Agent Skills 测试指南:如何测触发准确率、误触和上下文成本
用规范检查、目录预算、description 重叠、近似负例和真实激活记录,审计整套 Agent Skills 负载。
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学习如何编写根目录与嵌套 AGENTS.md,理解 Codex 文件发现、优先级、Override、常见错误和维护方法。
建立一套可追溯的 AI Code Review 工作流,在合并前检查改动意图、运行时行为、测试证据、风险边界和最新 diff。
一条面向中文新手的 AI 编程 Agent 入门路线:先选入口,再学安全 Prompt、Git 检查点、diff review、验证命令和工具分工。
通过本综合指南掌握 ChatGPT 编程。学习提示词模式、调试技巧和最佳实践,附带真实代码示例。
面向中文新手的 Claude Code 入门教程:什么时候该用、怎么安装、第一次任务怎么写、如何 review diff、如何用测试和 Git 检查点降低风险。
用责任边界判断 Claude Code 中什么时候该用 Skill、Hook 或 MCP:分别处理可复用流程、生命周期自动化和外部工具连接。
看懂 Claude Code /usage、活动上下文、Cache Read、Cache Write、会话成本与订阅额度之间的区别,并诊断 Token 增长来源。
面向中文新手的 OpenAI Codex 入门教程:App、IDE extension、CLI、Cloud 怎么选,第一次任务怎么写,如何用 AGENTS.md、计划模式、测试和 review 提高可靠性。
用自有仓库的 3–5 个任务,固定 Commit、测试、权限、预算和重置方式,比较 Coding Agent 的功能结果、Diff 与人工 Review 负担。
Learn what a Coding Agent should verify in a real browser before trusting a UI patch: layout, network, console, session state, and evidence limits.
把保存的 Coding Agent Trace 变成本地 JSONL 数据集、确定性检查、机器可读报告和 CI 质量门禁。
理解 Coding Agent Harness 如何控制仓库上下文、工具调用、编排、沙箱、记忆与验证,并用真实仓库清单选择 Agent。
构建本地 Coding Agent Trace 审计,保留工具失败、重试、Token、Handoff 和明确的遥测缺口。
用 worktree、任务契约、运行时隔离、证据回传和单一合并权限,让多个 Coding Agent 并行工作不把省下的时间耗在集成阶段。
理解 Coding Agent 的沙箱边界、Workspace 写入风险、Host trust、命令 allowlist、特权 daemon 与实用隔离检查。
学习如何把 Coding Agent 记忆拆分为长期项目规则、当前任务状态、按需检索的历史和应该过期的临时上下文。
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设计一张包含显式依赖、串并行执行、带类型信号、合并规则、升级路径与治理权限的 Coding Agent Graph。
安装 Kimi Code CLI,从旧版 Kimi CLI 安全迁移,检查配置与权限模式,并完成第一次谨慎运行。
通过这份完整教程掌握 Kimi K2。学习利用 200 万令牌上下文、API 集成、代码库分析和成本优化,专为中国开发者设计。
用局部目标、Evaluator、预算、停止条件、权限范围和升级路径,构建一个有边界、可验证的 Coding Agent Loop。
迁移 TypeScript MCP SDK v2 到 2026-07-28 协议:配置 versionNegotiation、无状态 HTTP handler、显式状态与旧 client 兼容验证。
用任务边界、Schema、annotation、结构化返回与可操作错误设计 MCP Tool,让 Agent 少猜一步,并区分 handler test 与 Agent eval。
免登录、浏览器本地处理的 OpenAPI Client Generator 实测教程。支持 TypeScript、JavaScript、Python,粘贴 spec 即可生成代码,spec 不上传到 AI Coding Club 服务器。
通过 GitHub Spec Kit 实践规格驱动开发,从 Constitution、Spec、Plan、Tasks 到 Implementation 与人工审阅关卡。
一份连接 MCP Server 前的安全检查清单,覆盖来源、OAuth Scope、Token、Tool 副作用、数据访问、日志与撤销路径。