如何为 Agent 编写任务
文章通过文件整理的例子,指出给 AI Agent 下达指令需明确五个部分:目标、输入、限制、输出和检查。这能将模糊愿望转化为可交付的任务简报,确保 AI 高效执行并达到预期结果。
文章通过文件整理的例子,指出给 AI Agent 下达指令需明确五个部分:目标、输入、限制、输出和检查。这能将模糊愿望转化为可交付的任务简报,确保 AI 高效执行并达到预期结果。
本文是一份关于 Claude Skills 的完整指南。文章指出 Claude Skills 不仅仅是保存的提示词,而是包含具体指令、标准和输出格式的“培训文件”。作者将其比作训练有素的员工,而非临时工。文章详细介绍了从安装第一个 Skill 到构建自定义 Skill 的四个阶段:安装、构建、测试优化以及建立技能库,并提供了具体的操作步骤和行业应用场景,旨在帮助用户建立可重复的系统以自动化任何行业的工作流。
作者用相同的提示词、品牌素材和数据让 Claude Code(Opus 5)和 Codex(GPT-5.6 Sol)各构建八个网站,从设计质量、Agent 数量、耗时、输出 token 和 API 成本多维度对比。结果是 Codex 在开放式设计环节赢得六轮中的五轮,效率优势显著:Codex 仅用 9 个 agent、约 5 小时、55 万 token、约 100 美元,而 Claude Code 用了 25 个 agent、14 小时、近 300 万 token、约 444 美元。实验还发现当提示词足够具体时,两者产出几乎一致。
文章提出了“上下文工程”的概念,认为它比单纯的提示词工程更能决定 AI 的输出质量。作者将 LLM 比作 CPU,将上下文窗口比作 RAM,而用户则是操作系统。文章提供了 15 个可直接复制粘贴的实用模板,分为身份设定、任务指令和上下文控制三个部分,旨在帮助用户通过预设背景、品牌语调和工作规则,无需代码即可显著提升 ChatGPT、Claude 等模型的输出质量。
作者将 Grok Bot 团队 72 小时直播内容提炼为一篇可操作的配置指南。文章涵盖:一条消息即可完成的安装方法、七条团队总结的提示词习惯、如何用 AGENTS.md 和自定义规则让机器人遵守持久规则、如何让机器人验证自己的工作(构建 verify 工具与检查清单)、自主权分级(investigate → draft → autopilot → full-autopilot)、五套日程例程与连接器规则,以及从市场机器人组装的五个现成团队配置。核心原则包括:写原则而非事故记录、可复现验证、明确真相来源、按爆炸半径设定自主权等。