"的捷径，而是加速假设生成与框架搭建的工具。真正的行业认知需要AI生成假设 + 人工验证 + 实践反馈的三轮循环。第一步：建立可验证的行业信息骨架（而非"数据库"）原文问题：将AI生成的未经核实的 阅读全文

Qwen3.7-Plus新一代多模态智能体核心突破

摘要：Qwen3.7-Plus新一代多模态智能体核心突破Qwen3.7-Plus是全新升级的新一代多模态智能体，成功构建起从感知认知到落地执行的全链路完整闭环，实现了人工智能技术与落地能力的多重突破，标志着AI从“理解世界”正式迈向“改造世界”的实质性跨越。其独创的混合智能体架构，也为各行业产业自动化升级 阅读全文

训练小模型2026 年最被低估的 AI 技能

摘要：训练小模型：2026 年最被低估的 AI 技能2026 年 5 月 11 日，一个叫 CJ Zafir 的人发了一条推文。他想教普通人 fine-tune 开源模型。2538 个赞，316 次转发，178,000 次观看。这条推文炸了。不是因为他发明了什么新东西——Unsloth 早在 2023 年 阅读全文

打工人必装的12个 Skills

摘要：一、新手必装（基建层）这是赋予 AI 基础行动能力和扩展能力的必备核心插件。1. agent-browser（浏览器自动化处理）详细介绍： 赋予 AI 代理直接“上网”的能力。它是一个专为 AI 优化的无头浏览器自动化 CLI。安装后，你的 AI 可以自主导航网页、点击按钮、填写表单、绕过基础验证并 阅读全文

沸点

https://juejin.cn/user/4088451358280841/pins

短视频

Agent Skills

其它体验在

https://github.com/ljylun/BidGenerator/tree/main/.trae/skills

社交媒体

Token消耗统计

Trae

Xiaomi mimo

准确是5月Xiaomi大模型，6月是美团Longcat2.0-preview

还有一些在 Gemini与Claude, GPT

总结

1. AI 技术与应用
   • Skill 编写：强调 Skill 并非长 Prompt，探讨写出工业级 Skill 的方法，指出将背景、规则等全塞进 SKILL.md 看似完整但不好用，Skill 价值在于 Agent 能自动识别场景需求。
   • 上下文治理：阐述 AI 驱动下从代码核心到上下文核心的研发效能范式转移，分析其底层逻辑变化。
   • FDE 价值：论述 FDE（前置部署工程师）在 AI 商业落地中的关键作用，是连接技术与应用的重要角色。
   • 模型能力对比：提到在查找 bug 能力上，Gemini 比美团 Longcat 模型强大。
   • 训练小模型：认为训练小模型是 2026 年被低估的 AI 技能，如 CJ Zafir 教普通人微调开源模型的推文获高关注。
2. AI 产品与工具
   • Agent Mail：介绍 QQ 邮箱团队面向 AI Agent 推出的专属邮箱服务 Agent Mail 及其官网和帮助文档。
   • GPT Image 2 提示词网站：列举 9 个超实用的 GPT Image 2 提示词宝藏网站，如 AIART.PICS 包含超 12000 条提示词，覆盖多场景。
   • 小米 XiaoMiTTS - Local - Skill：分析传统 TTS 架构局限性，介绍基于 LLM 的 TTS 语义优势。
   • Book to skill：将书籍《AI Agents in Action》蒸馏为 skill，是知识转化的新方法论与工具集。
3. AI 团队管理与组织
   • 管理洞察：解读《不懂人性，就别做管理》在软件研发管理中的核心洞察，打破只谈制度不谈人心的误区。
   • 团队效能：分析 AI 时代团队效能的非线性陷阱，探讨组织重构升级的方法，避免人月神话在 AI 时代重演。
   • 落地误区与提效：指出 90% 企业陷入 AI 虚假繁荣的原因，如将 “做了” 等同于 “做到”，提出组织提效路径。
   • 人才演变与冲击：阐述 AI 工程化人才角色演变，FDE 人才价值凸显但稀缺，企业转向内部培养。
4. 其他
   • 深度学习论文精读：为软件工程师提供深度学习论文精读的系统化指南。
   • 读论文方法：推荐科研新人阅读经典短文 How to Read a Paper，解决学术训练中阅读论文的 “隐性知识” 困境。
   • 大厂面试题：记录某大厂 AI 应用开发面试题，如记忆模块数据存储介质相关问题。
   • 钉钉文化：基于组织行为学理论深度批判性分析钉钉无招管理风格与企业文化。
   • Agent 技能相关：介绍 Antigravity Agent Skills 标准及 Antigravity 2.0 智能体支持子智能体的新特性；分享打工人必装的 12 个 Skills，如 agent - browser 赋予 AI 代理上网能力。
   • 链接分享：分享了沸点个人页面、一些项目的 GitHub 链接等，涉及短视频、Agent Skills、社交媒体、Token 消耗统计等体验相关。还提及不同时间发布的小米大模型、美团 Longcat 模型，以及 Gemini、Claude、GPT 等模型。

关键要点

1. 技术层面
   • AI 技术应用需注重从提示词工程向技能工程跃迁，提升工业级应用能力。
   • 不同模型在特定能力（如查 bug）上存在显著差异，选择模型应结合实际需求。
   • 训练小模型作为一项技能，在 2026 年具有发展潜力但易被忽视。
2. 产品工具层面
   • 各类 AI 相关产品不断涌现，为不同场景提供解决方案，如邮箱服务、提示词网站、知识转化工具等。
   • 产品设计需考虑传统技术局限并利用新技术优势，如 TTS 技术的改进。
3. 团队管理与组织层面
   • 软件研发管理要关注人性，避免只重制度。
   • AI 时代团队效能面临新挑战，组织需重构升级以应对，同时要警惕 AI 落地误区。
   • FDE 等复合型人才对 AI 商业落地至关重要，企业需重视人才培养。
4. 学习与资源层面
   • 提供深度学习论文和科研论文的阅读方法指南，帮助提升学习效率。
   • 分享众多与 AI 相关的链接资源，涵盖技术、产品、体验等多方面。

生活洞察与建议

1. 技术学习与应用
   • 对于想深入 AI 领域的人，应系统学习从提示词到技能工程的转变，不仅仅满足于简单的模型调用，可通过实际项目锻炼工业级 Skill 编写能力。
   • 在模型选择上，不能盲目跟风，要根据具体任务（如开发项目中对 bug 查找需求）测试不同模型性能，选择最优解。同时关注小模型训练技能，可尝试参与开源项目提升能力。
2. 产品使用与探索
   • 积极尝试新的 AI 产品和工具，如 Agent Mail、各种提示词网站等，根据自身工作场景（如内容创作、自动化办公）挖掘其潜在价值，提高工作效率。对于产品设计人员，可借鉴小米 TTS 技术改进思路，关注传统技术痛点并利用新技术创新。
3. 团队管理与协作
   • 团队管理者在 AI 时代要深刻理解人性在管理中的作用，建立以人为本的管理制度。面对团队效能陷阱，采用敏捷管理方法，合理分配任务和资源，避免人浮于事。针对 AI 落地误区，建立严格的质量审核机制，确保 AI 产出真正创造价值。
   • 企业应制定长期人才培养计划，针对 FDE 等稀缺人才，可与高校、培训机构合作开展定制化课程，提升内部人员能力。
4. 知识获取与积累
   • 科研人员和工程师可利用深度学习和科研论文阅读方法指南，提高论文阅读效率，快速掌握领域知识。同时，充分利用分享的链接资源，定期浏览相关技术博客、GitHub 项目等，保持对行业最新动态的关注。

成长反思

从记录内容可看出，AI 领域发展迅速且多元，涉及技术、产品、管理等多个维度。个人在这个领域成长，需具备跨领域学习能力，不仅要掌握技术细节，还要理解产品逻辑和管理理念。例如在学习技术时，不能局限于单一模型或工具，要关注技术演进方向，像从提示词到技能工程的转变。同时，在产品使用和团队管理中，要善于发现问题并创新解决方法，如产品设计中对传统技术局限的突破，团队管理中应对 AI 落地误区的策略。此外，持续学习和资源积累至关重要，通过阅读论文、关注行业动态和分享资源，不断拓宽知识面和视野，以适应...