技能图谱 2.0：基于原子、分子和化合物的技能组合新思维
文章探讨了如何通过“原子、分子、化合物”的层级结构来更有效地组合技能，从而提升 AI Agent 工作的杠杆率。作者指出，直接链接技能（技能图谱）在依赖关系复杂时会导致不可靠性。新的方法论建议将技能分层：原子级技能提供确定性工作流，分子级技能解决具体问题，化合物级技能则赋予 Agent 高度自主权。通过在高层级驱动 Agent，人类可以用相同的脑力负载管理 100 倍的工作量。
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如何构建自动化内容引擎（完整教程）
本文介绍了一套完整的自动化内容生产系统。作者通过构建由 Markdown 文件组成的技能图谱（Skill Graph），结合 Claude 项目等 AI 工具，将单一内容自动适配为 10 个平台的特定风格。文章详细拆解了系统的文件夹结构、核心文件配置（如 index.md 和平台策略文件）及操作流程，旨在帮助读者无需内容团队即可实现高效的多平台内容自动化。
