Agent Skill规范、构建与设计模式
文章从 Skill 的规范格式、三层渐进式加载机制、模型驱动触发逻辑出发，深入解析 Skill-Creator 的工程化开发范式。（文章内容基于作者个人技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。）
前端——HeroUI 知识点大全（五）
教程来源 https://www.aescc.cn/ HeroUI 基于 Tailwind 实现响应式设计，支持断点定制与内置适配；采用复合组件、无头架构（React Aria + Tailwind）、data-slot 样式标记及组合式 API；深度融合 React 18/19 并发特性，集成虚拟滚动与 memo 优化，兼顾高性能与高可定制性。
我花一周拆解了企业级Skills库的全套设计模式
本文揭秘企业级Agent测试技能（Skill）体系落地实战：从200+混乱脚本“考古”出发，提炼出注册发现、能力抽象、副作用管理三层核心骨架，直击“Skill化后调度失灵、上下文爆炸、副作用失控”三大痛点。不讲空泛理论，只给可复用的设计模式、元描述模板与避坑指南。
工作流的 Skill 怎么写？从 7 个顶级 Skill 中提炼的模式与最佳实践
Skill 是一种基于 YAML frontmatter + Markdown 的知识注入机制，通过 `SKILL.md` 文件将结构化指令注入 LLM 上下文，由其调用内置工具（如 bash、read）执行。含 5 大设计模式：线性流程、决策树、循环迭代、接力棒循环、多阶段编排，另含思维框架模式，专用于控制 LLM 深度分析而非操作执行。
从无状态到有状态：长时运行 Agent 的 5 种架构模式
本文详解长时运行AI Agent的5大生产级架构模式：Checkpoint-and-Resume实现断点续传；Delegated Approval支持原地暂停与人机协同；Memory-Layered Context分层管理长期记忆与工作记忆；Ambient Processing赋能无提示事件驱动；Fleet Orchestration实现多Agent协同治理——让Agent真正成为可靠、有状态、可运维的系统进程。
