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李铭承 (Faster-001) — AI 技能开发实战
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案例速读
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- 看点
- 李铭承 (Faster-001) — AI 技能开发实战
- 读者
- 任务驱动用户、AI 实践者
- 复用
- 可参考其中的运行与配置路径
- 结构
- 5 个目录入口
原文内容
李铭承 (Faster-001) — AI 技能开发实战
由 AI 驱动的技能 (SKILL) 开发和应用。
相关 AI 工具
- 大模型：USTC
deepseek-v4系列、智谱GLM-5系列 - 智能体和工具：OpenClaw、TRAE IDE/SOLO
项目一：HarmonyOS-dev.skill
背景：在 HarmonyOS 开发领域，大模型知识储量有限、官方文档无法被 agent 自动爬取，是制约 AI 辅助鸿蒙开发的主要因素。
本项目将 HarmonyOS NEXT 的 API 文档存储为本地 Markdown 资料库，全面指导鸿蒙应用开发。
开发简介：在 OpenClaw 辅助下，基于 GitHub: linhay/harmony-next.skills 二次开发。
成果：使用智谱 GLM-5-Turbo 驱动的 OpenClaw，运用此技能进行鸿蒙应用「妮可之记」的开发，将项目推进一个版本，实现多处新增和优化。
详细介绍：harmonyos-dev.skill
项目二：Source-Academy.skill
背景：Source Academy 是教科书 Structure and Interpretation of Computer Programs, JavaScript Adaptation (SICP JS) 配套的编程平台。其使用简化的 JavaScript 语言——Source 语言，并为学生提供了独特的扩展功能。鉴于 Source 语言为教学而生，并非通用编程语言，大模型对此的知识储量和能力有限。
本项目将 Source 语言的参考文档编写为 SKILL，为学生的查询和学习提供方便。
开发简介：完全使用 USTC deepseek-v4-flash-ascend 驱动 TRAE SOLO 实现。
详细介绍：source-academy.skill
心得
- AI 驱动知识工程：通过将专业领域文档整理为结构化的 SKILL 知识库，可以有效弥补大模型在垂直领域知识储备的不足。无论是 HarmonyOS 的 API 文档还是 Source 语言规范，都能被系统性地组织并供 AI 使用。
- “人机协作”开发模式：两个项目分别采用了不同的 AI 工具链——TRAE SOLO（驱动文档提取和代码编写）和 OpenClaw（驱动全流程开发）。AI 承担了大量繁琐的文档整理、代码编写和问题定位工作，而人类开发者负责方向决策和质量把控，形成了高效的协作闭环。
- 技能开发成果实战：HarmonyOS-dev.skill 成功应用于「妮可之记」鸿蒙应用的实际开发中，证明了技能包不仅是一个理论工具，更能直接推动真实项目的迭代和优化。这为未来的 AI 技能开发提供了有价值的实践参考。