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#Skills

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10/6Tue
  2. Reddit · ClaudeCode / Codex / VibeCoding22

    AI 编程智能体是否正在制造现有工具难以应对的安全问题？

    有开发者在 Reddit 上征集 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程智能体的实际安全实践，覆盖运行前扫描恶意 skill、MCP server 与传递依赖，AI 生成 PR 的安全检查与人工审查，以及运行中的工具调用监控、文件系统/网络/凭证访问限制和沙箱隔离。提问者更关注真实事故、险情和现有工具的缺口，并追问提示词注入是否来自 README、skill 或依赖文件。

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9/5Sat
  1. Ryan Lopopolo66

    An agent platform built for inventing agents: decoupling capability interfaces from their implementations

    Author Ryan Lopopolo argues that an agent is a parameterized program built on top of a set of capabilities: models and configurations, reasoning and tool-call loops, computers, disks, context, Skills, tools, connectors, runtimes, network policies, identity, IAM, guardrails, I/O channels, and system prompts.

    Why it matters: Drawing on his experience building multiple agents, the author proposes a platform architecture that decouples capability interfaces from their implementations — a useful reference for teams building Agent platforms.

8/31Mon
  1. 宝玉71

    AI 原生思维：像训练大模型一样训练自己

    宝玉在演讲中提出 AI 原生思维，主张做 AI 产品要盯着模型能力边界线找需求，并按能力、成本、价值三条边界判断值不值得做。他以自己做的字幕翻译 App BaoCut 为例，说明从模拟字幕组的 V1 转向以终为始的 V2 后，用词级时间戳对齐、术语表注入和 Agent 自验证替代人工校对，一次成本优化把调用从 33 次降到 12 次、单集处理从 31 分钟降到 18 分钟。

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8/25Tue
  1. Hacker News · Agent Skills34

    Agent Skills 都用什么语言编写？GitHub 数据揭示非英语占比升至 16.3%

    GitSkills 数据集对 187 万个去重 Skill 做语言识别后发现，14.3% 的 Skill 正文不是英语，其中中文占 6.2%，高于 GitHub 仓库文档 3.3% 的中文比例。非英语 Skill 占比从 2026 年 Q1 的 13.0% 升至 Q2 的 16.3%，三个月涨 3 个百分点，而 GitHub 整体非英语文档从 3.7% 到 13.0% 用了十年。

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8/15Sat
  1. Drew Breunig62

    Drew Breunig：编码 harness 是「情境化智能体」

    Drew Breunig 提出用「情境化智能体」来定义 harness：Harrison Chase 所说的系统提示词、规划工具、文件系统和子智能体构成开发者控制的核心循环，harness 则管理循环之外的世界，包括会话、环境、仓库、记忆、Skills、团队、组织和模型这些由内向外、使用人数递增而变动递减的层次。

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8/2Sun
7/28Tue
  1. 宝玉34

    关于 Agent 的几个判断：通用 Agent 通吃、插件生态与模型护城河

    宝玉针对 @cellier_ 提出的三个 Agent 判断给出补充：通用 Agent 赛道将是少数赢家通吃，小通用 Agent 同样没有生存空间。他认为开放与封闭的差别不在开源或能否切换模型，而在插件生态，Skill 加 MCP 让 Agent 能完成各类任务。他还判断 Agent 产品体验护城河不深，模型能力和成本才是拉开差距的关键，小团队更适合基于 Agent 做插件。

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7/6Mon
6/12Fri
6/1Mon
  1. Drew Breunig67

    人类还需要什么样的文档？

    Drew Breunig 提出，当 AI 智能体可以解释一切时，面向人类的文档应转向帮读者建立心智模型，而非追求完整参考。他认为人们愿意写 Skill 却抗拒写文档，是因为智能体承担了大部分写作、可边用边改、能立即产生价值且不必反复精修，Skill 本身也兼具文档作用。

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5/11Mon
2/9Mon
1/30Fri