#上下文工程
如何在 Antigravity 中使用和创建 Skill
Antigravity 用 Skill 解决 Vibe Coding 中的上下文膨胀问题：将 Three.js、WebGPU 等能力封装为独立模块，只需新建目录和 skill.md 文件（含 Front Matter 与代码示例），Agent 会按需自动加载、复用并支持团队共享。
把 AI 变成你的全能助理，OpenClaw 的 5 种高效用法
OpenClaw 是一款免费开源的个人AI助理，无需高配硬件即可运行。它能主动执行会议准备、目标复盘、学习教练、内容创作辅助和待办自动化五类任务，依托长期记忆与上下文连贯性，持续响应规则而非被动等待指令，把重复工作交由AI完成，让人专注关键决策。
Claude Opus 4.6 到底升级了什么？真如预期的那么强吗？
Claude Opus 4.6 实现关键跃迁：显著提升复杂任务的持久执行能力，支持长程推理、自我纠错与智能体协作；百万Token上下文稳定性增强，文档检索与多步推理表现突出。虽成本高、非全能，但标志着AI正从聊天工具转向可长期工作的智能体。
5 分钟彻底厘清大语言模型中的权重、上下文和记忆的区别
权重是模型训练固定的底层能力；上下文是单次对话中实时可见的临时信息；记忆则是外部构建、需主动检索调用的长期知识。三者分别对应“会什么”“此刻想什么”“能记住什么”，厘清差异对优化AI系统设计与使用效果至关重要。
5 个让 Openclaw 的能力提升 100 倍的实用技巧
AI博主总结5个实操技巧：开启记忆刷新与会话搜索提升上下文连贯性；按任务类型调度专用模型以提效降本；预设个人目标与协作期望，推动AI主动推进工作；用反向提问让AI主导任务规划；引导其自主搭建适配个人工作流的工具系统。
Context7 如何解决上下文膨胀问题
Context7 提出 Rules 与 Skills 的二分法：Rules 精简固化纠错规则，长期维护；Skills 按需加载动态能力，避免上下文冗余。它并非新增概念，而是对 Commands、MCP 等工具的收敛升级，帮开发者厘清“该一直知道什么”和“该何时获得什么”。
专为 AI 打造的数据格式 TOON
TOON 是一种专为大模型优化的数据格式，用缩进和表头式结构替代 JSON 的冗余符号，大幅压缩 Token 消耗（较 JSON 减少30–60%）。在209个数据检索任务中平均准确率超越 JSON，尤其适合员工名单、商品列表等规整表格数据，已提供 TypeScript 库与命令行工具支持快速转换。
Logical 推出主动式桌面智能助手，承诺让知识工作者效率提升 5 倍
Logical 推出常驻桌面的主动式AI助手，无需提示词即可在Gmail、Slack、Excel等应用中实时感知上下文，自动提供邮件起草、会议洞察、待办跟踪等服务，直击传统AI工具上下文割裂、操作繁琐的痛点，面向知识工作者提升实际工作效率。
什么是上下文工程 如何快速掌握上下文工程
上下文工程是优化大模型有限上下文窗口的关键技术，核心在于适时注入恰好的信息（如指令、记忆、工具描述等），避免干扰与幻觉。常见方法包括写入、选择、压缩和隔离上下文，本质是高效组织信息，提升智能体决策准确性与效率。