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Prompt EngineeringMCPOpenAI SDKClaude CodeCodexTypeScriptNode.jsAssistant UI
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构建可复用、可组合、可持续演进的 AI Skill 工程体系
SKILL 工程化专注于 AI Skill 的设计、开发、测试与治理实践。从 Prompt Engineering 演进到 Skill Engineering,围绕 Skill 的认知、拆解、开发、实战和工程化管理,沉淀一套可复用、可维护、可持续演进的 AI 能力构建方法。目标是让 Skill 不再只是简单 Prompt,而是能够像软件工程一样进行组织、测试、版本管理、复用与持续迭代。
SKILL 工程化 的 3 篇记录 - 理解 Skill 的定义、价值以及与 Prompt、Agent、MCP 的关系
分析 Prompt 在复杂任务中的局限,以及 Skill 为什么成为 AI 能力复用的新方式。
定义 Skill 的组成结构,以及它在 AI 系统中的位置。
从职责边界、运行方式和工程落地角度区分几个核心概念。
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"Prompt Engineering",
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"OpenAI SDK",
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"name": "SKILL 认知",
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"desc": "分析优秀 Skill 的设计方式,总结工程化设计原则"
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"name": "SKILL 开发",
"desc": "从零构建 Skill,包括 Prompt 编写、Context 管理、Tool 接入和测试优化"
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"name": "SKILL 实战",
"desc": "通过真实案例构建可复用 Skill"
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"desc": "记录项目规划、阶段目标和未来演进方向"
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