AI Agent常话多、费Token、跑偏。WorkBuddy优化方案包括：切换高效务实回复风格，填写全局自定义指令，遵循不瞎猜、追求简单、目标驱动、最小改动四原则，开启记忆，并在任务可控、有备份、风险可承受时按需开启完全访问；多步骤任务先用计划模式，按难度选模型档位，跑偏立即打断。核心是压缩无效轮次，降低显性与隐性Token成本；自定义指令投入产出比最高，完全访问需权衡回滚成本。博主称可降低60% Token，实际取决于原使用习惯，该方法可迁移至任何长对话AI工具。
本文是前五篇合集的延伸阅读，汇总原视频未提但同属一条工具链的开源或免费项目，并标注其衔接的篇目。覆盖本地大模型推理（Colibri、Ollama、llama.cpp、KTransformers）、Agent底座与学习（Pi、Happy-LLM）、去AI味写作（humanizer、stop-slop、shuorenhua等已成体系）、文档采集与社媒（MarkItDown、MediaCrawler、SocialFlow、Postiz）及技能市场（SkillHub、ClawHub等）。核心结论是：前五篇重“已跑通、马上能用”，本篇重“同链上值得继续挖”；读者不必把工具都装一遍，而应沿推理、Agent、写作去味、文档清洗、发布调度等链条，找到并补齐自己缺的那一环。
文章认为，提示词不好用多因目标模糊、上下文缺失、格式与失败态缺失，本质是模型在猜需求。七个技巧涵盖反问澄清、去套话、结构化框架、少样本示例、显性推理与自检、输出契约、上下文工程。落地SOP为定标、起草、审题、补缺、生成、评估、归档，强调跑三次、单变量迭代、六维指标和资产库。工具如Prompt Optimizer、Prompt Master、prompts.chat可辅助优化、跨工具适配与模板复用。结论：提示词是工程链路而非咒语，先有判断再写提示词，质量上限取决于对问题的理解深度。
文章面向想学习AI并用于变现但缺乏方向的人，推荐GenJi老师的直播课，称其可帮助掌握涨薪和做副业的关键技能，且小白也能轻松上手。文中同时提供“AI最新全套资料包”，内容涵盖办公、工具、动漫、提示词、Agent、codex、变现等方向，并称以无私分享方式提供。资料包附有百度网盘下载入口及备用地址，需使用解压密码6739。整体重点是为AI初学者和变现需求者提供课程引导与资料获取渠道。
提示词： 每次和AI询问问题是避免AI说废话达成有效发问的提示词 请先不要回答我的问题。 在给出答案时，请先完成以下分析： 1、指出我在这个问题中没有明确表述、但已经默认成立的假设； 2、告诉我还缺少哪些关键信息，以及这些信息可能如何改变你的答案； 3、指出人们在处理此类问题时最常犯的一个错误。然后
AI领域核心术语并非凭空捏造的黑话，而是围绕解决工程痛点层层叠加演化的方案。文章以四层递进逻辑拆解概念链条：基础交互层中，LLM通过Token概率预测实现对话，Prompt Engineering将模糊提问转为结构化指令；记忆与数据层里，Context打包对话历史，Memory压缩长程信息，RAG打通私有资料库终结幻觉；行动与接口层中，Function Calling赋予模型调用外部工具能力，MCP统一工具协议标准；自主工程化层上，Agent集成感知、规划、记忆与工具调用形成自主闭环，Skill是可复用程序化技能，Harness则通过边界约束、上下文供给与自动化验收防范失控风险。核心结论：这些术语对应从“陪聊”到“独立干活”的演进阶梯，理解其连带关系有助于抓住AI技术发展脉络。
Agent Skills是Anthropic推出的智能体技能规范，本质上是高度工程化、符合特定规范的进阶提示词，用于解决开发者重复输入大量约束、易遗漏及全局加载浪费Token的问题。其核心原理为三层渐进式加载机制：启动时仅注入含名称与描述的元数据索引，低耗Token供AI自主决策；触发时加载匹配的核心指令；执行具体步骤时按需读取外部样式文档、CSV数据表或Python检索脚本，实现深度工程化控制与极限节省上下文。文中案例为GitHub超14K Star的前端UI设计Skill，使Claude Code告别“蓝紫渐变、Emoji堆砌”，精准输出高水准SVG与网页UI。目录结构化要求独立文件夹隔离管理，主入口统一命名skill.md，其与MCP均采用“先暴露目录契约、再动态按需调取”的架构思想扩展智能体能力边界。
整个AI圈现在最大的认知税，就是把一段写在Markdown里的系统提示词，包装成价值千金的Agent核心技能库。 行业里一帮人天天吹什么自研Age
