什么是AI Native？
AI Native与AI-enabled的界定与判断标准：AI是否构成系统的地基。移除AI后核心功能本质性失效为AI Native；仅效率下降则属外挂式增强。架构以意图解析、自主规划、多步执行为控制流，组织上AI居中枢，人处于目标与例外的元层，演化依赖数据飞轮持续学习。与传统自动售货机式交互不同，AI Native像助理，人给目标，系统自主完成多步任务。
基础概念
分类「基础概念」下的文章，共 6 篇
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给 AI 插上一根万能线，一文读懂MCP
如果只用一句话来解释：MCP 就是 AI 世界的“USB-C 接口”。它让 AI 应用和外部工具之间，第一次有了统一的插拔标准。
别再被AI黑话吓住了，一条视频讲清楚
AI 圈的热词越来越多：Prompt、RAG、Agent、MCP、Workflow…… 但它们不是孤立概念，而是 AI 从“聊天工具”走向“真实工作系统”的演进路线。 这条视频，帮你把这张地图讲清楚
Skill：AI 的岗位说明书，替代临时 Prompt
Skill 是 AI 的结构化任务指南，区别于临时 Prompt，通过定义适用场景、操作步骤和输出标准，确保 AI 行为稳定。适用于已知流程的重复任务，需注意精炼性和边界管理。
AI基础-人工智能概述：应用、现状与未来发展方向
本文介绍人工智能的基本定义、应用领域如路径规划和专家系统，现状涉及计算智能和感知智能的突破，以及未来从深度学习向认知计算的发展方向。
AI基础-什么是“Token”？什么是“词元”？两者什么关系？
文章介绍了Token在AI领域作为词元、区块链领域作为通证、计算机安全领域作为令牌的具体含义，解释了AI服务按Token数量计费的逻辑和当前主流模型的价格参考，并提醒了使用Token时的诈骗风险、信息安全防护和成本优化方法。