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 --> 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

这个专题的边界

这次先只收“偏工程落地”的 4 篇，不把所有 AI 方法论文章都混进来。

因此这个专题主要回答 4 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

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. 最后回到完整协作标准

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。