AI 为什么越聊越跑偏?给 Agent 整理一份靠谱的上下文

需求改了三次,Agent 却又按第一版动手?用一个假设编程任务,讲清历史对话、现行要求、资料索引和阶段摘要的分工,附可复制的任务说明与交接模板,让长任务更容易继续和核对。

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Prompt 工程:Agent 总是跑偏,怎样把需求写成它能完成的任务?

用一个整理下载目录的假设任务,逐步把“你应该懂”改成目标、上下文、边界和验收标准。附可复制的提示词与排错方法,讲清 Prompt 能解决什么,以及什么时候该查工具和工作流。

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钩子让 Agent 的过程可观察、可检查:把自动流程的边界钉牢

Hooks 能在 Agent 生命周期的关键节点留下观察点。本文区分日志钩子、审批与拦截,并把 Agent、Skill、MCP 串成一条可控工作流。

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MCP 给工具箱统一插头:Agent 怎样连接文件、搜索和服务?

用查文件和创建工单的场景理解 MCP 的 Host、Client、Server 与三类原语,并说明统一协议并不会自动解决安全问题。

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Skill 不是技能点:给 Agent 一本能按步骤执行的工作手册

Skill 把重复工作沉淀为可加载的指令和配套文件;本文用文章发布流程示范怎么写,也讲清它不会凭空赋予什么能力。

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Agent 不是会聊天的 AI:把一次回答变成一个能收工的循环

用一个检查代码仓库的假设任务,拆解 Agent 如何观察、调用工具、读取结果并停止,以及为什么边界和人工确认不可少。

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聊天框后面那台发动机:AI、模型和 Agent 到底是什么关系?

从一个“帮我订会议室”的假设场景出发,拆开 AI、模型、应用和 Agent,弄清会聊天与能办事之间差了什么。

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