我今天想构建一个人工智能代理（完整课程）
本文是一篇关于从零开始构建AI智能体的完整指南。作者基于Anthropic和OpenAI的最佳实践，整理了一套适合初学者的课程。文章详细介绍了代理的核心工作循环、五种核心工作流模式（如提示链、路由、并行化等），以及如何通过定义角色、目标、工具和规则来打造第一个代理。此外，还深入探讨了工具的高效使用、短期与长期记忆的赋予方法，并对比了使用Claude与OpenAI SDK构建代理的不同路径，强调了从简单工作流入手，逐步迭代至复杂代理的重要性。
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你搭的 Claude Skills，还能提升10倍效果——使用Karpathy 的 autoresearch 方法
本文介绍了基于 Andrej Karpathy 的 autoresearch 方法，通过建立评估 Checklist 和自动迭代循环，让 AI Agent 自动优化 Claude Skills。作者分享了将落地页文案 skill 通过率从 56% 提升至 92% 的实战案例，该方法同样适用于网站优化、邮件撰写等任何可量化的工作流。
克劳德提示大师班：如何获得精英级成果
本文是一份关于如何高效使用 Claude 模型的实战指南。作者指出提示工程是当下最值得学习的 AI 技能，并详细剖析了缺乏上下文、指令含糊和不迭代这三大常见陷阱。文章基于 Anthropic 官方文档，总结了构建优秀提示的五大要素，并分享了结构化提示、反向提示、深度思考触发等高级技巧，旨在帮助用户掌握与 AI 沟通的艺术，从而获得高质量的输出结果。
让 Claude Cowork 效率百倍的 17 个最佳实践
作者基于 400 多次 Claude Cowork 使用经验，总结了从“尝鲜”到“生产力工具”的关键差异。文章详细介绍了上下文架构（如 _MANIFEST.md、全局指令）、任务设计及上下文控制等 17 个具体实践，旨在通过结构化设置解决 AI 输出不稳定的问题，实现高质量、自动化的工作流。
