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三者本质上回答的是同一个问题:怎么让 LLM 用上比上下文窗口更多的知识? 但它们给出的答案完全不同 —— 在"什么时候做工作"和"知识以什么形态存在"这两件事上分歧巨大。

AI Agent 的回复都是文本，最近尝试局部渲染成富文本，看了谷歌的 A2UI，用了 Copilot 的 AG-UI，试了 Vercel 的 json-render，个人感觉都不尽人意，太重太复杂

经过全面搜索，发现 12 个高质量论文写作相关 Skills，涵盖学术论文规划、写作、文献综述、LaTeX 排版等完整流程。

原文作者：Junyang Lin (林俊旸) | 原文发布于 2026年3月26日。过去两年，我们评价模型的方式和对模型的期望都发生了根本性的转变。

构建智能体（Agent）系统时，最棘手的问题之一就是如何设计它的行动空间。Claude 通过工具调用来完成各种操作。在 API 中，工具的构建方式多种多样——可以基于 bash、技能（skills）

在审查并批准书面计划之前，绝不让 Claude 编写代码。 将规划与执行分离，可以避免无效劳动，保持对架构决策的控制权，并以更少的 token 消耗获得更好的结果。

Skill 的测试长期依赖"凭感觉"——用一个 prompt 测试一次，输出看起来合理就算通过。随着 skill 变得复杂、团队开始依赖它们，问题逐渐暴露：模型更新后 skill 可能失效。

译自：The Complete Guide to Building Skills for Claude（33 页 PDF）

什么是 Superpowers 和 Everything Claude Code？ 在 AI 辅助编程日益普及的今天，如何让 AI 更规范、更智能地协助开发成为了热门话题。