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规划和验收，是现在 AI engineering 的三个核心环节，实践下来还是有不少心得。 我觉得一个比较重要的工作是上下文（文档）管理，每个设计，讨论，决策都应该沉淀成文档，每一次测试报告也都应该留下来。 更重要的是，写文档是 Agent 向人类汇报工作，以及让其他 Agent 来 Review，使用自己工作的最佳方式。 ...

Pi 处理上下文压缩的方式，比我想象中有意思！ 先简单说一下，Pi 原生的上下文压缩逻辑，其实非常简单： Context 快满了 → 总结旧上下文 → 保留最近消息 → 继续工作。 但是社区已经出现了好几种不同的思路： 1. pai-acp：遗忘流派，让 AI 自己决定忘掉什么 不再是等 Context 满了再统一压缩，而是让 Agent 主动去判 ...

把团队的真实 Agent 使用记录沉淀成经过验证、可版本管理的共享 Skill 与团队 Memory，解决 Agent 能力无法在团队内复用和治理的问题。 https://github.com/leoriczhang/teamEvolver

Agent 写分析文案很强，写电子表格却老出错，数错表头行、插一行之后整片 B7 引用悄悄失效。 这个框架干脆不让 agent 碰单元格坐标：模型写成 React，公式引用按名字走，最后由框架统一解析成 A1 并导出带活公式的 .xlsx。 https://github.com/lianghsun/open-sheet ...

🔥 震惊！OpenRouter数据显示：AI智能体已吃掉超70% Token！ 大多数Token，早已不是人类在用： 🔹2025.9：智能体仅2%，人类57%，总量0.66万亿
🔹2025.12：智能体冲到19%，人类52%，总量0.85万亿
🔹2026.3：智能体反超至53%，人类跌至28%，总量2.55万亿
🔹2026.6：智能体69%，人类17%，总量6.19万亿
🔹2026.8：智能体 ...

让 Claude Code 做技术选型或者查一个线上问题，它经常上来就给结论，中间想问题的过程是跳过去的。 cc-thinking-skills 把 28 个思维模型做成了可以直接装的 Skill，覆盖诊断、决策、风险、创造、战略几类。 比如用科学方法那条定位 Bug，先排因再挑成本最低的实验去验证，而不是一上来就改代码。 GitHub：http://githu ...

Pi Agent 第一步，肯定是设置好看的状态栏🔥 我这里给大家推荐 pi-footer 这个项目。 它不是简单换个颜色，而是把 Pi 当前的模型、Provider、Thinking Level、Context 使用率、Token 消耗、Session 费用、运行时间和 Git 状态，全都放到状态栏里。 平时 Pi 跑久了，最容易忽略的就是 Context 还剩多少、用了多少 Token、 ...

从 OpenClaw 到 Codex：AI Agent 如何重塑内容创作与创业 来自 @rileybrown 和 @bilawalsidhu 的深度对谈，Bilawal 从「一台 MacBook Pro 上跑 6 个不同人设的 OpenClaw，通过 WhatsApp/Telegram 远程发指令，自动汇总会议记录和 YouTube 数据」到「全面转向 Codex 作为"通用生活操作系统"」，过程中「Codex 应用内浏 ...

@addyosmani 89.4K 🌟 agent-skills 开源项目中的核心规范文档，明确定义了 Skills 的结构与写作标准。是一套面向 AI 行为工程的提示设计方法论，用最小的上下文开销，换取最可靠的行为改变。 Skill Anatomy https://github.com/addyosmani/agent-skills/blob/HEAD/docs/skill-anatomy.md # 结构规范：最小必需 + 按需 ...

如果你想系统地学习人工智能代理（AI Agent）的开发，Datawhale 社区的 Hello-Agents 系列值得你仔细研读。 目前，代理的开发方法已经出现了分歧。一类包括 Dify、Coze、n8n 等，它们本质上是将传统的流程​​驱动思维包装成新的外壳，其中 LLM 更多地扮演后端数据处理引擎的角色。另一类则是真正意义上的原生 AI 代理， ...

Coding Agent 时代，文档的第一读者可能正在从人变成 Agent。 北大这篇论文分析了 557 个真实 Coding Agent session 和 3.3 万多个 Agent PR，研究它们到底怎么读、写和使用技术文档。 结果是 Agent 最常接触的不再是传统 API 文档，而变成 AGENTS.md、CLAUDE.md、SKILL.md，以及自己留下的 plan、notes 和 verification ...

最近冒出来的开源AI Agent工作台Kun，直接把市面上那些"给AI一句话就让它直接改代码"的工具推到了悬崖边上。 绑定本地目录、输入需求，AI会从澄清需求开始，帮你生成设计稿、实施方案、自动编码，最后还能做变更审查，整个过程一气呵成，顺畅得不像话。 真正让人用着舒服的是： 1️⃣ 本地优先、没弹窗骚扰、没虚假按钮 ...

高德刚开源了个狠货，能让 Claude Code、Codex 接了活之后一连干几十个小时不跑偏。论文挂 arXiv 上，还登过 Hugging Face 每周论文榜第一。 用 AI 干过长活的都懂那种崩溃：前两小时像模像样，越往后越离谱，最后甩一句“已完成”，点开一看一半是空的。它不是不努力，是干着干着忘了自己一开始要干嘛。 LongHorizon-Har ...

1. http://Claude.ai（解决任何问题） 2. http://Remove.bg（去除背景） 3. http://Perplexity.ai（研究任何事物） 4. http://Suno.ai（创作音乐） 5. http://Lovart.com（设计图形） 6. http://Voicebox.sh（克隆声音） 7. http://Notebooklm.google（完美笔记） 8. http://Youmind.com（总结YouTube视频） 9. htt ...

🎉 MkAgent 开源啦！ https://mkagent.app 不是DSH不优秀，而是 MkAagent 更优雅更简单 🙋 MkAgent 是什么 MkAgent 是一个基于 Pi Agent 构建的通用 Agent 工具与开发基座，目标是让 Agent 不仅可以被使用，也可以被自由扩展和重新构建。 你可以理解为，这是个基于 Pi agent 的跨平台的桌面端 agent 产品的开发模板 ...

很多人都在使用 Pi，但未必知道背后的开发者是谁。 Pi Agent 的作者是 Mario Zechner， @badlogicgames 在 X 平台上。他是一位奥地利人，以前并不从事人工智能方面的工作，而是专注于游戏框架的开发。libGDX 就是他创建的，像 Ingress 和 Slay the Spire 这样的游戏都使用了它。 后来，他还参与了 RoboVM 的开发，但这 ...

你有没有过这样的经历：花了好几个月研究一个工具，看教程、学技巧、试各种工作流，最后发现真正天天在用的，其实就那么几个功能？Maria Ali就经历了这样一段"顿悟时刻"。她花了整整8个月钻研Claude Code，尝试了不同的工作流，换着花样写提示词，折腾各种agent配置，建项目、拆项目、修bug——然后她发现了一件有点尴尬的 ...

【给 AI Agent 装上五年经验的 SRE 大脑】GitHub 上的 DevOps-Security-Agent-Skills 项目（ BagelHole/DevOps-Security-Agent-Skills ）为 Claude Code、Cursor 等 AI 编程工具提供了一套即插即用的知识库。它涵盖了从 Kubernetes 运维、云平台配置到 SOC2 合规等 160 多个生产环境技能。每个技能不仅包含专家级文档，还附 ...

我根据实用性重新排名了用于制作PPT的AI技能列表。 第一名：48.7万颗星——它或许不是最炫酷的，但绝对是唯一能在正式场合真正胜任这项工作的。 使用AI制作PPT的最大弊端并非生成速度慢，而是生成的往往只是一堆静态的、无法编辑的垃圾图片，或是俗不可耐、摇摇欲坠的默认模板。 这次，我们根据真正的可编辑性、美观度上 ...

很多人把 Codex 当成“终端里的聊天机器人”，于是所有操作都写成长提示词： 请切换模型。 请检查目前权限。 请总结上下文。 请查看刚才修改了什么。 其实这些都不该写进提示词。 Codex 的斜杠命令相当于它的“控制面板”：提示词负责描述你想完成什么，斜杠命令负责控制 Codex 如何工作。 本文详细拆解 Codex CLI 当前内置 ...