12 月对我来说，并不是发生了什么巨大转折的一个月。
更多的时候，它像是一个需要被收尾的节点。
就像这一年里的很多事情已经发生过、推进过，也在当下留下了结果和感受。
与其急着从中提炼结论、寻找答案，我更需要先做的一件事，是如实地把它们交代清楚。
对我来说，每个月抽出时间来进行总结，在这个阶段的意义并不在于给未来下判断，也不是为变化找理由，
而是让已经发生的事情有一个清晰的位置——
什么是用来交代过去的，什么是用来记录现实的，什么是需要单独拆出来、面向未来慢慢重建的。
当一些问题被清楚地记录下来，而不是反复被带入现在，它们才真正成为“过去”。
随着大语言模型在各个领域的应用越来越广泛，如何让 AI Agent 更好地完成特定领域的专业任务成为了一个重要课题。Anthropic 推出的 Agent Skills 提供了一个优雅的解决方案——通过标准化的技能包（Skill），让 Claude 能够动态加载专业指令和资源，从而在特定任务上表现得更加专业和一致。
本文将深入介绍 Anthropic 的 Skills 项目，帮助你理解其核心价值、技术架构和实际应用。
技术准确性声明：本文中所有关键技术细节（Progressive Disclosure、高效脚本执行、环境隔离等）均基于 Anthropic 官方文档验证，包括： - Agent Skills API Guide - Agent Skills Overview - Anthropic Engineering Blog - Agent Skills
文中涉及官方文档的部分均以引用块标注，确保信息的准确性和可追溯性。
Anthropic 的 Agent Skills 提供了一套优雅的专业技能管理方案，但最初它是 Claude 专属特性。随着社区的发展，现在有多种方案让其他 AI 编程工具（Cursor、Windsurf、Aider 等）也能使用 Skills，甚至在 LangChain、LlamaIndex 等框架中实现类似的 Skills 模式。
本文将介绍三种跨平台 Skills 实践方案，从开箱即用到深度定制，以及在实战中创建和迭代 Skills 的最佳工作流。
前置阅读：建议先阅读 Anthropic Agent Skills 完整指南 了解 Skills 的核心概念和技术架构。
如何构建一个真正能在开发流程中派上用场的 CodeAgent？不是那种回答一次就结束的代码问答机器人，而是能够理解任务、拆解步骤、操作文件、运行测试、并在遇到问题时自主调整的开发助手。
这个问题看似简单，实际落地时却会遇到大量工程细节：Agent 的状态如何建模？工具该怎么设计才能让模型稳定调用？上下文窗口有限的情况下如何让 Agent "看到"足够的信息？当 Agent 的一次操作出错时，系统该如何恢复？
这篇文章试图分享我们在这个过程中积累的一些经验。技术选型上，我们使用的是 LangGraph 和 LangChain 1.0，配合 Textual TUI 和 MCP 工具协议。但我们更希望讨论的是设计思路本身——这些思路在其他框架和工具链下同样适用。
这段时间在复盘一些事情的时候，发现自己经常会陷入两种归因：
一种是过于简单的叙事，比如“我就是不行”“对方太过分了”。
另一种是太绝对的结论，听上去很有道理，但对下一步该怎么做没什么帮助。
后来我开始有意识地问自己：
同样一件事，有没有一种归因方式，既能更接近真实的根因，又能指导我接下来该怎么做？
摘要： 本文提出了一种“N-Fold 稳定性优先”的评测框架。它通过 N 次重复实验，引入标准差 (StdDev) 和案例稳定性 (Case Stability Rate) 两个核心指标，帮助团队科学地量化和剥离 AI 模型的输出随机性，从而准确定位“稳定失败”的案例，实现可控、可迭代的工程优化。
随着经历的增加，我开始学会用“概括”来看待事情。
它带来一种清晰感——好像能用一句话，把复杂的经历和情绪都装进去。
可慢慢地，我发现这种清晰，其实是一种幻觉。
概括让我们以为理解了，
但更多时候，它会让我失去继续思考，也忽略当下的情况。
那些被我总结过的道理，总是很难带入当下的场景和体验。
它们像是事后才出现的反应，
到了需要它们的时候，它们往往像失去了声音一般。
总是误以为自己通过概括获得了理解， 实际上却失去了理解的细节。
真正的理解，也许不是提炼出一句话，
而是回到那件具体的事情里，重新感受当时的自己。
不急着下结论，不急着解释，
只是去看——那一刻我究竟在想什么，又是怎么走到这里的。
现实就是这样，不断地为我纠正，以前认为最糟糕的时刻还并不是最糟糕的。
这将近一个半月的时间，应该是今年平均表现最差和最为混乱失衡的一个周期，是投入“个人时间”上最少的周期。
各种不好的现象和习惯都让我变得不太像之前的“自己”，能感受到自己的生命力在一点点流失。
仅仅是维持好正常的状态和表现，就已经变得异常艰难。
很多事情，很多自己，很多想要看清的思想和感情，很多想要得到的问题和答案，力不从心。就这样安慰自己。
7月对于我来说更多就像是一个朦胧的梦境，偶尔想不起自己所做的事
弥漫着的大雾让我难以看清，随着我身体和精神上的惯性行走着
时好时坏，时而美丽又时而邪恶，面对无法稳定的自己会感到麻木
状态的起伏也如玻璃一般，积攒着，忍耐着，然后在某个受力点，全部破碎
我想，那既然这样，那索性随着惯性继续吧，让一切自然发生，要尽量照顾好自己
当每个人提到自己的焦虑和压力时，所体验到的份量：
或许大到能把人推进暗黑深渊而无法自拔，又或许小到也只是随意闪过的念想。
就是这样越简单的情绪描述，往往也是越难以控制和抗争的对象。
这两个月对我来说印象和感受最深的，就是焦虑和压力，而与之伴随的生活也总是被打乱和折磨。
我想，当一切秩序被打破，当所有精神被摧毁，残存下来的我会变成什么样子。
定义：一种基于 LLM 的系统，能够独立执行复杂任务，代替用户完成工作流程。
特点：
区别：
“好像又遇到了似曾相识的事情。”
“好像又来到了曾经走过的地方。”
“好像这次的结果或感受，也与上一次并无不同。”.......
似乎我的人生总是面对着这样的“重蹈覆辙”，像是时间蓄意安排一般，然后一次次地需要做出选择。
而每次看似是做了不同的选择，却发现脚下的影子依旧重叠着昨日的痕迹，神秘的“惯性”在悄悄地控制着。
有时候，我甚至怀疑自己是否陷入某种命定的循环，无论是好的还是坏的，无论是挣扎的泥潭还是沉浸的愉悦。
“但是话说回来，这个问题有那么重要吗？”
“重复了便重复了，难道你能阻止事情的再一次发生吗？”
我当然无法阻止重复的到来，我真正所惧怕的也从不是重复本身，而是面对这些重复时内心逐渐滋长的无感与麻木。
就像面对潮汐与日升日落，站在岸边的自己渐渐失去感知，
我并不希望成为那样的人，我仍想朝着每天升起的太阳与月亮挥手，保留内心的敏锐与鲜活。
“或许这一次，并非完全一样。”
“或许我也可以稍微做出一些不同的选择。”
“或许，此刻的一切才是最真实的。”.......
也许每个人的一生都是在不断与自己过去的影子交谈，就像生命本来就带着的某种必然。
而所谓真正的成长，从来不是彻底摆脱重复，也不是永远不再经历相似的喜与悲，
而是再次站在相似路口时，能够察觉到自己内心微妙而重要的改变，并且敢于做出与过去不同的选择。
人生并没有永远的正确答案，而是当与曾经的自己不期而遇时，学会从容地感恩和告别，如同第一次相遇时那般。
负载均衡（Load Balancing）是一种计算机网络技术，用于在多个计算机、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载，优化资源使用，最大化吞吐量，最小化响应时间，避免过载。使用多个组件进行负载分担，相比使用单个组件，可以通过冗余提高可靠性和可用性。
文档目标
- 科普当前 AI 模型与应用主流的交互标准协议 MCP（Model Context Protocol）
- 帮助了解 MCP 与传统 API 之间的区别以及适用场景
- 指导如何从0到1搭建和使用 MCP 服务，提供其通用思路和具体实践教程
- 提供目前 MCP 的主流资源，帮助了解其业界的相关生态
阅读受众
- 对 AI 模型与应用之间的主流交互协议感兴趣，希望了解 MCP 来帮助拓展 AI 应用
- 想要进一步了解 MCP 的底层以及实践，如与传统 API 的对比、底层架构和使用教程等