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7 篇笔记
和编程 Agent 协作两个月：上下文比 prompt 重要
这个站的大部分代码是和 AI Agent 一起写的。记录一些实际踩过的坑，以及慢慢摸索出来的协作方式。
Agent Skills 使用体验：把经验写成一个文件夹
Skill 是什么、它和 Rules / MCP 有什么区别，手把手写一个给博客发笔记用的 Skill，再加上用了一段时间后总结的写法经验。
MCP 入门：给 Agent 接工具的通用插座
MCP 解决什么问题、Host / Client / Server 怎么分工，以及用 Python 十几行写一个自己的 MCP Server。
Agent 拆解：一个循环加一堆工具
不用框架，用几十行代码写一个能读文件、跑命令的 Agent，看清工具调用循环的每一步，以及真正难的工程问题在哪。
KV Cache：为什么长上下文又慢又贵
从注意力公式出发，算一笔显存账：KV Cache 是什么、为什么它决定了推理成本，以及写 prompt 时怎么蹭上缓存。
大模型是怎么"说话"的：从 token 到下一个词
拆开一次对话的全过程：分词、向量、Transformer、采样，以及这套机制为什么会导致幻觉和数不清字母。
Embedding 入门:为什么向量能表示"语义"
从词到向量,讲清 embedding 如何把"意思"变成可以计算的数字。