docs(ai): 新增两篇文章到目录

- 新增 AI 编程 Skills 工具指南（programmer-essential-skills.md）
- 新增大模型 API 调用工程实践（llm-api-engineering.md）
- 更新 sidebar 添加文章链接
- 更新 README 添加文章介绍和列表

Author: Snailclimb

docs/.vuepress/sidebar/ai.ts

@@ -8,6 +8,7 @@ export const ai = arraySidebar([
     prefix: "llm-basis/",
     children: [
       { text: "万字拆解 LLM 运行机制", link: "llm-operation-mechanism" },
+      { text: "大模型 API 调用工程实践", link: "llm-api-engineering" },
       { text: "AI 编程开放性面试题", link: "ai-ide" },
     ],
   },
@@ -45,6 +46,10 @@ export const ai = arraySidebar([
     icon: ICONS.CODE,
     prefix: "ai-coding/",
     children: [
+      {
+        text: "AI 编程 Skills 工具指南",
+        link: "programmer-essential-skills",
+      },
       {
         text: "IDEA + Qoder 插件多场景实战",
         link: "idea-qoder-plugin",

docs/ai/README.md

@@ -34,6 +34,8 @@ head:
 
 这些问题，不搞懂 LLM 的底层原理就永远只能靠玄学调参。在[《万字拆解 LLM 运行机制》](./llm-basis/llm-operation-mechanism.md)中，我把 Token、上下文窗口、Temperature 这些概念还原成了清晰、可控的工程参数。
 
+搞懂原理后，还需要知道怎么把这些模型调用落地到生产。[《大模型 API 调用工程实践》](./llm-basis/llm-api-engineering.md)系统拆解了一条完整的调用链路：业务入口 → Prompt 组装 → 模型网关 → 流式响应 → 重试限流 → 结构化返回，从 Demo 到生产级应用的核心知识点全覆盖。
+
 ### 2. AI Agent 知识体系
 
 AI Agent 是当下最热的方向，但网上的资料要么太浅要么太散，很难串起来。[《一文搞懂 AI Agent 核心概念》](./agent/agent-basis.md)把 Agent 从 2022 到 2025 年的六代进化史梳理了一遍，讲清楚 Agent 和传统编程、Workflow 的本质区别，以及 Agent Loop、Context Engineering、Tools 注册这些核心概念。
@@ -73,6 +75,7 @@ AI 编程工具正在改变开发者的工作方式，面试也开始问了：
 
 光看概念不够，得亲手用过才知道边界在哪。这个系列都是真实场景的实战案例：
 
+- [《AI 编程 Skills 工具指南》](./ai-coding/programmer-essential-skills.md)：实战分享 6 个 AI 编程 Skills，覆盖 TDD 开发流程、代码审查、UI 设计、网页自动化与 Skill 开发
 - [《IDEA 搭配 Qoder 插件实战》](./ai-coding/idea-qoder-plugin.md)：从接口优化到代码重构，展示如何在 JetBrains IDE 中利用 AI 完成从分析到落地的完整闭环
 - [《Trae + MiniMax 多场景实战》](./ai-coding/trae-m2.7.md)：使用 Trae IDE 接入 MiniMax 大模型，通过 Redis 故障排查和跨语言重构场景，分享 AI 辅助编程的实战经验与踩坑心得
 - [《Claude Code 接入第三方模型实战》](./ai-coding/cc-glm5.1.md)：通过 Claude Code 接入 GLM-5.1，完成 JVM 智能诊断助手搭建和百万级数据量慢查询治理，分享 AI 辅助编程的工作方法与踩坑经验
@@ -84,6 +87,7 @@ AI 编程工具正在改变开发者的工作方式，面试也开始问了：
 ### 大模型基础
 
 - [万字拆解 LLM 运行机制：Token、上下文与采样参数](./llm-basis/llm-operation-mechanism.md) - 深入剖析大模型底层原理，把 Token、上下文窗口、Temperature 等概念还原为清晰、可控的工程概念
+- [大模型 API 调用工程实践：流式输出、重试、限流与结构化返回](./llm-basis/llm-api-engineering.md) - 系统拆解 AI 应用调用大模型 API 的生产链路，覆盖流式输出、重试、限流、结构化返回与 Java 后端落地
 - [AI 编程开放性面试题](./llm-basis/ai-ide.md) - 7 道高频开放性面试问题，涵盖 AI 编程 IDE 使用技巧、AI 对后端开发的影响等
 
 ### AI Agent
@@ -105,6 +109,7 @@ AI 编程工具正在改变开发者的工作方式，面试也开始问了：
 
 ### AI 编程实战
 
+- [AI 编程 Skills 工具指南：Superpowers、Web Access 与代码审查实战](./ai-coding/programmer-essential-skills.md) - 实战分享 6 个 AI 编程 Skills，覆盖 TDD 开发流程、代码审查、UI 设计、网页自动化与 Skill 开发
 - [IDEA + Qoder 插件多场景实战：接口优化与代码重构](./ai-coding/idea-qoder-plugin.md) - 通过深分页优化、祖传代码重构两个真实案例，展示 AI 辅助编程的实战效果
 - [Trae + MiniMax 多场景实战：Redis 故障排查与跨语言重构](./ai-coding/trae-m2.7.md) - 使用 Trae IDE 接入 MiniMax 大模型，通过 Redis 故障排查和跨语言重构场景，分享 AI 辅助编程的实战经验
 - [Claude Code 接入第三方模型实战：JVM 智能诊断与慢查询治理](./ai-coding/cc-glm5.1.md) - 通过 Claude Code 接入 GLM-5.1，完成 JVM 智能诊断助手搭建和百万级数据量慢查询治理