MCP插件与扩展
AI 的“万能插座”
MCP 是一套让 AI 连接外部工具和数据的通用规则。
例如连接 GitHub MCP 后，AI 就可能调用仓库工具读取 Issue、PR 或仓库信息。
AI GLOSSARY / LESS JARGON
AI 黑话，一次看懂
MCP、Skill、Agent、Token、Context……不讲术语套术语，只用人话和例子解释。
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热门词 · 编辑精选
Skill插件与扩展
给 AI 的“办事说明书”
Skill 是一套可重复使用的任务说明，让 AI 知道遇到某类工作时应该按什么方法去做。
例如YouTube Skill 可以规定：分析主题 → 给出标题 → 写简介 → 生成标签 → 检查 SEO 和格式。
AgentAI Agent
会自己分步骤干活的 AI
Agent 会围绕一个目标，决定下一步做什么，并在需要时调用工具继续完成任务。
例如给网站增加英文版并检查坏链接：读取结构 → 修改路由 → Build → 测试链接 → 修正错误。
Token模型与上下文
AI 计算文字用的“小单位”
Token 是 AI 处理内容时使用的基本单位，它和一个字或一个单词并不是一一对应。
例如“这个 MCP 会占很多 Token”可能是在说工具说明、上下文或返回内容占用了较多信息空间。
Context模型与上下文
AI 当前“脑子里能参考的东西”
Context 就是 AI 在处理当前任务时，可以拿来参考的信息。
例如让 Codex 修改网站时，你的要求、项目文件、AGENTS.md、Skills 与工具定义都可能成为上下文。
CLIAI编程
不用点按钮，直接用文字命令控制软件
CLI 就是在 Terminal 里输入命令来操作软件，而不是一直点图形界面的按钮。
例如用 gh issue list 查看 GitHub Issue，而不必打开网站逐个点击。
APIAPI与开发
让两个软件“对话”的窗口
API 是软件之间按照约定好的规则交换数据和调用功能的一种接口。
例如天气 App 可以请求天气服务的 API，再把返回的数据显示给你。
RAG知识与搜索
让 AI 先查资料，再回答
RAG 不只靠 AI 记忆，先去找相关资料，再根据资料回答。
例如员工询问差旅报销规则时，先检索公司制度，再把相关段落交给模型回答。