This article was written on January 19, 2026.

Recently, terms like Skills and Plugins have been trending in AI developer communities. At first, I was confused—aren’t these all about “letting AI call tools”? Why do we need so many concepts?

After examining the code of several Skills, I finally understood what problems each of them is solving.

This article doesn’t focus on definitions. Instead, I want to start from engineering pain points and gradually deduce why we need these things. If you’re also confused by these new terms, I hope this article can help clarify your thoughts.

この記事は2026年1月19日に書かれました。

最近、AI開発者コミュニティで Skills、Plugins といった言葉が頻繁に見られるようになりました。最初は混乱していました—これらは全て「AIにツールを呼び出させる」ことではないのか？なぜこれほど多くの概念が必要なのか？

いくつかの Skill のコードを見た後、ようやくそれぞれが何の問題を解決しているのかを理解しました。

この記事は定義を語るのではなく、エンジニアリングの課題から出発し、なぜこれらが必要なのかを段階的に導き出したいと思います。もしあなたもこれらの新しい用語に混乱しているなら、この記事が考えを整理する助けになれば幸いです。

本文写于2026年1月19日。

最近在各种AI开发者社区里，Skills、Plugins这些词被刷屏了。我一开始也是一头雾水——这些东西不都是”让AI调用工具”吗？为什么要搞这么多概念？

在看了好几个Skill的代码之后，我才理解它们各自在解决什么问题。

这篇文章不讲定义，我想从工程痛点出发，一步步推导出为什么我们需要这些东西。如果你也被这些新词搞得晕头转向，希望这篇文章能帮你理清思路。

Disclaimer: I have only been using this approach for my personal projects and have not tried it at work yet. I am not sure if it would work well for a team, but it has been working well for me so far.

This is my workflow as of December 8th, 2025. It will probably evolve over time.

I recently spent some time taking DeepLearning.AI’s Agentic AI course and earned the certificate. It took around six hours. The content focuses on core concepts and applications of Agentic AI; the course quality is high, but as an intro it stays fairly light and doesn’t dive much into math or implementation details.

Thinking back, the last time I took an Andrew Ng course was in 2016 or 2017—his Machine Learning on Coursera. Nearly nine years ago; time flies.

Next I’ll summarize the core ideas from the course and answer one question: Why, as of Nov 2, 2025, is Claude Code the most successful agentic product?

Note that the course uses AI Suite for hands-on implementation, which differs from commonly used stacks like LangGraph and OpenAI Agent SDK. So these notes won’t go deep into code implementation details.

最近、DeepLearning.AI の Agentic AI を学習し、証明書 を取得した。学習時間は合計で約 6 時間。内容は Agentic AI の基本概念と応用の紹介が中心で、講座の質は高い。ただし入門向けなので、数学や実装コードは多くない。

振り返ると、Andrew Ng の講座を前回受けたのは 2016〜2017 年、Coursera の Machine Learning だった。もう約 9 年前。時が経つのは早い。

以下では本講座の要点をまとめ、次の問いに答える：2025 年 11 月 2 日現在、なぜ Claude Code は最も成功した Agentic 系製品なのか。

なお、講座の実装は AI Suite を用いており、現在よく使われる LangGraph や OpenAI Agent SDK とは少し異なる。そのため本ノートでは実装の細部にはあまり踏み込まない。

最近花了一些时间学习DeepLearning.AI的Agentic AI，并且拿到了证书。一共花了六个小时左右。内容偏向于介绍Agentic AI的一些基本概念和应用，课程质量很高，但是由于是入门课程，所以内容比较浅显，没有涉及到太多的数学和代码实现。

回想起来，上一次学 Andrew Ng 的课程还是在 2016 或 2017 年，在 Coursera 上学他的 Machine Learning。已经将近九年前的事了，时间飞逝啊。

接下来我将总结这门课的核心内容，并回答一个问题：为什么截至 2025 年 11 月 2 日，Claude Code 是最成功的 Agentic 类产品？

注意到这门课使用的是AI Suite来做具体的实现，这与现在大家使用较多的 LangGraph、OpenAI Agent SDK 等略有区别，所以笔记里不会涉及很多的代码实现细节。

This article was written on June 28, 2025. Due to the rapid changes in the AI era, the facts and my attitudes described in this article may change dramatically even after just one day. Please refer to the latest situation.

この記事は2025年6月28日に書かれました。AI時代の日進月歩により、一日経っただけでも、本記事に書かれた事実と私の態度が大きく変化する可能性があります。最新の状況を参考にしてください。

本文写于2025年6月28日，AI时代的日新月异导致哪怕隔了一天，本文中所写的事实与我的态度都有可能发生极大的变化，请以最新情况为准。

In the past, I found it quite hard to understand React code as a backend developer. But recently, I gained some insights from my daily development work, and I want to share them with you.

過去に、バックエンド開発者としてReactのを理解するのがとても難しいと感じました。しかし最近、日々の開発作業からいくつかの洞察を得ることができたので、それを皆さんと共有したいと思います。

之前总结的东西 放一下出来 一直记不住的东西之一

日子过的真的好快啊，又忍不住来写点东西

这一篇的后续https://lifeodyssey.github.io/posts/b58cbef5.html 先写一下手上这套方案的缺陷 - 只能做日常记录，没有做到Personal Knowledge Management (PKM) - 因为没有购买obsidian的付费服务，依赖于git进行同步，无法做到全平台同步，只能在桌面端使用，移动端还是依赖于便签app - 对任务清单的支持不好，这部分还是用Microsoft ToDo解决的

日后或许会把他和nextcloud结合起来 主要根据这个完成的https://diygod.me/obsidian/