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pstack 是 Lauren Tan 开源的一套工程技能和原则体系。它的目标不是让 Agent 写更多代码，而是把资深工程师的工作习惯，包括调查、架构设计、测试、审查、验证和复盘，固化成一套 Agent 可以执行的系统。 /poteto-mode 是整个系统的入口。用户只需要描述目标和完成标准，它就会判断任务类型、选择对应的执行手册，再调用 / ...

多个AI智能体怎么高效协作？有人用最返璞归真的方式给出了答案。 squad 这个Rust写的命令行工具，核心思路就是让Claude Code、Gemini CLI、Codex、OpenCode这几个顶尖AI助手，像坐在同一张会议桌上一样顺畅协作。实现思路极其朴素：没有复杂后台进程，全靠Shell命令配合一个SQLite数据库来传递“消息”，每次命令执行都是 ...

这简直太棒了！ 如何构建你的第一个AI智能体（完整指南） 如果我一年前就拥有这份指南，我的第一个应用一天就能发布，而不是两周。 在合适的人手中，它能改变一切：

让 AI 画个架构图，出来的多半是一排排整齐方块加箭头，看着是图，其实啥也没讲清楚。 coleam00 开源的这个 Excalidraw 画图 Skill，讲究图要能表达论点，一对多就画扇形展开，先后关系就上时间线。 技术图里还会嵌上真实的代码片段和数据样例，不是空盒子配标签，读图的人能对上号。 GitHub：http://github.com/coleam0 ...

虽然大部分 Skills 由自己编写，但看看别人写的 Skills 也备受启发。 [*]仓库 👉：github.com/LinklyAI/best-skills [*]这个仓库综合了 skills.sh,clawhub,skillshub,X,bluesky,hacknews,GitHub 等的数据，每日统计一次，计算出 9 个 top 100 Skills 榜单： [/tr] [/table] [*]统计数据使用 csv 格式存放 [*]CC-BY ...

单线程干活再怎么能肝，天花板也摆在那儿。要是能同时拉几个AI Coding Agent并行推进，效率不得直接起飞？ 但并行这事坑也不少，分支冲突、端口掐架、订阅额度烧得飞快，随便一个就能把你折腾够呛。 orca 直接把这堆破事打包成了一个IDE级产品，叫ADE（Agent Development Environment）。它让你在一个界面里同时调度多个 ...

用终端加编码 agent 干活时，想看代码就得忍受满屏 diff 和 agent 的长篇文字汇报。 这是一个Rust 写的 herdr 插件，Claude Code、Codex、Gemini CLI 这类 MCP agent 配一个代码评审面板。你在面板里选中某几行代码、写下意见、打个标签（fix / verify / question / nit），批注会带着行号锚点结构化地传回给 agent 去改。 ...

办公 Agent 百团大战来了，太特么内卷了。 目前来看 WorkBuddy 似乎一枝独秀，但是，这点差距其实对于其他大厂而言，也不算优势，搞个 Token 补贴，用户可能就直接上来了。 关键是产品能不能留住用户？留住用户看的无非就是这 3 点： 1、AI 的能力和编排稳不稳定？ 2、体验好不好？ 3、价格有没有性价比？ 当然了，就国 ...

赋予 AI 代理浏览器访问权限很容易，但要了解它做了什么却很难。 OpenBot 是一个开源代理平台，用于在您自己的基础设施上运行 AI 助手，专为希望代理能够使用浏览器、文件和工具的开发者而设计。 它能帮助您将 AG-UI 代理连接到计算机，并在执行每个操作之前，通过策略和审计路径进行处理。 主要功能： • 每个 Bot 一 ...

学机器学习经常两头不靠：理论派满屏公式，实战派直接甩代码。Machine Learning Visualized 用可视化和交互把推导过程串起来，让你看到参数怎么一步步收敛。 1⃣ 神经网络、逻辑回归、感知器从头推导，公式不跳步 2⃣ Marimo 交互笔记本，调参数实时看效果 3⃣ 训练过程可视化，收敛路径和权重变化直接展示 4⃣ 覆盖 PCA、 ...

网上的 ML 教程容易走两头：要么满屏公式推导劝退，要么只教调包不讲为什么。《Applied Machine Learning in Python》走中间，每个算法从头推导，同时给纯 Python 手写实现，把原理和代码绑在一起讲。 1⃣ 覆盖 30+ 算法：回归、分类、聚类、降维 2⃣ 每个算法配完整推导 + 纯 Python 实现 3⃣ 深度学习：ANN、CNN、自编码 ...

多agent分工 2026/8/26 小人=老板（你）：只跟工头说话。 蓝=Vesper 工头：接活→派单→终审→简报。k3·max。铁规：工头不写码。 绿=施工（黑道）四人（名字后=脑·档）： - Codex（gpt）：做界面，最强，脑小切小单 - Coder（k3）：做后端，冠军 - Lumen（k3）：Coder 替补，同锅饭 - Porter（deepseek）：搬运 红=质 ...

惊艳， Qwen 3.8 27B的编程能力超强 图中是我在公司一个非常复杂的项目（有LPK、有算力舱、有ARM、有X86, 还有 Chrome插件） Qwen 3.8 27B一次修复的bug有： 1. 添加手机端长按Chrome新标签图标弹出右键菜单 2. 添加手机端Chrome新标签页下拉刷新效果 3. PC端和手机端删除新标签页的图标， 另一端刷新后，删除图标又回来 ...

这个创建Skill的元Skill有点牛逼啊，比Codex自带的Skill-creator强多了！ 六个步骤把一个完整的工作流沉淀下来。 一、找根问题 如果用户说“做一个写作 Skill”，Dao-Skill 会先判断用户创建Skill的核心目的，避免Skill核心模糊——用户真正需要的是提炼文风、选题判断、文章生产，还是一整套内容创作系统？ 二、找核心 ...

收录了由 Anthropic、Google Labs、Vercel 和 Stripe 等公司工程团队开发的 1497 多个官方代理技能。 https://github.com/VoltAgent/awesome-agent-skills

Cisco 网络协议依赖关系！！！📌| IPCisco . CCNA 课程：https://buff.ly/u9ScN7E . Packet Tracer 实验文件：https://buff.ly/GF9kL2E . CCNA 闪卡题：https://buff.ly/SAj7QpZ . 网络测验：https://buff.ly/WEQQ1I6

最近 Pi 很火，但很多人一上来就只装 Extension。其实 Skill 才是更值得折腾的一块。 Pi 遵循 Agent Skills 标准，Claude Code、Codex 那套 Skill 很多能直接拿过来用，不用死盯 Pi 自己那点生态。 我自己比较常看这几个来源： Pi Skills Mario 自己维护的合集。网页搜索、浏览器、YouTube 转写、语音转文字、Google ...

当AI Skills这套生态火成开发者新宠之后，一个被大多数人选择性忽略的隐患，也终于藏不住了。 那些从网上扒下来的Skill，在你把它塞进Claude Code运行环境之前，你真敢闭着眼睛直接加载吗？——万一里头埋了恶意指令、靠提示词注入偷摸绕过安全边界、甚至在后台静默打包你的本地代码往外传，这后果想想都后背发凉。 专治 ...

【ai-memory：给AI智能体装上“存档”与“接力棒”】这个名为ai-memory的开源项目为AI编程智能体提供了一套跨平台的长期记忆方案（repo：akitaonrails/ai-memory）。它通过生命周期钩子捕捉Claude Code、Cursor、Devin等工具的操作记录，并将其自动整理为存放在Git仓库中的Markdown文档。其核心价值在于“跨工具接力”：当 ...

ncode-OpenCode Memory 允许 AI 编码代理使用本地向量数据库进行持久内存存储，从而在会话之间保留上下文信息。 https://github.com/tickernelz/opencode-mem