AI 代理人的組成：模型、執行系統、工具與技能
分清模型、Harness、工具、Skills 與多代理管理，避免把不同層級的資源當成同一種產品。
探索、蒐藏、關連
這裡是我給自己用的收藏庫，收著我覺得不錯的東西，現在以 AI 為主。我喜歡把相關的東西放在一起，所以它慢慢長成一張指南地圖。
現在有 AI 可以比更常更新了，不然以前都長草。
站名來自 Pokopia，寶可夢的遊戲：遊戲裡要打造出特定的棲息地，像是草叢，樹、石頭、水邊、家具有個特定組合，對應的寶可夢就會跳出來。
精選典藏
AI 只是協助的工具：先知道你要什麼，再談怎麼合作
跟 AI 合作的前提，是自己先知道要去哪裡、要什麼。系統化思維讓你改整個流程，而不是看到哪裡壞就修哪裡；把流程模組化、參數化，同一套作法才能換到不同的工作上。
AI 基因庫：主流模型與工具系統提示詞大匯總 (CL4R1T4S)
「人人享有 AI 系統透明！」從 ChatGPT 到 Devin，從 Gemini 到 Cursor，這份清單揭露了當今所有頂級 AI 系統的底層指令基因。
Chatbot 與 AI Agent 差在哪？
從問問題到交辦工作，用同一個例子認識聊天與代理能力，再分清工作模式、本機、雲端電腦和檔案空間。
Harness 是什麼？從 Claude Code 看代理的執行系統
了解上下文、工具、狀態與操作確認如何支撐代理持續工作。
Claude Design 系統提示詞：資源入口 (CL4R1T4S)
這份文檔提供了 Claude Design (Artifacts 2.0) 原始英文指令與社群中文翻譯的存取入口。
Claude Design 實戰七招：Anthropic 內部設計師的使用心得
完整翻譯並解析 Anthropic 設計師 Ryan Mather 的實戰技巧：如何從傳統排版心智轉向『會做東西的助手』模式。
Hermes Agent：用記憶與 Skills 延續工作
區分持久記憶、工作方法與模型訓練，理解自我改進的實際範圍。
LLM Wiki 模式：打造個人 AI 知識庫
Andrej Karpathy 分享關於如何利用 LLM 自動維護、交叉比對與組織個人長期累積文獻的架構與心得。
多 Agent 協作架構：主控、多層、對等、交接與工作圖
從控制拓樸、工作流、互動策略與共享狀態比較多代理設計，附文獻、工程取捨及選型方法。
my-claude-devteam：多代理分工的設定案例
從角色設定、任務交接與 Hooks，觀察 Claude Code 團隊如何組成。
OpenClaw：訊息入口與常駐任務的整合案例
了解 Gateway、訊息通道與排程如何串起代理工作。
Skill 與 MCP：工作流程與外部連接如何搭配
比較 Skill 的流程封裝與 MCP 的外部系統連接，說明何時單獨使用、何時搭配，以及如何開始。
靜態架站地圖：先想需求，再選架構與平台
架站的順序不該從選平台開始：先把需求講清楚，跟 AI 討論出最小架構，最後才依架構選部署平台。
不想被 AI 取代，你在 AI 時代要培養的兩個能力
工具學不完不是問題，思考沒升級才是。看完一部關於 AI 思考習慣的影片後，沉澱出兩個我認為真正重要的卡點。
我的 AI 作品
查看作品與工具 →把 AI 的能力做成可以直接使用、探索與分享的小工具。