AI编程

面向小型研发团队的 Claude Code 项目启动模板，统一项目上下文、任务入口、计划评审与本地检查。

MCP Server 上线前安全核对包，包含主清单、威胁模型、权限矩阵、对抗测试和事件处置模板。

一套可直接修改的中文 AI Skill 起步模板，包含触发边界、输入输出示例、测试案例和人工验收清单。

MCP生态快速发展的核心，不是协议名字新，而是它正在降低AI连接工具和数据源的重复接线成本。

AI编程工具正在从“给你下一行代码”转向“接住一个任务并自己推进”，但验证责任并没有一起消失。

把 Codex、MCP 和 Skills 放在一起，价值不在炫技，而在把网站维护动作拆成能复用、能审查、能回退的流程。

判断 Skill 靠不靠谱，不能只凭“这次看起来不错”，而要把触发、步骤、输出和回归都做成可复查的测试闭环。

多个 Skill 同时存在时，问题通常不在“模型不听话”，而在命名、描述、优先级、作用域或禁用策略没有提前收好边界。

Skill 负责流程和规则，MCP 负责把 AI 连到真实数据与工具；两者配合，才会从“会说”真正走到“能稳定做事”。

重复工作并不等于马上写 Skill，先找出稳定部分、验证标准和真实输入输出，再沉淀成可维护的流程，效果会好得多。

真正好用的 Skill 往往不是只有一页说明，而是把脚本、模板和参考资料分层组织，让模型按需读取、按需执行。

第一次写 Claude Code Skill，关键不是堆很多说明，而是先写对目录、前置元数据、适用场景和最小验证闭环。