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这是一个源于真实开发卡点的 MCP 实践项目，聚焦在复杂问题中部分模型“知道有错却修不好”的典型场景，并给出了一套 “AI 指导 AI” 的分层协作工作流。

自从推出 Skills 以来，很多人都在问：Claude 这套 Agentic（智能体化）生态里，各个组件到底怎么分工、怎么配合？这份指南将围绕几个关键组件展开，讲清它们各自解决什么问题。

在这篇文章中，我们将带你深入探索 Claude Skill 的创建与优化，从基础知识到实战技巧，帮助你将 Claude Code 打造为真正适应你工作流的“虚拟专家”。

这篇文章为开发者提供了一个完整的入门级大模型应用开发教程，涵盖了Streamlit和LangChain的使用，以及如何结合GLM-4.6实现聊天机器人应用。

你可能会在开发过程中多次遇到重新解释项目背景、架构和规范的情况，那么如何利用 CLAUDE.md 解决这个问题呢？想要用好 CLAUDE.md，看着一篇就够了！

自 9 月正式推出 GLM Coding Plan 以来，我们在与大量开发者的真实交互中不断迭代订阅体系、计费结构与整体体验，也积累下了一整套可复用的 AI Native 需求方法论，特此分享给大家！

随着大模型从理解到共创的能力跃迁，开发方式从“写代码”转向“写意图”，团队协作、工具链与迭代模式也随之重构。AI Native 应用不再以逻辑为中心，实现更快的试错、实现更快的试错和更高的产研效率。

这篇文章可谓是技术社区级的Claude Code全景指南。系统梳理了从安装、配置到上下文工程、Subagent与Skill机制的全链条逻辑，几乎覆盖了Agent工作原理的所有关键环节。

这是一篇基于 GLM-4.6 与 Claude Code 构建的全栈 AI 开发实践，系统展示了如何借助国产大模型在翻译、编程与项目管理中实现完整Z的“AI Native”工作流。