青雲

Agent Skill 是黑盒。你调用一个 Skill，不知道它做了什么、为什么失败、能不能信任。STOP（Skill Transparency & Observability Protocol）是一个开放规范，把 SRE 级别的可观测性引入 Skill 层——Manifest 声明能力、Trace 追踪执行、Assertion 验证结果。

AI 助理用过就忘？我给 OpenClaw Agent 写了一个 learning-system skill，让它能系统化地积累经验。包含知识图谱、深度笔记、健康检查和每周回顾，从"能查到"变成"学会了"。

Blade Agent SDK 是从 Blade Code（类 Claude Code 的 AI 编程助手）中抽取出来的核心能力集合。提供 send/stream 会话模式、会话恢复与分叉、文件检查点、沙箱执行、MCP 集成、上下文压缩、插件系统等经过实战验证的功能，帮助开发者快速构建多轮会话 AI Agent 应用。

深入解析 AI Agent 开发中的三个核心概念：Prompt、MCP 和 Agent Skill。从基础定义到实际应用，通过代码示例和对比分析，帮助你理解它们的区别与联系，掌握如何正确选择和使用这些技术组件来构建高效的 AI Agent 系统。

深入探讨 Coding Agent 架构中 System Prompt 的正确处理方式。分析将系统提示词存入历史消息的常见问题，提出 Stateless Agent 的改进方案，并结合 Prompt Caching 技术实现成本优化。涵盖 Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek 等主流厂商的缓存策略对比，帮助开发者构建灵活、可扩展的 Agent 架构。

深入探讨 AI Agent 的代码复杂度，为什么核心循环只有几十行，但实际项目却需要几万行代码来处理上下文管理、文件快照、工具执行管道、子代理、权限安全、多模型适配等现实世界的复杂性。