CK·黄@终身学习

bash ckhuang@macbookpro:~$ 写代码 1 小时，造测试数据、点 UI、排查联调问题 3 小时？在 AI 时代，还在靠堆人力做回归测试的研发团队，注定要被降维打击。今天我们来聊聊如何让 AI 接管整个系统的评测与自我优化。 [Read More]

bash ckhuang@macbookpro:~$ 你以为给 AI 塞满各种 MCP 服务器和工具，它就能变成全栈工程师？现实是，过度投喂只会导致“上下文膨胀”，AI 彻底迷失在海量 API 参数中，而你的 Token 账单却直接原地起飞。今天我们来聊聊谷歌刚刚祭出的大杀器 —— Agent Skill。 [Read More]

bash ckhuang@macbookpro:~$ 很多人以为换个更贵、更强的大模型，Agent 就能从“人工智障”变成“人工智能”。但真相是：模型能力只是天花板，而决定 Agent 能否在生产环境跑稳的，往往是被你忽视的 Harness（验证设施）、上下文工程和工具设计。读完本文，你将了解如何从工程架构视角构建一个真正可用的工业级 Agent。 [Read More]

bash ckhuang@macbookpro:~$ 很多开发者以为写个花哨的 Prompt 就是做好了提示词工程，结果一到长程复杂任务，Agent 就开始“胡言乱语”或“原地转圈”。如果你想做一个 95 分的 Agent，光靠 Prompt 顶多拿 70 分。剩下的 25 分，全藏在 Context（上下文）和 Harness（脚手架）的极致工程打磨里。 [Read More]