你的 agent 驯服之路
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第 0 关 · 入门
2. 选哪个模型，选哪个套餐？
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3. 写给 vibe coder 的 Git 与 GitHub 入门
+20 XP · 5 分钟 · ●○○
4. Claude Code：Anthropic 的命令行 agent
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5. CLAUDE.md / AGENTS.md：给你的 agent 一份记忆和规则
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第一部分 · 基础
2. Token——为什么它们要花钱
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3. Context Window（上下文窗口）
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4. 什么是 prompt？
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5. 模式：喂上下文，而不是含糊地问
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6. System Prompt 与 User Prompt
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7. 幻觉：AI 为什么会自信地胡说
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8. 模式：先计划，再写代码
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第二部分 · Agent
2. Agent loop：思考 → 行动 → 检查 → 重复
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3. 工具使用（Tool Use）：LLM 如何调用工具
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4. Vibe coding：什么时候好用，什么时候会坑你
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5. 什么是 subagent？
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6. 自主 agent 的护栏（guardrails）
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7. 沙盒（Sandboxing）：为什么 agent 应该在隔离环境中运行
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8. 在实践中保护 agent 安全
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9. Agent 的 loop：让 AI 自主迭代
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10. Multi-Agent Patterns（多智能体协作模式）
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11. Agent 的 Context 策略
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第 3 关 · 工具箱
2. Agent 的权限模式（Permission Modes）
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3. Skills：你的 agent 能加载的知识
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4. 插件（Plugins）：AI 编码工具的扩展
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5. MCP（Model Context Protocol）：AI 工具如何互联
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6. Claude Code 中的 Hooks
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7. Git Worktrees：让 AI agent 并行工作
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8. Headless 模式：不需要交互运行 agent
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9. AI agent 的成本控制
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10. 模型路由（Model Routing）：为任务选对模型
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11. 缓存策略：Prompt Caching 和 Context Caching
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12. Evals——系统化测试 prompt 与模型
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13. 把项目部署上线
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14. 读懂 benchmark，不被榜单忽悠
+40 XP · 5 分钟 · ●●○