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它是根因(后面所有主题都建立在「东西放对了」之上)、前置(放错了,自动化就是把错误流程固化)、杠杆最大(同一个错误会复制到每个项目、每台设备)。
这是全系列密度最高的一节。每一条都对应一次真实踩坑,格式统一为「坑 → 现象 → 根因 / 正解」。
专家隔离的是「角色」,不是「记忆」。 而且正好相反——建 N 个专家 = N 份同样的画像副本,反而多几份。
前面几层都是「被动等指令」:技能要被触发、资料库要被查询、工具要被调用。 L5 唯一的增量是时间维度——把一组已验证的动作绑定到时间表,到点自动执行,无需人开口...
为什么「片段」是关键:一份长篇文档、一张几百行的表,若只按「整份」去匹配,任何具体词都很难命中;切成片段后,某个只在某一页出现的生僻词才能被捞出来。这也是文件型...
方向对,性质错。 从「AI 读写的输入输出」这个视角两者确实都是内容源;但性质完全不同:
这一层是「能动手」的那部分——读写文件、跑命令、搜索、生成多模态内容。它没有配置项,但要理解它的两种执行形态和环境代价。
技能(Skill)= 可高频复用的标准操作流程,应具备明确的唤起方式(description,可选 triggers 列表)、输入输出结构与版本号。
本篇是全系列的地基。「一条信息该放哪」这个问题,比任何功能的使用方法都重要——因为放错了位置,后面所有的自动化、同步、协作都建立在错误的前提上。
常见的使用说明大多在讲「有什么功能」。这份经验总结解决的是另一个问题:为什么我按直觉去用它,结果和预期不一样。
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