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一页拿走：把 Skill 做成工程的通用模板（文档、工具规范、评测 rubric、可观测字段）。
让 Skill/Agent 可持续：用缓存、预算、模型路由与批处理控制成本与延迟，建立可运营的 SLA。
把 RAG 当成“技能模块”而不是独立系统：检索策略、chunking、rerank、引用与低置信度降级的工程化做法。
别从“热度”选框架：用可观测、可测、可控、可维护四个维度评估 Agent 编排框架，并给出迁移与落地建议。
把 series 里的方法落到具体模板：代码审查、PR 摘要、发布检查、排障、需求拆解等 10 个 skill 起手式。
把“选型讨论”落到可核验的官方文档：模型页/定价/数据与隐私/部署渠道/限流与缓存/区域与驻留。
把安全做成默认能力：最小权限、输入消毒、注入防护、敏感数据处理与人类确认点，避免 Skill 变成事故放大器。
把选型从“口水战”变成可打分、可追责的决策：评分口径、权重建议、RFP 问题清单、红线门禁（引用 NIST AI RMF）。
让 Skill/Agent 可运营：用 trace 字段、结构化日志与关键指标把失败、成本与延迟变得可定位、可统计。
POC 不是“试用一下感觉不错”，而是可复现的评测：样本集、硬校验、rubric、A/B、压测与故障注入。
让 Skill 可迭代：用回归样本集 + rubric + 自动评测，把“感觉变好”变成“可量化变好”。
把总成本拆成可算的账：输入/输出、长上下文分段、缓存命中与存储、批量推理折扣、工具按次收费、托管溢价。
把上下文做成工程：记忆分层、摘要策略、检索与引用，让 Skill/Agent 既准确又不失控。
选型不只选模型，还要选部署形态：安全与合规、网络与驻留、SLA、成本与工程复杂度的权衡。
把多步系统做成工程：常见编排模式的适用场景、最小伪代码与落地检查清单。
把“合规”变成可落实的条款与门禁：是否训练、保留多久、是否支持零保留、区域驻留、审计日志与访问控制。
别一上来就做 Agent：用决策树判断单步 Skill、可编排工作流与多步 Agent 的边界，并设计人类在环。
上线不是“选一个最强模型”，而是“选主模型 + 备模型 + 路由与降级策略”，并且可回滚、可退出。
连接真实系统才是 Skill 的价值：API Key/OAuth/Webhook 的连接器模式对比，以及限流、缓存、重试、幂等的工程化做法。
以 GPT-5.2 为例，按同一套评分卡梳理：适用/不适用场景、成本结构、数据政策与推荐默认配置。
把工具协议化：用 MCP 思维把内部能力封装成可插拔 Tool，让 Skill/Agent 组合成本更低。
按统一口径梳理 Claude：适用/不适用场景、定价入口、工具调用与工程化注意事项。
让 Skill 安全地“动起来”：设计可控的 tool spec、严格参数校验、最小权限与可审计的调用链。
按统一口径整理 Gemini：定价、使用政策、企业数据治理入口，以及选型时要区分的接入渠道。
让 Skill 可维护、可复用：用统一目录结构、SKILL.md、版本语义与变更记录把它当成产品交付。
按统一口径整理 Grok：官方 models 文档入口，以及企业选型必须逐条核对的定价/数据/区域/限流项。
工程化 Skill 的第一步：明确输入输出契约（schema）、错误类型与降级策略，让结果可依赖。
按统一口径整理 Llama 4：模型卡/提示格式入口，以及企业自托管时必须补齐的工程与治理能力。
把一次性 Prompt 变成可复用、可组合、可测试的 Skill：定义边界、契约与交付物。
按统一口径整理 Mistral：官方 models 入口、选型核对点，以及在企业里常见的接入与治理问题。
这是一份面向开发者的系列目录：12 篇主线 + 4 篇扩展，按工程化路径从 0 到 1 搭建可复用 Skill。
按统一口径整理 DeepSeek R1：适用/不适用场景、推理模式差异、成本与工程化注意事项，以及接入渠道差异的核对清单。
按统一口径整理 Qwen：官方定价与区域模式、分段计价、批量/缓存折扣，以及企业落地时最容易忽略的驻留差异。
按统一口径整理 Kimi：官方定价入口与隐私政策条款中对“用户内容用于改进”的描述，以及企业落地时需要的门禁。
按统一口径整理 Cohere：面向企业的训练/保留/ZDR 承诺、部署形态差异，以及在 RAG 场景下的落地核对点。
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