AI协作基础设施专题

这个专题讨论的不是某一个单点工具，而是一组共同构成 AI 工程落地底座的能力：
协议接入、规则治理、能力扩展，以及面向实际开发流程的协作标准

很多团队不是不知道 Agent 能写代码，而是不知道怎样把这些能力接进真实工程环境，形成稳定的协作链路。

flowchart LR
    A[MCP] --> B[连接外部能力]
    B --> C[AGENTS / 规则文档]
    C --> D[Skill 扩展任务能力]
    D --> E[协作标准]
    E --> G[工作流模式]
    G --> H[团队网关收口]
    H --> F[稳定的 AI 开发工作流]

阅读顺序

• MCP：Model Context Protocol 入门与实践

  • 适合先理解 Agent 怎样接入外部工具、数据与系统

• Agent 执行流程与规范：AGENTS.md、CLAUDE.md 与规则文档

  • 适合理解规则文档为什么会成为 Agent 执行的治理层

• Agent Skill：是什么、怎么用与推荐

  • 适合理解任务能力如何按场景被扩展和复用

• AI 驱动的端到端开发协作标准

  • 适合把前面三层能力放回完整研发流程里看

• [与 AI 编码代理协作的工作流模式](./与 AI 编码代理协作的工作流模式.md)

  • 适合理解落到个人手里，怎么编排 Agent 才真正提效

• [团队 AI 使用收口与规范注入：一个透明网关的设计](./团队 AI 使用收口与规范注入：一个透明网关的设计.md)

  • 适合理解怎么把散落的团队用法收口，在转发前静默注入规范

这个专题的边界

这个专题只收“偏工程落地”的文章，不把所有 AI 方法论文章都混进来。目前 6 篇，按能力分层排列。

因此这个专题主要回答 6 个问题：

1. Agent 怎么接外部能力
2. Agent 怎么被规则约束
3. Agent 怎么按任务类型扩展能力
4. 团队怎么把这些能力串成可执行的协作流程
5. 落到个人手里，怎么编排 Agent 才真正提效
6. 团队规模化用 AI 时，怎么收口和注入规范

为什么做成专题

原来这几篇文章彼此有关联，但散放时阅读路径并不清楚。

整理成专题以后，逻辑会更稳定：

1. 先理解接入层
2. 再理解规则层
3. 再理解能力扩展层
4. 再回到完整协作标准
5. 落到个人层，看怎么编排 Agent
6. 最后到团队层，看怎么收口与注入规范

这样更像一套可以持续补充的“AI 工程基础设施文档”，而不只是零散笔记。