AI 输出不好，很多时候不是模型能力不够，而是提示词没有把标准、边界和调整方式说清楚。围绕 Claude Design 的提示词设计思路，拆解黑名单约束、占位符、防幻觉、多方案生成、反问机制和可调参数等方法。
Claude Code 的能力不只来自基座模型，还来自提示词组装、上下文管理和运行时约束三层工程设计。围绕 Prompt、Context、Harness 三个维度，拆解一个 AI Coding Agent 如何处理长程任务、工具调用、安全权限、记忆压缩和多 Agent 协作。
介绍 Rowboat、DeepTutor、andrej-karpathy-skills、claude-mem、ChinaTextbook、MarkItDown 和 VoxCPM 的核心用途、工作方式、适用场景与上手命令，覆盖多 Agent 编排、Claude Code 约束与记忆、文档转换、教材资源和语音合成。
Vibe Coding 适合快速写原型，但很难直接支撑生产级后台开发。Agentic Engineering 把 AI 放进需求澄清、计划制定、编码、审查、部署和修复的结构化流程里，让开发者负责目标、约束和审核，AI 负责执行可自动化的工程动作。
design-md-chrome 是一个开源 Chrome 扩展，可以从当前网页提取排版、颜色、间距、圆角、阴影和动效等设计信号，并生成 DESIGN.md 或 SKILL.md，方便交给 Google Stitch、Claude Code、Codex 等工具复用网站的设计规范。
Claude Code 不只是一个命令行编程助手，更像一套面向复杂任务的 Agent Runtime。这里从启动链路、REPL 控制面、Query Loop、工具运行时、权限系统、多 Agent 任务系统和 MCP 扩展层拆解它的架构设计。
Hermes-Agent 和 OpenClaw 都是面向 AI Agent 开发的框架，但侧重点不同。这里从记忆系统、工具生态、部署方式、模型支持和安全机制几个维度拆解两者差异，帮助开发者根据场景做选型。
智能体在没有规则的目录里会直接执行任务，久了就会留下混乱的文件结构、命名和上下文。约束先行要求先写全局与项目级 CLAUDE.md，再让 Agent 按规则开发、研究或管理知识。
横纵分析法是一套适合配合 Deep Research 使用的研究框架：纵向梳理对象的发展脉络，横向比较它在当下赛道里的位置，再把两条线交叉形成判断。适合快速研究产品、公司、技术概念和行业人物。
Hermes Agent 是 Nous Research 推出的开源 AI Agent 框架，核心特点是能在任务执行后自动沉淀经验。这里从 Learning Loop、四层记忆系统、多模型编排、消息网关和上手成本几个角度，讲清它和 OpenClaw 这类 Agent 工具的关键差异。
