62 创建一个UI/UX Skill，手把手教程 在座的应该没有专业设计师，巧了，我也不是专业的 但我又需要让AI能自己设计好看的UI效果，把产品的交互体验干到7、80分 那怎么办呢 本篇要说的就是这种典型场景，怎么东拼西凑搞出来一个贴合自己使用场景的Skill 首先，我有一些信息输入，来自群友，提到2个UI skill非常厉害 一个是Google设计总监出的“完美无瑕” https://github.com/pbakaus/impeccable 另一个是star贼高的pro max https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill...
61 我不会算法，没关系，我的AI会啊 众所周知，我一介前端，没有算法基础，一直很崇拜算法大佬，因为我不懂 什么贝叶斯、傅立叶、退火、神经网络、前馈、特征分类、深度学习……看我这语无伦次也知道，确实是算法小白 菜还想玩，搁以前是不行的 可这把让我等到了AI，算法我不会，提需求我还不会吗，干 上篇 59 不传之秘：如何驯化Agent 有说到无限套娃，末尾我又更新了几个方法论例子，体感更强一些，可以再看眼 这篇同样是个案例，我变强了的三件事之一，（跨行）用AI干完全不会干的事情的真实案例： 3、我变得更强了：
Codex 不是万能工具，但它是理解 Agent 工程的关键起点。本文用一个具体练习带你体验 Codex 的真实能力边界，并指出转型中最容易踩的坑。
Agent Engineering 将大语言模型与安全、可观测、可回滚的工程系统连接起来。本文通过一条真实的修复任务链路，拆解其职责、交接点、失败场景，以及你第一步该搭什么。
理解概念只是第一步，把 Context Engineering 接进真实的 AI coding 工作流才是关键。本文从失败点出发，给出最小落地路径、最易失败的动作及备用方案，让你能直接上手。
Web Search Tool 是 AI Agent 连接实时信息的关键组件。本文通过一条真实执行链路，拆解它的工作原理、常见失败场景与具体规避方法，并给出从零开始落地的第一步。
Remote MCP Servers 让 AI 代理能够通过远程协议访问模型上下文，但连接延迟、认证暴露和数据完整性是主要风险。本文从实际工程案例出发，分析其适用边界、常见踩坑点，并给出从本地到远程的迁移清单。
Responses API 迁移不只是换接口，更是理解 Agent 工作流的底层重构。本文分析其实现原理、真实问题、失败场景和落地第一步，以及如何系统化学习。
在 Cloud IDE 环境中，回滚证据捕获不仅是技术操作，更是事故复盘和责任追溯的关键。本文从工程视角拆解其核心机制、操作步骤、常见误区及失败时的备用方案，帮助你在 incident 中做出合理决策。
Cloud IDE 更新后权限配置可能被意外覆盖。本文从实际问题出发，提供权限回滚的操作步骤、容易踩坑的地方以及备用方案，帮你快速恢复正确的访问控制。
