有风的日子

摘要： 说白了，上下文工程就是研究"怎么给AI喂对的信息"。以前大家觉得会写提示词就够了，但现在AI越来越复杂，光靠静态的提示词根本不够用。你得学会怎么管好上下文，不然AI就会乱跑、乱说、乱花钱。 阅读全文

摘要： Skill其实就是一个文件夹，里面装了一个叫 `SKILL.md` 的指令文件。你只需要把工作流程定义一次——输入什么、怎么处理、输出什么格式、质量标准是什么——下次你再说帮我分析反馈，Claude Code 会自动匹配到对应的Skill，直接按流程执行，不用你重新解释。 阅读全文

摘要： 有人在Reddit上发了一份Claude Code速查表，拿了1900个赞和117条评论。结果25天后就有人指出："命令已经废了，现在全是Skill。"这个网上最火的Claude Code资料，不到一个月就过时了。 这就是跟一个每隔几周就更新一次的工具打交道的现实。文章里写的具体命令、参数和功能都会变。有些从我写到你现在读，中间已经变了。但基本概念和工作流程不会变。下面要讲的这些限制也不会很快改变，因为它们来自语言模型本身的运作方式，不是打个补丁就能修好的bug。 阅读全文

摘要： 你有没有这种经历：每个月都要汇总一遍客户反馈。打开 Claude Code，打一串差不多的指令，等结果，发现忘了指定输出格式，又改一下，勉强能用。下个月再来一次，又不记得上次怎么写的了，花20分钟重新试出正确的指令，输出跟上个月还不一样，想对比都没法比。 阅读全文

摘要： 但问题在于，效率的提升是有代价的，而这笔代价的偿还期被推迟到了未来。短期内，你用 AI 替代了初级开发者的工作；长期来看，你会发现自己培养不出合格的高级开发者了。因为高级工程师不是从天上掉下来的——他们是从每一次痛苦的调试、每一次凌晨三点的线上事故、每一次对代码库的深度理解中成长起来的。当这些经历被 AI 一一抹去，十年后谁来维护那些由 AI 生成的复杂系统？ 阅读全文

摘要： 你有没有想过，那些大公司花了几百万甚至上亿买回来的 AI 系统，为什么经常用不起来？ 答案很简单：AI 不是买回来插上电就能用的。每个公司的数据格式不一样，业务流程不一样，合规要求也不一样。这就需要一个既懂技术、又懂业务的人，跑到客户公司里去，把 AI 和客户的实际情况连接起来。 阅读全文

摘要： /** 主处理函数：根据输入的参数，生成视频编辑所需的所有素材时间线和配置信息 这个函数接收前端传递的视频制作参数，然后生成后端或视频渲染引擎 能够理解的数据结构，包括：视频片段、背景音乐、配音、字幕等 @param params - 包含所有视频制作参数的对象，结构为 @returns 返回一个包 阅读全文

摘要： 角色定义 你是一个文本分段工具。 任务描述 对输入文本 <{{input}}> 进行分段处理。 核心要求 严格保持原文内容一字不改，包括所有文字、标点和特殊符号。绝对禁止添加、删除、修改任何字符，也不允许调整句式、替换词语或增加解释。 核心规则 分段标记 在每个段落末尾添加四个字符的分隔符 \##\ 阅读全文

摘要： // 代码知识点解析 // 1. TypeScript 类型注解 (TypeScript Type Annotations) // 2. ES6+ 特性: async/await, 解构赋值, 箭头函数 // 3. 数组遍历与操作方法: for循环, map(), filter(), push() 阅读全文