把 AI session 沉淀成两份资产
原文中文，约8600字，阅读约需21分钟。
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内容提要
本文介绍了一种工作流，旨在将AI会话的成果转化为可执行的技能和博客文章。工作流包括五个步骤，强调技能优先于博客。通过自定义构件，简化了内容编辑和格式转换，减少错误。作者分享了实践中发现的五个bug及其修复方案，以确保工作流的有效性和可靠性。
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延伸解读
工作流的实用性
本文介绍的工作流通过将AI会话的成果转化为可执行的技能和博客文章，提供了一种有效的知识管理方式。读者可以借鉴这种方法，将自己的工作经验系统化，避免重复劳动，提高工作效率。
潜在的错误与修复
作者在实践中发现了多个bug，并提供了相应的修复方案。这提醒读者在使用类似工作流时，需保持警惕，及时检查和修复潜在问题，以确保工作流的顺畅和可靠性。
技能与博客的关系
工作流强调技能优先于博客，这一设计理念有助于确保内容的准确性和实用性。读者在创建内容时，可以考虑先明确技能，再进行叙述，以增强信息的结构性和可操作性。
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Q&A
如何将AI会话的成果转化为可执行的技能和博客文章？
通过一个五步工作流，每次会话结束后生成一个可执行的技能和一篇博客，二者互为索引。
这个工作流的主要构件是什么？
工作流依赖三个自定义构件，分别是mxs、LiteXML和litexml CLI。
在实践中发现了哪些bug？
作者发现了五个bug，包括preview路径过时和self-closing tag处理不当等。
为什么技能的生成优先于博客？
因为技能的结构和内容的准确性是首要的，确保实际工程教训不被扭曲。
如何确保工作流的有效性和可靠性？
通过自我测试和修复在实践中发现的bug，确保每个步骤的准确性。
在使用LiteXML时需要注意哪些事项？
必须使用block tag包裹body，避免直接写bare text，且Markdown语法在LiteXML fragment内不解析。
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