我把斯坦福最火的一门课，做成了Prompt来帮我设计人生
本文作者受斯坦福课程《人生设计课》启发，设计了一套Prompt（提示词），利用Claude等AI模型辅助进行人生规划。该Prompt将书中“看清现状”、“找到指南针”、“寻路”、“奥德赛计划”等设计思维转化为四个阶段的AI对话流程。作者通过实测发现，AI的持续追问能有效帮助用户梳理内心潜藏的价值观与焦虑，最终生成包含人生蓝图、原型行动和失败免疫在内的深度分析报告。
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暴论：Skill 将死，方法论永生
作者参加 B 站 Build in Public 大会，记录卡比老师关于「Skill 将死，方法论永生」的分享。随着模型训练进步，通用知识和标准流程逐渐被模型内化，长篇 Skill 说明将变得多余，重点转向方法论。文章总结了 8 个可加入日常 Prompt 的方法论：第一性原理、对抗式审查、消融实验、奥卡姆剃刀、列出不确定点、保持独立思考、批判性思维、高内聚低耦合。作者认为 Skill 中的视觉参考和工具调用仍有存在价值，但重复性通用说明已可被精简的提示词替代。
万字长文｜Skill 从入门到精通 - 入门一句话，精通一张词表
文章系统讲解如何编写 AI Skill：从用一句话加 SOP 封装出第一个 60 分的 skill，到通过把目标改写为动作、补充约束、设计自由度和提高词表颗粒度来提升到 90 分。作者拆解了摄影 skill 和封面 skill 两个开源案例，指出高手的秘诀在于将模糊概念拆成可执行的词表和明确的「不要」清单。还介绍了如何让 AI 递出陌生领域的行话词表，并澄清了 skill 与提示词、智能体的区别。全文强调约束和颗粒度决定 skill 的专业程度。
提示词越写越长，为什么反而不管用了？
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。
浪费20亿Token之后，我做了一个帮自己定义目标的Skill
作者分享了一个名为Leader.skill的开源工具，旨在解决Agent交互中目标定义模糊的问题。该工具基于“目标七问”方法论，将模糊需求转化为清晰的目标任务书，支持多模型组合（如Claude规划、GPT执行），显著提升长程任务的完成率与Token利用率。
CIA 红队方法：用 4 个 Prompt 在执行前摧毁你的坏点子
文章介绍了如何利用 CIA 的红队策略，通过 4 个特定的 Prompt 让 Claude 对你的点子进行残酷的压力测试。这种方法旨在通过识别关键假设、扮演魔鬼代言人等手段，克服认知偏见和 AI 的阿谀奉承，帮助你在浪费数月时间之前验证或否定想法，让点子变得无懈可击。
从盲区扫描到测验合并：重写 AI Coding 工作流
文章基于 Anthropic 员工 Thariq 的理念，探讨了 AI 编程中的核心痛点：通过“未知项管理”替代单纯的“Prompt 优化”。作者将未知项分为四类，并提出了相应的解决策略：用“盲区扫描”发现隐性问题，用“多版原型”明确模糊标准，用“实现笔记”记录代码逻辑，最后通过“反向测验”确保开发者理解变更。这套流程旨在将未知项在低成本阶段暴露，避免后期返工，实现高质量的 AI 辅助编程。
2026年AI用户必知的12层架构：构建可靠的AI智能体
文章提出了AI智能体的12层架构模型，旨在帮助用户理解AI工具的工作原理及失效原因。内容分为三部分：基础层（工作界面、智能体合约/规范、模型）、运行层（运行时状态、工具互操作性、执行表面）以及记忆与知识层。文章强调，只有理解了这些层级（如MCP协议、Agent间协作、多级记忆系统等），才能解决AI输出不稳定、工具选择困难及信任缺失等问题，从而将AI从演示带入实际工作流。
99% 开发者误解的 Claude 技巧：从对话到系统
文章指出了大多数开发者在使用 Claude Code 时仅停留在“对话”层面的误区，提出了将其视为“可编程推理引擎”的理念。作者详细阐述了如何通过构建“输入层-推理层-执行层-反馈层-记忆层”的系统架构，利用 Prompt Builder、自动化测试闭环和 CLAUDE.md 记忆机制，将 AI 从辅助工具转化为高一致性的生成系统。
How to Master Prompt Engineering at an Expert Level
本文指出在2026年，AI交互的质量瓶颈不在于模型本身，而在于提示词。文章将提示词工程定义为一项高价值技能，并详细介绍了从基础到专家级的全套方法论。核心内容包括专家提示词的六大要素（角色、上下文、任务、格式、约束、质量标准），XML标签等结构化技巧，以及链接式提示、自我修正循环、动机性约束和多视角分析等高级策略。文章旨在通过系统化的训练，帮助读者显著提升AI输出的质量。
我用 NotebookLM 替换了 Karpathy 的 LLM Wiki
文章对比了 Andrej Karpathy 的 LLM Wiki 方案与 Google NotebookLM 的实际使用体验。作者发现 Wiki 架构在处理个人知识时成本高、速度慢且缺乏与现实世界的集成，而 NotebookLM 利用 Embedding 技术实现了即时响应和高效回答。作者主张应将知识转化为技能并融入日常流程，而非仅仅构建静态索引。
普通人实现AI能力跃迁的三个框架
文章探讨了如何利用AI实现从“低效重复”到“系统复利”的跨越，提出了三个核心框架：一是“三层进化论”，指出AI应用应从Prompt对话进阶到Skill系统级沉淀；二是“复利思维”，强调通过构建Skill实现知识的可复用与持续增值；三是“薄Harness厚Skill原则”，建议将90%精力投入业务逻辑而非工具链。
普通人实现AI能力跃迁的三个框架
文章探讨了如何通过认知框架实现AI使用能力的跃迁。作者提出了三个核心框架：三层进化论（从Prompt到Project再到Skill）、交易思维vs复利思维，以及“薄Harness、厚Skills”的架构原则。通过将重复性工作固化为Skill，用户可以从线性低效的对话模式转变为指数级积累的系统化工作流。