不要一上来就让 AI “帮我写一份简历”。先按 DDD 思想把求职者、目标职位、证据和匹配关系建模，再让 AI 生成可审查、可复用、可迭代的简历和求职信。

上一篇我聊了 grill-me，这次再拉上 brainstorming 和 openspec-propose 一起比。三个 skill 看着各管一摊，其实是 AI 参与方案设计的三种姿势：拷问、共创、固化。本文提炼它们共享的精华，也说说各自的独门绝技，最后给一条可以照抄的串联流水线。

grill-me 这个 skill 只有短短几行，却抓住了 AI 参与方案设计时最容易缺失的一件事：持续追问。它的增强版 grill-with-docs 又把追问接到了领域词汇、代码事实和决策文档上。本文分析它们的可取之处、适用场景、使用方法和改进空间。

LLM API 的成本控制不是少用 AI，而是把 token 当工程资源来管。先度量，再分级选模型，压缩上下文，复用缓存，限制输出，离线任务走批处理，最后拿检查清单管住那些看不见的浪费。

OpenAI 用 Codex 在五个月内生成了百万行代码，零行手写。背后的方法论叫 Harness Engineering——不是教 AI 怎么写代码，而是给 AI 搭一个"跑不偏"的环境。本文梳理从 Prompt Engineering 到 Harness Engineering 的四次进化，并用一个实战案例演示：一个不会 Rust 的老程序员，如何靠 Harness Engineering 用 Tauri 写出一个桌面 Todo 应用。

AI Agent 就像你新招的天才实习生——什么都学过，但到了你的项目里，连 CI 怎么跑都不知道。AI Skill 就是那份"入职培训手册"，把你的领域知识、工作流程、最佳实践打包成 AI 能理解和执行的模块。本文拆解写好 AI Skill 的方法、原则、示例和自检清单。

大多数人用 Claude 就像用搜索引擎——丢一句话进去，看看出来什么。但 Claude 4.6 已经不是一个"问答机器"了，它更像一个刚入职的天才实习生：聪明得吓人，但完全不知道你们组的规矩。这篇文章拆解 Anthropic 官方最新的提示工程指南，把那些"看起来都懂、做起来全忘"的技巧变成你明天就能用的 checklist。

复杂流程不是靠"更长的 Prompt"解决的，而是靠可拆分的 SubAgent、可审计的 A2A 消息契约、可复用的 MCP 工具，以及"先声明后执行"的 workflow 把不确定性关进笼子里。

你以为 Prompt 只是"和 AI 聊天"？错了。现代 Prompt 可以执行命令、调用工具、定义工作流——它已经从"自然语言"进化成了"可执行的程序"。本文通过 Cursor 的 Rules、Commands、MCP Tools 和 OpenSpec 案例，手把手教你把 Prompt 变成真正的"代码"。

别让 Cursor 猜谜。分享 Prompt Engineering、SDD、TDD 和增量开发技巧，让 AI 真正成为你的结对编程伙伴，而不是制造 Bug 的机器。

探讨 AI 时代的编程新范式：从传统编码到 Vibe 编程，强调人在其中的关键作用——提问、判断、决策和创新能力的重要性