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Author: kimmywork

.gitignore

@@ -9,4 +9,7 @@ docs/.vitepress/dist/
 
 *.log
 
-docs/.vitepress/cache
+docs/.vitepress/cache
+
+.DS_Store
+Thumbs.db

AGENTS.md

@@ -0,0 +1,61 @@
+# 写作风格指南（基于 docs/chapters）
+
+以下规则用于 AI 在本书中撰写或改写章节内容，保持与现有章节一致的写作风格与结构。
+
+## 语气与叙述
+
+- 友好、耐心、口语化、引导式，但不幼稚、不俯视读者，也不把读者当成小孩子。
+- 常用提问引导思考（例如“为什么会这样？”“那该怎么办？”），语气保持专业与克制。
+- 先给直观解释，再给更严格的概念或结构化表述。
+- 允许轻量自我指代/引导（如“我们可以看到”“我们先看一个例子”）。
+
+## 概念呈现方式
+
+- 先直觉/类比，再进入正式概念或定义。
+- 即便解释口语化，也尽量给出标准、严谨的术语和定义，避免误导。
+- 常用“短句总结 + 加粗关键词”的方式强调要点。
+- 中英术语并列出现，格式常为“中文（English）”或“中文 English”。
+- 不堆砌概念，控制密度与节奏。
+
+## 章节结构与节奏
+
+- 使用清晰的 Markdown 标题层级（# 章节、## 小节、### 子节）。
+- 每个小节围绕一个明确问题或概念展开。
+- 示例与解释交替出现，避免纯概念堆叠。
+- 常见收尾结构：
+  - “小结/总结”
+  - “练习”（列表形式，偏可操作）
+  - “延伸阅读”（链接到 reference 目录）
+
+## 示例与代码
+
+- 以 JavaScript 为主，必要时可以用伪代码或其他语言对比，但需明确标注。
+- 代码块短小、可直接运行，示例名称尽量直观。
+- 代码前后给出简短解释，强调“为什么这么写/会发生什么”。
+- 允许用数学公式（LaTeX）辅助说明，但不应喧宾夺主。
+
+## 格式与排版
+
+- 关键术语用 **加粗**。
+- 列表常用无序列表（* 或 -），用于“要点/原因/步骤”。
+- 提醒/注释常用引用块（> 提醒：...）。
+- 强调差异或对比时使用短段落分隔。
+
+## 读者假设
+
+- 默认读者为零基础或初学者，尽量减少跳步。
+- 遇到“容易误解/容易出错”的点要显式提醒。
+- 不制造焦虑，适当安抚读者，明确展示学习进步与里程碑。
+
+## 链接与引用
+
+- “延伸阅读”集中链接到 `docs/reference`（或其子目录）下的概念条目。
+- 章节主体尽量少外链；必要外链放在首次出现处，且简短。
+
+## 练习风格
+
+- 练习题偏“动手写/动手改”，一到四条为宜。
+- 明确引导 Learn-by-doing，鼓励多动手、多尝试。
+- 引导发散思维，不局限于教程中给定的例子或解法。
+- 题目表述清晰，避免过度开放。
+- 与本章关键概念直接相关。

CLAUDE.md

@@ -0,0 +1 @@
+AGENTS.md

README.md

@@ -0,0 +1,3 @@
+# Introduction to Programming
+
+A guide for anyone to be ready to programming in anything.

README.md

@@ -39,14 +39,29 @@ module.exports = {
   themeConfig: {
     nav: [
       { text: "编程导引", link: "/chapters/intro" },
+      { text: "AI氛围编程", link: "/agentic-ai/" },
       { text: "参考", link: "/reference/glossary" },
     ],
 
     sidebar: {
       "/chapters/": chaptersAndGuides,
       "/reference/": [{ text: "概念解释", link: "/reference/glossary" }],
       "/guides/": chaptersAndGuides,
-    },
+      "/agentic-ai/": [
+          {
+            text: "AI氛围编程",
+            collapsed: false,
+            items: [
+              { text: "介绍", link: "/agentic-ai/intro" },
+              { text: "AI 协同基础", link: "/agentic-ai/ai-essentials" },
+              { text: "多模态创作能力", link: "/agentic-ai/multimodal-creativity" },
+              { text: "逻辑与推理", link: "/agentic-ai/reasoning-logic" },
+              { text: "Vibe Coding 实践", link: "/agentic-ai/vibe-coding" },
+              { text: "智能体系统构建", link: "/agentic-ai/agentic-system" },
+            ]
+          }
+      ]
+    },
     footer: {
       message: "CC-BY 4.0 Licensed",
       copyright:"Copyright © 2015-present Kimmy Liu",

docs/.vitepress/config.js

@@ -0,0 +1,72 @@
+# 智能体系统构建（Agentic System）
+
+当你习惯了“一个 AI 帮你干活”，下一步自然会想：**能不能让多个 AI 协作？**
+
+这就是从“助手”走向“系统”的开始。
+
+**短句总结：** **从单兵到小队，关键在协作。**
+
+## 工具能力：让 AI 真的“动手”
+
+Agent 的核心差别，是它能使用工具（Tool Use）。
+
+常见工具包括：
+
+- **文件系统**：读写文档、整理资料。
+- **终端命令**：跑脚本、执行构建。
+- **外部 API**：拉取数据、调用服务。
+
+这意味着你不只是在“问”，而是在“授权它做事”。
+
+> 提醒：工具权限要“最小化”。能不开放的，就先不开放。
+
+**短句总结：** **可控授权** 才能安全协作。
+
+## 协议与标准：为什么需要 MCP
+
+当多个工具与多个应用要互通时，就需要标准协议。
+
+**MCP（Model Context Protocol）** 的目标，就是让模型能够**稳定地理解与调用外部上下文**。
+
+直觉上，它像“统一接口”：
+
+- 你不需要关心每个工具的细节。
+- 你只需要遵守一种“标准对话格式”。
+
+**短句总结：** **统一接口** 才能降低协作成本。
+
+## 自动化系统：把任务变成流程
+
+一个简单的 Agent 工作流，通常包含三个角色：
+
+1. **规划者（Planner）**：拆解任务。
+2. **执行者（Executor）**：调用工具完成步骤。
+3. **验收者（Reviewer）**：检查结果并回滚。
+
+可以用伪代码表示：
+
+```text
+计划 -> 执行 -> 检查 -> 通过/返工
+```
+
+这样做的好处是：**出错可回退，结果可复现**。
+
+**短句总结：** **流程化** 是系统可靠性的来源。
+
+## 小结
+
+- Agent 的价值在于**工具使用**。
+- 标准协议让协作可扩展。
+- 工作流让系统更可靠、更可控。
+
+## 练习
+
+1. 列出你想让 Agent 具备的 3 个工具能力。
+2. 设计一个“规划者-执行者-验收者”的任务流程。
+3. 为你的流程写出 2 条“失败回滚”规则。
+
+## 延伸阅读
+
+- [同步与异步 Sync & Async](../reference/glossary/sync-async.md)
+- [进程与线程 Process & Thread](../reference/glossary/process-and-thread.md)
+- [事务 Transaction](../reference/glossary/transaction.md)

docs/agentic-ai/agentic-system.md

@@ -0,0 +1,94 @@
+# AI 协同基础（AI Essentials）
+
+这一章想解决一个最核心的问题：**你和 AI 到底怎么配合，才不会鸡同鸭讲？**
+
+直觉上，我们像在“提问”。但严格一点看，你其实在做三件事：
+
+- **定义目标**：你想要什么结果？
+- **设定边界**：哪些内容必须遵守？
+- **指定格式**：你希望它怎么输出？
+
+**短句总结：** **目标 + 约束 + 格式**，是协作的基本骨架。
+
+下面我们按大纲，把它展开。
+
+## 思维转变：从搜索到生成
+
+搜索引擎是在“找答案”，而大模型是在“生成答案”。这两件事看起来很像，但本质不同。
+
+- 搜索强调**已存在的事实**。
+- 生成强调**合理的可能性**。
+
+这也解释了为什么它有时会“答非所问”——它在努力给出**最像答案**的内容，而不是**最权威的答案**。
+
+那怎么办？
+
+一个实用的做法是：**先让它给框架，再让它补细节**。比如：
+
+```text
+你先列出 3 种可能的解释，每一种给出适用场景和潜在风险。
+```
+
+**短句总结：** **先框架，后细节**，能降低走偏的概率。
+
+## 高效沟通：清晰指令、语境约束、多轮迭代
+
+很多人把 Prompt 当作“提问”，其实更像“下达任务”。
+
+一个清晰的指令，通常包含 4 个要素：
+
+- **目标（Goal）**：要完成什么。
+- **背景（Context）**：有哪些已知条件。
+- **约束（Constraint）**：不能做什么、必须符合什么。
+- **格式（Format）**：输出成表格、清单还是代码。
+
+可以用一个简单的模板：
+
+```text
+目标：……
+背景：……
+约束：……
+输出格式：……
+```
+
+别担心一开始写得生硬，关键是**可复用**。你会发现，多轮迭代其实很像“调试”（Debug）：逐步缩小问题空间。
+
+> 提醒：如果结果不对，不要只说“错了”，要指出**哪里不符合约束**。
+
+**短句总结：** **结构化表达** 才能稳定复现结果。
+
+## 场景实战：写作、分析、决策辅助
+
+AI 最常见的三类用法，分别是：
+
+1. **写作**：先给框架，再润色语言。
+2. **分析**：先列变量，再比较方案。
+3. **决策辅助**：先列利弊，再给风险提示。
+
+举个最简单的决策场景：
+
+```text
+我在 A 和 B 之间选择，请按“成本/风险/时间/可控性”四个维度打分，并给出一句话结论。
+```
+
+你会发现，它不一定给你最终答案，但能帮你把问题**结构化**。这就已经很有价值了。
+
+**短句总结：** **让 AI 帮你搭架子**，你负责最后拍板。
+
+## 小结
+
+- **生成式 AI** 更像“合理生成”，而不是“权威检索”。
+- **清晰指令** 等于“目标 + 约束 + 格式”。
+- **多轮迭代** 是协作的常态，不是失败。
+
+## 练习
+
+1. 用“目标/背景/约束/格式”写一个 4 行 Prompt。
+2. 选一个你常做的任务，写出“先框架后细节”的两步指令。
+3. 让 AI 给你一个方案后，补充 2 条你自己的约束并要求它重写。
+
+## 延伸阅读
+
+- [调试 Debug](../reference/glossary/debug.md)
+- [测试 Testing](../reference/glossary/testing.md)
+- [安全与安全性 Safety & Security](../reference/glossary/safety-and-security.md)

docs/agentic-ai/ai-essentials.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+---
+layout: home
+hero:
+  name: AI智能体入门
+  text: Agentic AI
+  tagline: 从“和 AI 聊天”，到“和 AI 共事”
+  actions:
+    - text: 开始阅读 →
+      link: /agentic-ai/intro
+      theme: brand
+---