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导读 introduction本文提出了一套8维度的Skill量化评估框架，通过元数据质量、执行引导清晰度、领域知识密度等指标对Skill进行打分评级，解决了Skill质量难以客观衡量的问题。为提升评估可靠性，设计了多模型交叉验证流程，并适配不同AI工具环境提供四种执行策略。该框架既能帮助
安装完 OpenClaw 的那个晚上，我做的第一件事是这样的：打开 ClawHub，看到几万个 Skill 整整齐齐排列在那里，于是我一个接一个地给我的小龙虾装...但我用了几周之后，突然想到一个问题：我装了这么多 Skill，好像真正每天用的也没几个。为什么装了几百个 Skill，我的龙虾没有变得
2026年3月11日，Morgan Linton在X上转述了一条消息：Perplexity联合创始人兼CTO Denis Yarats在Ask 2026大会上表态，Perplexity内部正从MCP转向APIs和CLIs。同一天，Y Combinator掌门人Garry Tan直接开炮："
摘要：如果你关注AI应用开发，大概对dify这类可视化工作流平台不陌生。它的核心价值很直观：通过拖拽节点、连接线条，把大模型、知识库、API这些“零件”组装成一个确定性的工作流。说白了，就是人在教AI做事。但最近，另一种声音越来越大。Claude推动的MCP（模型上下文协议）和Skills体系，正在
过去一年，很多咨询公司在谈“Agent 战略”，却很少有人真正把注意力放在更关键的一层：Skills。Anthropic 的 Barry 和 Mahesh 其实讲了一句对咨询行业极有杀伤力的话：与其一遍遍造新的 Agent，不如围绕同一个通用 Agent，不断沉淀和复用 Skills；也就是把“可执
最近这段时间Openclaw小龙虾的热度非常的高，甚至成了github上获得Star最多的开源项目。要知道小龙虾这个项目真正开始是2025年11月份，也就是不到4个月的时间，一个新的开源项目超过了Linux, ReAct等一众在程序员圈里神级存在的项目登顶世界第一，这不得不归功于小龙虾的出圈。虽然现
编者按：你是否曾好奇过，那些声称能将长文本输入成本降低90%、延迟减少85%的"Prompt Caching"技术，背后究竟缓存了什么？是简单的文本复用，还是某种更深层的计算优化？ 我们今天为大家带来的文章，作者的核心观点是：Prompt Caching的本质并非简单的文本字符串缓存，而是对Tran
