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四个 GitHub AI Skill 项目拆解：从压力提示到多 Agent 朝堂工作流

围绕 PUA、PUAClaw、noPua、edict 四个 GitHub 项目，拆解 AI Skill 如何通过系统提示、分类体系、正向方法论和多 Agent 流程影响大模型行为，并给出适用场景、风险和上手方式。

发布于 2026-03-26
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从 OpenClaw 拆解 AI Agent：身份、工具、记忆与主动运行机制

OpenClaw 展示了一类 AI Agent 的典型运行方式：用 System Prompt 构建身份，用 Tool Call 操作外部环境，用 Markdown 和 RAG 保存记忆，再通过 HEARTBEAT 触发主动任务。理解这些机制，也能看清 Agent 的能力边界和安全风险。

发布于 2026-03-10
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OpenClaw 本地优先 Agent 运行时：架构、记忆与上下文组装机制

OpenClaw 是一个本地优先的 AI Agent 运行时，把大语言模型、消息通道、本地文件、Shell、浏览器和长期记忆连接起来。内容拆解它的本地架构、ReAct 编排、分层记忆、System Prompt 组装方式，以及适合和不适合的使用场景。

发布于 2026-02-03
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从主流 AI 助手系统提示词看 Prompt 工程的 5 个设计模式

系统提示词决定了 AI 助手的角色、边界、工具调用方式和安全约束。围绕公开收集的 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 等系统提示词样本，拆解模块化结构、边界控制、动态工具调用、人格配置和安全机制的设计方法。

发布于 2025-09-12