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从 Prompt 到 Ralph Loop:一文了解 AI 的循环编程

如果你用过 AI 写代码,大概率经历过这样的循环: 写一个 prompt → AI 回答不对 改 prompt → 再问一次 再改 → 再问 大多数时候,问题不是 AI 不够聪明,而是这种 “人不断介入” 的方式,本身就很低效。 有人干脆反过来想了一下:如果让 AI 自己一直试,直到成功,会发生什么? 这个想法,被起了一个听起来很不像技术的名字:Ralph Wig...

Skills 与 Prompts、MCP 以及 Subagents 之间的对比说明

Skills 正在成为一种越来越强大的工具,用于创建自定义的 AI 工作流和智能代理。但它们在 Claude 技术栈中处于什么位置?本文将解释在不同场景下应该使用哪种工具,以及它们是如何协同工作的。 智能代理构建模块 1. 什么是 Skills Skills 是包含指令、脚本和资源的文件夹,Claude 会在任务相关时动态发现并加载它们。 你可以把 Skills 理解为专...

从 Prompt 到 Skills:Claude 和 LangChain 带来的 AI 新范式

前言 当前大多数 Agent 仍然是通过 Prompt 来注入能力:一次性描述目标、流程和规则。但随着 Prompt 越来越长,能力越来越难复用,很快就会遇到 能力难复用、上下文膨胀、维护成本高 等问题。 Anthropic 推出的 Agent Skills,以及 LangChain 对其的支持,正是在工程层面尝试解决这个问题: 让 Agent 的能力从 Prompt,升级为可管...