用途：该技能在 Claude 中用于指导 AI 原生产品的构建，适用于集成 AI 功能（搜索、推荐、生成等）、围绕 AI 能力设计产品体验、实现 evals 与质量度量、优化 AI 成本与延迟，以及为模型持续改进做设计。
主要能力：
- 为未来模型构建：不围绕当前模型局限做设计，假设能力会快速提升，界面与架构应可随模型升级自动变好，并便于替换或升级模型。
- Evals 即产品规格：用可运行的测试用例定义“好”的标准，覆盖成功案例、失败案例与质量门槛，并在每次模型变更时运行、跟踪质量变化。
- 混合方案：AI 负责模式识别、自然语言理解、创意生成与模糊输入；传统代码负责确定性逻辑、计算、校验、访问控制与关键路径。常见模式包括 AI 理解意图+代码执行、AI 主判+规则兜底、AI 生成+代码过滤排序。
- AI UX 模式：流式输出、渐进式披露、重试与细化、置信度提示、成本感知路由（简单查询用小模型）。
- 决策树：确定性逻辑用传统代码；模式匹配/NLP 用 AI 加兜底；创意生成用 AI 加人工监督；随数据改进的场景用 AI+ML。
使用方式：技能提供三类模板——带 evals 的 AI 功能规格、AI 成本优化清单、AI UX 实现要点，以及构建前/中/后的检查清单。
适用场景：AI 搜索、推荐、内容审核、代码审查等 AI 功能的产品设计与质量度量。
限制：资料未提供具体安装命令、收费信息或平台支持细节；示例代码为示意，实际实现需结合自身技术栈。