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本篇是《前端 AI Coding 落地指南》的续作，专门讲 Skills 的实践：什么是 Skills、如何找开源 skills、何时封装、从 Rules 拆出来的与流程类技能、第三方与自封装清单

在过去的一年里，我们见证了大型语言模型（LLM）的飞速发展。从 ChatGPT 到各种开源模型，它们强大的对话和内容生成能力，已经深刻地改变了我们获取信息和进行创作的方式。无论是写代码还是做翻译，AI

前言 大语言模型（LLM）在早期阶段主要以对话机器人的形式出现，用户通过自然语言向模型提问，模型返回一段看似智能的文本结果。这一阶段，模型能力的发挥高度依赖用户如何提问，同一个问题，用不同的描述方式，

MCP 与 Skill 深度对比：AI Agent 的两种扩展哲学 用 AI Agent 工具（Claude Code、Cursor、Windsurf 等）的时候，经常会遇到两个概念： MCP（Mod

为什么我们需要MCP？ 作为开发者，你肯定用过 ChatGPT 或 Claude 写代码。它们很强，但有一个致命痛点：它们是“瞎”的。 它看不见你公司内网的 API。 它连不上你本地的数据库。

如果 RULES 太短，那它能覆盖的范围就非常有限。如果 RULES 太长，每次会话AI都需要完全加载一遍它，浪费token倒是其次，重要的是token会降低AI的准确性提升幻觉。

前言 最近看到很多文章都在谈mcp，但是很多文章都会给人一种感觉——看了，也好像啥也没看。本质上还是没懂，今天我们一起来学习下啥是mcp,让我们在一个极短的时间内，以说人话的方式，快速吃透它，让它为您

最近，我在我们前端团队里推行了一个“强制性”的规定：所有新项目，必须使用pnpm作为包管理工具；所有老项目，必须在两个月内，逐步迁移到pnpm。 这个决定，一开始在团队里是有阻力的。 有同事问：“老大

Next.js 是 React 的全栈框架，主打服务端渲染，也就是 SSR（Server Side Rendering）。 它有一套非常强大但也很奇怪的路由机制。 这套路由机制是什么样的？为什么又说很