AI Skills 可以把固定工作流封装成可复用能力，让助手按指令调用脚本、模型和浏览器自动化。围绕 videocut-skills、Humanizer-zh、Auto-Redbook-Skills 和 add-skill，讲清它们能做什么、适合什么场景，以及如何上手。
Prompt 设计不只是把要求写清楚，还要处理上下文长度、状态传递、边界意图和输出格式稳定性。围绕四类常见错误，给出可落地的拆分、状态管理、示例构造和测试优化方法。
Cursor 的动态上下文发现把工具输出、聊天历史、MCP 工具描述、终端会话等长内容放进文件，只在任务需要时让代码 Agent 主动检索和读取。这样可以减少上下文窗口中的无关信息，降低 token 消耗，并缓解摘要丢失细节、工具描述膨胀、终端日志过长等问题。
面向后端开发场景，系统拆解 AI Coding 的协作方式：如何用 Markdown 管理外部上下文，如何判断 AI 生成代码是否可靠，以及如何把它用于需求分析、代码开发、数据脚本、Agent 设计和技术文档输出。
BabelDOC 解决 PDF 翻译后排版混乱的问题，OneAIFW 在请求大模型前自动脱敏隐私数据。这里讲清两个开源工具的工作方式、适合场景、上手命令和使用时需要注意的坑。
AI 编程工具的关键不只是“让模型写代码”，而是理解 Token、工具调用、代码库索引、规则配置和上下文管理。掌握这些机制后，可以更稳定地完成代码检索、需求拆解、问题排查、流程图生成和项目协作。
介绍 6 个近期值得研究的 GitHub 开源项目，覆盖 YAML 简历生成、AI 看板、Claude 编程模板、Skill 工具封装、实时语音对话和公共 IPTV 播放源管理，并说明各自适合的使用场景。
Agent Skills 可以把提示词、操作步骤、脚本和业务约束封装成可复用能力。这里梳理 11 个可参考的 Skill 仓库，并讲清 SKILL.md 的结构、复用方法和用 skill-creator 生成初稿的工作流。
