🏷️ 效能工具

我的 AI Coding Guide

本文分享了作者在使用 AI Agent 辅助编程时的实战经验。文章从精力管理、工程管理、快速反馈三个维度出发，提出了十一条核心原则，包括“Prompt即规格说明”、“使用最强模型”、“可逆沙盒原则”以及“Fail Fast”等。作者强调，在使用 AI 编程时，开发者应从执行者转变为管理者和审查者，利用工具链（Git、CI/CD）进行风险控制，确保代码的可维护性与安全性。

开源一个 Skill，让 AI 接管你屏幕边那张便签纸

作者分享了一个开源项目 AI Desk Card，这是一块连接到 AI Agent（如 Claude Code）的墨水屏。它通过 AI 动态管理日程、待办、GitHub 动态及天气，替代静态的便利贴。文章探讨了 AI 主动决策显示内容的交互模式，以及硬件与 Agent 结合的新设计思路，旨在实现“低头干活，抬头看一眼”的无缝信息流。

Agent Skills 复利工程：你的烂笔记比代码值钱

文章介绍了“复利工程”的理念，即利用 Claude Code 等 AI Agent 审计个人技术笔记，自动提取出可复用的 Agent Skills。作者通过实战演示，将 200 多篇零散笔记转化为 4 个高优先级的自动化技能，从而将一次性解决问题的经验固化为系统永久能力，实现知识的指数级复利积累。

Skills 的正确用法：因需而建、可组合与可迭代

文章探讨了 AI Agent 技能使用的正确理念，反对盲目将整个 GitHub 封装为技能库。作者指出 Skill 应用于补充 Agent 缺失的特定能力，而非重复其已知功能。真正的价值在于构建可组合、可迭代的模块化方案，通过解决实际痛点来持续优化。