教程05｜Baklib + AI 工作台
面向开发者的 AI 生产力引擎：在 Cursor/IDE 中工程化开发 Skills/Tools，通过 baklib-mcp-server（MCP）一键同步到 Baklib 生产环境，并注入站点/KB/DAM 的内容生态。附 4 步最小闭环上手路径。
这篇教程用一套可落地的“本地研发 → 一键同步 → 生产可用”流程，讲清楚 Baklib + AI 工作台的定位、价值与上手路径。你看完就能在 Cursor 里开发一个 Skill，并发布到 Baklib 工作台。
1）原理：Baklib + AI 工作台是什么
Baklib + AI 工作台的核心不是拖拽式编排，而是把 AI 能力做成工程化可交付的 Skills：
- 在 IDE（如 Cursor）里用任意框架编写 Skills/Tools
- 用
baklib-mcp-server把本地改动一键同步到 Baklib 生产环境 - 在工作台里直接调用，并注入站点/知识库/资源库等内容系统
2）核心价值：从“黑盒低代码”到“开发者生产力引擎”
低代码平台适合快速拼装原型，但复杂业务通常会遇到边界：版本化、测试、回滚、复用与迁移成本。Baklib 的路径是 Dev-centric：继续用 IDE 工程化交付，通过 MCP 把“开发-发布”变成稳定流水线。
3）内容即服务：Skills 如何注入内容生态
Skills 不只是“会回答”，更重要的是能直接进入企业内容系统：多站点复用、多语言策略、版本与协作的发布链路，以及 KB/DAM/CMS 等内容资产的连接与治理。
4）MCP 同步：本地研发 → 生产环境
MCP 的价值是把“本地开发”与“线上生产能力入口”打通，让交付可控：可测试、可回滚、低锁定风险。
5）动手实操：在 Cursor 开发并发布到 Baklib 工作台
只做一个最小闭环即可：
- 在 Cursor 打开一个 Skill（修改 prompt 或增加工具能力）
- 本地运行同步（
baklib-mcp-server） - 打开 Baklib AI 工作台，选择该 Skill
- 执行并确认结果在站点/KB/DAM 中生效
