Wen's Blog
Welcome to my technical blog. I’m Calvin, a Senior Mobile Developer specializing in high-performance cross-platform solutions (Flutter/React Native) and AI integration. Here I share my journey and insights from over a decade of engineering experience.
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Skill Workflow 不是更强的 prompt，而是用 Orchestrator、HANDOFF 和评估把 AI 功能开发变成稳定流程。
编码只占开发工作量的 30%，AI 加速了这 30% 却没碰剩下的 70%。Harness Engineering 的思路是：为 Agent 构建工具、上下文和反馈闭环，让它接管编码之外的验证与交付。
以两份真实的全局配置为例，分析写 `~/.claude/CLAUDE.md` 或 `~/.codex/AGENTS.md` 时最常见的误区，以及什么样的内容才真正会改变 agent 的行为。
pua-skills 真正起作用的，不是 PUA 话术，而是把失败升级策略、强制工具调用和更严格的完成标准打包成了一套可执行的 agent 约束。
这份官方指南最值得记下来的，不是零散的提示词技巧，而是一条清晰的演进路径：先把任务说清，再把规则、工具和重复流程沉淀成系统。
这条帖子真正有价值的，不是让你背五个模式名，而是先给 Skill 的失控类型分型，再决定该用哪种结构、怎样组合知识、模板和门禁。
真正有价值的 Skill 不是提示词合集，而是围绕知识、验证、数据、流程和运维拆出来的团队能力单元。
这篇 Reddit 讨论最值得记下来的，不是“CLI 一定赢”，而是统一入口、可组合操作和带方向感的报错，确实更贴近 Agent 的工作方式。
梳理多篇关于 AI 翻译的实践文章后，我更认同一个结论：翻译准确性不是靠一条神奇 Prompt，而是靠任务定义、分阶段翻译、术语约束、模型选型和质检闭环一起做出来的。