一位Java开发者，喜欢研究技术，同时也在学习Golang和Python中，对服务器、Linux使用比较熟悉。欢迎添加技术交流QQ群：655158296
前后端融合的工程里，排查一个「页面保存失败」的问题要横跨好几层：前端控制台、网关、后端多个服务、中间件、数据库。以前的处理路径是：找前端看请求 → 找后端捞日志 → 对 traceId → 查库验证，几个人来回扯半天。现在把这些能力都接成 MCP 工具给 AI（ELK 日志查询 MCP + 数据库 CLI，数据库那篇见 agent-database-cli），一句话描述问题，AI 按固定工作流自己跑完全程。这篇整理这套工作流。
……让 AI 直接连数据库干活（查表结构、验证数据、排查问题），最大的顾虑是安全和连接管理：密码放哪、怎么防止 AI 手滑删库、十来个环境怎么统一管理。我为此写了一个本地 CLI 工具 agent-database-cli（Rust 实现，npm 发包），把 MySQL、PostgreSQL、Redis（单机/集群）、Oracle、MongoDB 的连接、查询、元信息读取统一封装，配合 Claude Code 的 Skill 机制使用。这篇记录安装、配置和接入 Claude Code 的完整过程。
……用 Claude Code 做日常开发，四类可扩展资源（skill、agent、plugin、mcp）装多了之后经常要盘点「我到底装了什么」。这篇汇总最常用的查看命令和一个高频启动参数。
1. 查看已安装的 skill
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2. 查看已安装的 agent
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3. 查看已安装的 plugin
……用 Claude Code 干活一段时间之后，慢慢摸清了 Agent 和 Skill 这两个概念的门道。Agent 解决「谁来干、怎么干」，Skill 解决「会不会这一行」。这篇整理两者的原理，配上两个我自己在用的自定义样例，可以直接抄走改。
| 概念 | 本质 | 打个比方 |
|---|---|---|
| 模型（LLM） | 会推理的「大脑」，只能输入文本输出文本 | 一个聪明但没有手脚的顾问 |
| Agent | 模型 + 工具调用 + 自主循环：能读文件、执行命令、改代码、自己验收 | 授权完整的员工：自己查资料、自己动手、自己检查 |
| Skill | 预先打包的领域知识和流程，按需加载 | 员工手册里的 SOP：平时不占脑子，干到对应活时翻出来照做 |
Agent 是干活的，Skill 是干活的技能包，就这么简单。
……大模型一年之内名词井喷：预训练、SFT、RAG、多模态、Agent……每个词都认识，连起来就看不懂。这篇用一个人话版的比喻把它们串起来——把大模型当成一个打工人，你会发现所有概念都顺理成章。
大模型：一个替代人来打工的打工人。知识工作者他基本都能替代——设计师、客服、文员，顶多缺点创意；体力活也能干，但需要一副好身体（机器人硬件）。
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