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横向拆解六大 Agent 的上下文压缩策略，提炼通用配方，并面向云端多用户的 Agent 场景落地一套四级水位线方案。
这篇文章把我们写 Skill 踩过的坑、总结出的经验，再加上 Anthropic 官方的一些好做法，整理到了一起。希望能帮你少走弯路，把团队积累的知识真正"喂"给 AI，让它干活更靠谱。 本文示例以 Go 语言为主，兼顾 Python、Java 等语言，所有原则和技巧适用于任何编程语言。
第一期Vibe Coding整活刷屏后，鹅厂小伙伴的创作热情根本停不下来！第二期高能续篇如约上线，脑洞和实用度仍旧打开！有人用AI随手撸出趣味心理测试小程序，各式脑洞测试题解压又好玩；有人玩转技术整活，用龙虾OpenClaw接入实现爱车数据可视化；有人一键搞定日常工作进展统筹管理；还有人做出了可以文生图，一键视频分镜头生成，打造AI视频生成的流水线……从休闲趣味小应用到硬核技术可视化，再到高效办公神器，第二期我们继续分享11个脑洞大开的Vibe coding项目，一起来看看吧。
笔者作为QQ浏览器的开发，研究了一下Chromium的AI Coding开发体系，希望从中学习到一些东西。
前几天我在司内论坛的一个问答中提到了要写一个拉取网络文章文本的 skill，昨天我实现了之后也就开始好奇起 Skills 的底层原理了——相比起各种花里胡哨的 agrnt 应用，我一直以来都很对大模型在纯粹的 HTTP 交互层面是如何交互的更感兴趣。 我们知道，大模型只会对话，聊天，所谓的工具调用也只不过是特化的聊天功能而已。但是各种天花乱坠的 skills，是如何在底层的 HTTP 中，与大模型——这个只会嘴遁的工具交互的呢？
