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Anthropic 工程师用半小时完整讲述如何建立一个完整的自我提高优化的Loop流程 并且使用实际案例验证loop是多么的好用 没有冗余的提示词 没有一轮又一轮的对话 收藏起来

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录了一期视频，讲了一下我平时是如何使用ai的 关注我的都知道，这一个月我确实不在存储的主线上，但我用ai选到了flnc100%，fcel60%等涨幅很高的股票。 1）有条件的开一个gpt会员，根据自己的用量和使用ai得到的正反馈，开20刀一个月或者更高的会员。 2）日常使用可以普通对话，如果想研究一些东西，抓一些股票，要用高阶模型和深度研究。 3）让ai给你写提示词，你再用提示词去让他输出内容，不同的提示词和不同的模型，思考的深度和输出的内容完全不一样。 4）训练自己的好奇心和金融直觉，看到一个新闻不只是看看而已，立马去问ai这条新闻啥意思，是否真实，从第一性原理上有什么操作或者投资机会。
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Agent Skills 设计哲学和实战进化 前半段是真实场景演示，看我日常怎么用 Agent + Skills 完成实际工作；后半段是设计哲学和迭代方法论，把踩过的坑和悟出来的经验都讲透。 四个核心观点： 1）从提示词到 Skills：起步没有门槛。把你已有的好用提示词、好的实践、甚至模糊的想法，直接用 /skill-creator 变成 Skill。关键是动手。 2）别做万能 Skill：Skill 要原子化，每个只做一件事。然后用 Skill 或者 AGENTS.md 编排成工作流，让 Agent 灵活执行。我的素材收集和写作流程就是这么串起来的。 3）Skills 像随身小刀，越用越顺手：自己常用、遇到问题当场改、给 Agent 高质量对比样例让它自己优化、用 git 做版本管理留后悔药。 4）站在 Agent 角度设计：多存中间文件、先分析再执行、写清验证标准、用子 Agent 并行、脚本优先于 MCP。这些小细节决定 Skill 能不能真正跑通。 baoyu-skills 已全部开源：
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