做科普动画不用自己动手？GitHub 上这 9 个 Agent Skill 直接调用
讲一个技术原理，文字写清楚后，往往还差一段能让人真看懂的演示。自己学 AE、剪视频、找素材，门槛不低。这 9 个放在 GitHub 上的开源 Skill，把”做动画”这件事拆成 Agent 能跑的流程。你给资料、提要求，它按步骤出东西——交互页也好，成片也罢。
真实报文看透Pi Agent的工具和Skill调用机制
很多开发者在日常开发中好奇专业级 Coding Agent 与普通网页版聊天框究竟存在哪些工程差距，答案全部记录在真实的通信日志里。下面直接提取后台网关记录的日志文件，从单轮基础交互到 Skill 技能包的动态唤醒，完整拆解 pi 智能体的运行全貌。
用 Nacos 3.3.0 ARD 让 Agent 按任务发现工具和 Skill
作者：席翁如今，工作中用 Agent 帮忙已经越来越常见。研发同学用 Coding Agent 写代码、补测试、排查问题，业务同学用 Work Agent 整理资料、分析表格、制作演示文稿。不少过去需要自己一步步操作的事情，现在可以把需求交给 Agent，让它协助完成。
以电商客服为例，看 AgentKit 技能评测如何让 Skill 敢上生产！
Skill 写好、跑通之后，如果回答不好下面三个问题，也很难大规模应用到生产环境当中： 它到底好不好用？Agent 表面上完成了任务，但得出的结论可能会违反业务规则；出现这类问题，系统不会报错，在抽查时也很难发现。问题出在哪，该怎么改？ 知道分数低，想查问题出在哪儿？
一个Agent挂1000个Skill，模型怎么知道该用哪个？
本文看点：一个Agent挂1000个Skill，模型怎么知道该用哪个？这篇文章只讲三件事——Skill是什么、怎么高效用、怎么真正落地。以前我们给大模型接工具，那叫递扳手——它要什么，你递什么，功能单一、随取随用。但2026年再谈Skill，这个理解就过时了。
AI产品经理技能5：30 秒搞懂Agent 的定义与 L1 到 L4 能力分层
做AI产品久了，你大概率会遇到同一个场面:所有人都在聊 Agent，会上张口就是多智能体协同、自主工作流、自动执行。
一图说明AI Agent 做分析：什么时候调用 Skill，什么时候直接查数据
做 Data Agent 的时候，大家纠结的一件事，就是 Skill 到底该做多少。做了一大堆 Skill，数据处理的、分析洞察的、报告生成的、流程自动化的、行业知识的，恨不得把每个查询都封装一个。做着做着慢慢发现，其实很多场景不太需要专门做一个 Skill。举个例子。
一篇文章讲清楚Prompt、Skill、Agent和MCP。
我想用一篇文章讲清楚Prompt、Skill、Agent和MCP这4个概念的区别、配合方式与选择条件。我想沿着同一个睡前故事任务，看清这四个概念的区别与配合方式。
一套可进化的绘图Skill，我的豆包工作Agent起飞了
大家好，我是PaperAgent，不是Agent！挖到一篇不错的论文Work2Skill，想用Agent做个分享或汇报，但纯靠对话，有个致命伤：做图或海报就像一次性盲盒，细节调不动，还要来回切换App。
AI Agent 的 Skill 去哪里找？怎么挑才不踩坑？
AI Agent 的 Skill 去哪里找？怎么挑才不踩坑？AI技能去哪找？挑错才踩坑想给AI助手加一项新能力，很多人第一反应是去技能市场里翻。目录拉得很长，分类也很细，但翻完更犹豫：名字看起来都沾边，装哪一个才不白费功夫？