"判断 AI Agent 何时需要领域特定语言，何时 JSON Schema 已经够用，并用最小 DSL 架构建立可验证的执行边界。"
"Learn when an AI agent needs a domain-specific language, when JSON Schema is enough, and how to build a minimal DSL with deterministic validation."
MCP Elicitation 把工具执行中的人工决策变成可恢复的协议状态。本文讲清 form、URL、安全边界、状态持久化与重试设计。
MCP Elicitation turns missing input into recoverable control flow. Learn form vs URL mode, state handling, security boundaries, and retries.
大多数企业提供了AI培训，但59%的领导者报告员工技能存在缺口。OpenAI Academy的生态系统方法针对真正的瓶颈：不是工具获取，而是判断力和跨领域应用能力。
Most enterprises offer AI training, yet 59% of leaders report a workforce skills gap. OpenAI Academy's ecosystem approach targets the real bottleneck:
Ramp 工程师用 OpenAI Codex 把代码审查时间从小时压缩到分钟，并构建了 on-call 自动化 Agent。他们如何识别正确的瓶颈，其他团队能学到什么。
Ramp engineers used OpenAI Codex to cut code review time from hours to minutes and built an on-call automation agent. Here is how they identified the
企业 AI 落地有一个跨行业反复出现的模式。一个团队评估了 AI 工具，在试点项目上确认有效，然后在部署阶段撞墙。墙不是模型能力。是数据。代码库、文档、业务系统和运营知识都在企业防火墙后面，受数据驻留法规、行业合规要求和内部安全策略的约束。把这些数据搬到云端 AI 工具那里，在很多行业不仅不可行，而
Enterprise AI adoption has a pattern that gets repeated across industries. A team evaluates an AI tool, confirms it works on a pilot project, and then
