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A collection of 579 posts

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内容创作者必备的10个Claude技能

Claude技能就像雇用一群在特定领域非常出色的人，而不是样样都还行的人。这是将通用AI响应与详细输出区分开来的关键。

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开发者必备的7个Claude Code技能

开始新项目？这些社区构建的技能处理无聊的部分，让你专注于构建。

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5种最常用的代理技能设计模式

通过研究整个生态系统中技能的构建方式——从 Anthropic 的代码库到 Vercel 和 Google 的内部指南——我们发现了五种反复出现的设计模式，可以帮助开发者构建智能体。

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Harness工程：老生常谈

代码从来都不是难点。老生常谈了。

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仿autoresearch改进代理技能

我借鉴了Andrej Karpathy的autoresearch方法，并将其转化为一项可在 Claude Code 和 Cowork 中运行的技能。我只需将其应用于我设置中的任何其他技能即可。

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如何避免autoresearch循环假停止

我们让一个AI智能体通宵运行。第二天早上，它放弃了我们的实验，开始了自己的实验。

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Claude团队：我们如何使用技能

我们在Anthropic内部广泛使用Claude Code中的技能，有数百个技能正在积极使用中。这些是我们学到的关于使用技能来加速开发的经验教训

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Hermes-Agent 简明指南

在本文中，我将逐步指导你如何设置Hermes智能体并浏览仓库，以及分享一些有趣的用例和与OpenClaw的主要区别。

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TimeCopilot 时间序列预测智能体

如何通过单一提示来分析时间序列数据并进行预测。

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Harness 工程 vs 上下文工程

理解上下文工程与 Harness 工程的区别，构建可靠的 AI 系统

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技能+CLI：比MCP便宜20倍

MCP服务器注入10000-55000个工具模式令牌，但CLI工具为相同能力只需200-500令牌。

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DeepFlow：可组合智能体框架

AutoGen vs. LangGraph vs. CrewAI vs. 字节跳动的DeerFlow vs. Anthropic——以及一个金融Agent来证明，可组合的基础设施最重要。

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智能体框架(Harness)的剖析

简而言之：智能体 = 模型 + 框架。框架工程(Harness Engineering)是指我们如何围绕模型构建系统，将其转化为工作引擎。

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再见 MCP

经过几个月的炒作，Perplexity 的 CTO 刚刚宣布他们将在内部放弃 Model Context Protocol（MCP）。

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可靠的浏览器自动化之旅

CDP、AppleScript 窗口指纹识别和 agent-browser 如何为多配置文件顾问解决夜间浏览器自动化问题——这是我的试验和磨难的博客

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OpenClaw: Mac mini vs. 云托管?

如果你正在构建个人AI代理或为你研究事物、编写代码、爬取网页或自动化小工作流的工具，那么困扰你的主要问题可能是：这些到底应该在哪里运行。

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OpenClaw-RL让智能体自我改进

OpenClaw-RL 恢复了每个智能体系统都在浪费的东西：下一个状态信号。而且它在您还在交谈时就能做到。

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Autoresearch 快速上手

过去，前沿人工智能研究是由“肉体计算机”完成的，人类通过会议进行协调。那个时代正在消逝。研究正朝着在计算集群上运行的自主人工智能智能体集群的方向发展。

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智能体 Harness 就是架构

我的假设：Agent harness 工程——上下文管理、工具选择、错误恢复和状态持久化的设计——是 agent 可靠性的主要决定因素，而不是模型能力。在能力阈值之上，改进 harness 比更换模型能产生更好的回报。

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AI Harness 工程的崛起

AI Agents 先是需要 SDK，然后是 Frameworks，接着是 Scaffolding。现在它们需要一个 Harness。

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DeerFlow 2.0 简明指南

DeerFlow最初是 ByteDance 内部的一个深度研究工具，后来内部团队将其扩展到数据管道、仪表板和完整的 Web 应用程序。

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用Gws+Valyu实现晨报自动化

结合Google的Workspace CLI（代理技能）和Valyu的DeepSearch技能，构建一个AI代理，该代理可以通过一次API调用研究36+数据源中的任何主题，将格式化的报告写入Google文档，通过电子邮件发送给您，并保存到您设置的您选择的Google云端硬盘，按您设置的时间表运行。

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TikTok短视频制作和分发自动化

通过结合三种专业工具，您可以构建一个内容制作流程，以极低的成本和时间，在保证质量的前提下，处理从创意产生到发布内容的几乎整个工作流程。

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构建代码优先的AI智能体

为什么你的 LLM 应该编写代码，而不是调用工具

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NemoClaw：企业级OpenClaw

当WIRED本周报道Nvidia正在构建NemoClaw时，问题在于为什么Nvidia现在这样做，以及为什么是开源的。