文章探讨了开发者对 AGENTS.md 和 CLAUDE.md 等 AI 编程工具说明文件的普遍误解。作者指出，很多团队把所有希望 AI 做到的事都写进一个不断膨胀的文件，导致维护规则本身成了负担，本末倒置。正确的做法是让 AGENTS.md 保持精简（作者根文件不到 50 行），只写每次开工都需要知道的少数核心事项，再指向不同任务对应的规则文件，让 Agent 按需读取。作者引用西蒙'存储信息'与'需要时获取信息'的区分，并提醒只有在流程确实需要反复执行时才值得做成 Skill，不必急于按需调用。
文章提出'主体性均质化'概念，指不同个体在AI深度参与写作后，表达、品味、判断和构念逐渐趋同的现象。作者分析了AI润色如何抹平个人语气与思考，使创作者'不在场'，导致内容产量激增但有效理解成本上升的'内容通货膨胀'。引用Doshi与Hauser的研究及西蒙的注意力经济学说明问题的深层影响。最后作者主张个人建构主义：静下心拉回注意力，不让AI替你思考和写作，在允许AI参与的同时保持个人构念的可渗透性，通过学习、模仿最终超越，坚持为情而造文的创作信条。
作者从内容创作和小说写作的实践出发，发现把所有约束堆在一条长提示词里反而失效。核心问题是所有限制都放在顶层，AI 每次都要重新判断哪条重要。作者提出将 Prompt 分为三级：快速原型级解决能不能做，开发级解决能不能稳定做，管理级负责调度 CLI、Skill、MCP、脚本、Agent 等执行单元。顶层 Prompt 像经理，只保留目标、路由、验收和异常处理，具体规则下沉到各执行单元自带的说明中。写 Prompt 最关键的能力不是表达，而是组织能力。
本文介绍了RW Research Skill中rw-research-passport的更新，新增了Research Credential功能，用于记录科研讨论形成的决定，并提供可验证和回溯的凭据。文章详细说明了凭据的内容、权限分类、不可篡改性及验证机制，强调了聊天记录不能直接作为执行权限的原因，并展望了无人值守的“睡后科研”场景。作者认为凭据管理是实现AI科研自动化和安全性的关键。
本文深入剖析了AI生成文字中常见问题的根源，包括自造隐喻和英文句法迁移导致的语义错配。作者指出，AI写作常使用需要读者二次理解的表达，以及“反映出”等连接词将事实、解释和结论混为一谈。文章结合训练数据背景，解释了英文表达习惯为何会进入中文，并提出了与AI协作写作的具体方法：先分类原材料，再检查自造说法和连接词，最后使用提示词让AI输出原句、问题和建议。最终强调，人需对文章中的判断负责。
RW Research Skill 是一套包含18个独立AI技能的科研工具，通过路由器智能判断科研阶段，协助完成从研究问题界定、文献检索、数据分析到论文投稿的全流程。它能帮助研究者在24小时内启动并跑通第一个科研项目，解决科研流程中的顺序与效率问题。
文章探讨了 AI 技术如何将社会工程学（骗术）的门槛从“十年经验”降至“200 美元”。通过语音克隆和 FraudGPT 等工具，诈骗已实现规模化和工业化。作者指出，AI 社会工程学不仅带来了巨大的经济损失，更深层地破坏了社会的信任基石，导致社会运转成本剧增，我们已身处一场全新的战争。
文章提出并定义了 ACPD（人工智能校准型人格障碍），指出长期重度使用 LLM（如 Claude、ChatGPT、豆包）的用户，会习惯于 AI 的完美校准与逻辑闭环，从而丧失对人类对话中“不平整”部分的容忍度。患者倾向于引用 AI 的回答来压倒性地纠正他人，误将模型的反馈等同于绝对真理，导致人际交往中的认知障碍与沟通冲突。
