从给答案到给结果：用WorkBuddy干活
AI从只给答案，变成直接交结果——文件、表格、报告，出来就能用。省下的不只是排版的时间，风险也换了张脸：它开始动我的东西。于是我给它立了五条规矩。
AI
17 篇 RSSAI的学习、实践和思考
手感不能代劳：一份旅行skill是怎么磨出来的
把打磨交给 AI，三轮下来 skill 长了一半，做到了，又像没做到。我认得出规矩的好，却说不出它为什么长成这样——说不出，就不算我的。工具可以代劳，实践不行。这几周没磨出预期中的成品，却磨清楚了自己想要什么。
输出倒逼输入：一份旅行攻略到底长什么样
想给旅行助手skill搭框架，却卡在空对空。先弄出一份自己想要的攻略：翻出旧行程表，看清了两个我，也想明白了攻略该串起哪些东西。输出倒逼输入——先定产出，再啃框架。
打造旅行skill，还是先看看别人的轮子
让AI给乐山排了份三日行程：大方向靠谱，细节差点意思——先放行李还是先吃饭，它排错了。为了讲清它不足在哪，我第一次拆解自己做攻略的思路，也看清了：skill的本质，是经验。
用AI，从打造旅行skill开始
“用AI”实战系列开篇，从打造旅行skill迈入skill的世界。skill的本质是经验——把经验固化为程式，skill给方法，AI去执行。七步打造思路：思考旅行意义、明确产出、参考学习、搭建框架、验证、复用、迭代。
与AI讨论了十几轮，把青岛到大连装进11天（附行程）
用十几轮对话和AI磨出一份青岛到大连的11天旅行攻略，过程中把"懂诉求、会判断、敢想象、能执行"四个能力跑了一遍——AI能替我规划，替不了我走。
从学AI到用AI
八篇文章学完了AI的基本概念，接下来不只是学了——要用。学的尽头是用，用得起来的前提是有一个真正需要解决的场景。
智能体：当AI学会自己画图纸
从工作流到智能体——当AI不再按图纸施工，而是学会了自己画图。一文讲清智能体原理、驾驭工程、多智能体协作，以及当下两条产品路线。
工作流搭建：给AI一张图纸
工具调用是给AI一把锤子，工作流是给它一张图纸加整套工具。从n8n到扣子，从手动串联到自动化流水线——以及一个必须回答的问题：Agent时代，学工作流还有意义吗？
工具调用：给AI装上双手
从提示工程到上下文工程再到工具调用——当AI不再只是聊天，能搜索、读文件、操作软件，底层发生了什么。文科生视角的系统梳理，包含一个极简MCP工具实例。
上下文工程：管理AI的记忆空间
提示工程决定第一轮的质量，上下文工程决定第十轮还能不能稳住。从容量管理到信息密度，从位置效应到上下文污染——系统梳理上下文工程的六个核心问题，以及从入门到精通的三步路径。
提示工程：与AI对话的基础
从LLM的预测引擎本质出发，系统梳理提示工程的核心概念、输出配置、基础与高级提示技术、常见挑战和实践经验。
文科生学AI：概念地图和学习路线
AI不是代码的专利。AI能说人话之后，主场从代码转向了语言——文科生本来的领地。从Token到Agent——一张地图加一条路线，文科生的AI入门指南。
AI时代最重要的四个能力
AI时代，人还剩下什么？四个能力：知道自己要什么、能判断好坏、敢于想象、最重要的是——行动起来。前三个是人的光芒，最后一个，是让光芒落地的地基。
确定性降临的前夜和最后的人
AI让很多事不需要人亲自做了，这是机遇也是挑战。当"有答案了"的确定性覆盖越来越多的领域，人还剩下什么？思考、好奇心、写作——意义不在结果，在人在场。AI时代的人文精神，重心从"能力"转向"在场"。
AI时代的个人数字基础设施框架
AI时代需要底层支撑。这篇文章搭建了一个六层框架——硬件、连接、软件、数据、安全、理念，帮助普通人建立清晰的整体认知，识别短板与优先级。
烧掉1200万tokens，才想起不要在屎里掏金
用AI处理低质量信息源，只会把平庸处理得更整齐。工具越强大，方向选择就越重要。这次折腾让我重新理解了"垃圾进垃圾出"——带上AI也不行。