这里追 AI 应用与大模型的前沿，用真实案例讲清怎么落地，手把手带你从零上手桌面 Agent， 并把一个又一个生活痛点，拆成可复用、可分享的 Skill——顺手还把福利送到你手上。
上手路径
不用一口气学完。从「搞懂是什么」到「越用越顺」，每一步只做一件事，卡住就回这一页。
进阶区 · Progressive Disclosure
把一份说明书拆成三个粒度，按需逐级展开。这是 Skill 从「提示词技巧」升级为「可扩展架构」的分水岭。
name + description始终在上下文中，唯一的职责是路由——让模型判断当前请求跟哪个 Skill 有关。
SKILL.md命中触发后才读取，一次性成本。必须自足——读完就能启动任务，细节往后放。
scripts/ references/ assets/正文指名时才读，理论上无上限。挂 2MB 的 API 文档也不会拖慢任何东西， 只要不是每次都读。
| 方案 | 常驻成本 | 单次任务成本 | 100 个 Skill 时 |
|---|---|---|---|
| 全文塞进 system prompt | 160,000 token | 160,000 | ❌ 不可用 |
| 三层渐进式加载 | ~10,000 token | +2,000~6,000 | ✅ 可用 |
Writing
六个阶段各取一篇代表作。想系统读就去全部内容，想直接动手就从「装上说第一句话」开始。
痛点→新Skill · Gallery
六个来自真实工作环境的 Skill 案例，看它们的 description 是怎么写的、触发词怎么设计的。
桌面Agent入门 · Anatomy
四个目录，四类职责。判断一个 Skill 写得好不好，第一眼就看该在 references 里的东西有没有被塞进 SKILL.md。
--- name: my-skill description: 一句话说清做什么、什么时候用、 以及用户可能会怎么讲。这是路由的唯一依据。 agent_created: true --- # 任务名 ## 目标 一句话说清交付物是什么。 ## 流程 1. 第一步做什么 2. 第二步做什么 ## 边界与禁忌 - 不要做什么 ## 交付前自查 - [ ] 检查项一
Get started
不用先学完所有概念。找一个每周都要做、做法固定的小事， 先做出一个 60 分的版本，跑三次，每次改一处。