3.1 目标： 围绕最新的 Claude Code 生态，掌握下一代 AI 交互协议
3.2 连接万物：MCP (Model Context Protocol) 实战
3.3 技术前瞻： 为什么 MCP 正在成为大模型连接数据的行业标准？
3.4 构建 MCP Server： 手把手带你写代码，让 AI 拥有“手脚”，能够安全地读取本地文件、连接数据库、操作第三方 API
3.5 赋予 AI 大脑：Skill (技能封装)
3.6 从“调教”进阶到“定义”： Skill 就是你喂给 AI 的“SOP（标准作业程序）”
3.7 实战落地： 教你如何把个人经验（如“企业级 Python 编码规范”、“Git 提交完美格式”）打包成 .claude/skills 文件夹，让 AI 瞬间继承你的专家经验
3.8 智能体架构：Subagent (子智能体)
3.9 架构思维： 为什么“一个万能 Prompt”永远打不过“三个专业小弟”？
3.10 主 Agent (Claude Code)： 它是 PM 与架构师，负责理解需求、拆解任务、验收结果
3.11 Subagent (子智能体)： 它是垂直领域的“专才”。只负责解决极窄的难题，做完即走，不污染主上下文，实现高效分工
