AI Hero 的 skills 仓库发布 v1.1，把 /to-prd 重命名为 /to-spec，将 /to-plan 和 /to-issues 合并为 /to-tickets，并新增 /wayfinder、/research、/prototype 等 Skill。
推荐理由：作者把 grilling 到部署的完整 Skill 流程讲清楚，并给出重命名、合并和新增 /wayfinder 的迁移命令，适合想搭 AI 开发工作流的人参考。
作者主张把业务 AI 建在 marketplace plugin 的通用原语层上，而不是绑定单一厂商，这样厂商位于工作流之下而非包裹工作流。
Claude Code 团队把 AI 智能体的循环定义为不断重复执行工作周期直到满足预设停止条件，并按触发方式、停止条件、所用基础指令和适用任务四个维度分成回合制、目标导向、基于时间和主动式四类。
推荐理由：Claude Code 团队把循环拆成回合制、目标导向、基于时间和主动式四类，并给出各自的触发、停止与 token 控制方式。
有用户反馈 Claude Code 接入第三方模型后不会主动调用 Skills，只会使用 MCP，需在命令或提示词中显式点名才会触发。该用户使用 CC Switch + glm5.2，另有用户称同样组合下提示词触发即可自动调用，也有人表示用 bedrock 的 opus 同样存在问题。
Paper Compute 发布 paper console 平台，主张 Skill 不应凭记忆手写，而应从已运行的 Agent 会话中提取。该平台指向已完成的会话，依据真实命令、真实报错和有效修复自动生成 Skill，并在控制台中供团队查看和复用。文章引用 2026 年 3 月一篇关于 AI 开发中机构知识的研究，称提交记录丢弃了决策背后的推理，即“Decision Shadow”。
AI Hero 的 skills 目录发布 v1，通过在各 Skill 上启用 disable-model-invocation: true，让 Skill 描述不再进入模型选择 Skill 时查看的上下文窗口，Skill 描述的 token 成本降低 63%。
推荐理由：v1 用 disable-model-invocation 把 Skill 描述移出上下文窗口，并区分用户调用与模型调用，读者可据此判断自己的 Skill 组织方式。
作者介绍了 Kami（日语“纸”），一个 Claude Code Skill 和设计系统，用来解决 AI 生成文档外观千篇一律的问题，思路不是优化提示词而是收紧约束。
作者为 prismvideos.com 构建媒体生成 Agent 时，发现竞品 Higgsfield 基于开源个人 Agent Hermes 推出的 Supercomputer 已具备跨会话记忆、Skills、自动化、计算机和文件系统，而自建这些功能需要数周。
Anthropic 在 Claude Code 内部已积累数百个活跃使用的 Skill，团队将其归纳为库与 API 参考、产品验证、数据获取与分析、业务流程自动化、代码脚手架、代码质量与评审、CI/CD 与部署、Runbook、基础设施运维九类，并指出最好的 Skill 应干净地落在其中一类。
推荐理由：Anthropic 内部数百个 Skill 的分类框架与编写经验，可迁移到团队自建 Skill 库。
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。
Lovable 上线 Skills 功能，把重复交代的工作方式写成可复用的 markdown 技能文件，在相关任务出现时按需加载。技能以文件夹形式组织，主文件 SKILL.md 含 name、description 和 instructions，description 是决定是否触发的唯一依据，支持文件只在主文件引用且确实需要时才加载。
推荐理由：官方详解 Lovable Skills 的文件结构、触发机制与写法，并给出可对照的正反示例。
宝玉观察到 Codex、Claude 桌面版、Cursor 3.0、TRAE SOLO 几乎同时收敛到左侧会话、中间对话、右侧工作区的三栏布局，认为这是 Agent 交互的当前最优解。
作者把 Claude Code 的使用进阶分为六个段位：提示词工程师、协作规划师、上下文工程师、工具装备师、Skills 工程师和指挥官。
Superpowers 5.1.0 发布，重做了 git worktree 的使用方式，以适配 Claude Code 和 Codex 对 worktree 的一等支持。该版本移除了早期遗留的废弃 slash 命令，将 code reviewer 子智能体改为带自定义提示词的普通子智能体，并新增对 Factory Droid 的支持、优化 OpenCode 集成。
宝玉翻译并解读 Manthan Gupta 对 Hermes Agent 记忆系统的拆解，指出 Hermes 拥有四套记忆：MEMORY.md 与 USER.md 提示词记忆、SQLite 会话存档 session_search、作为程序记忆的 Skills，以及可选的 Honcho 用户建模层。
Prime Radiant 发布两款新技术的研究预览：Greenfield 把现有软件（代码库、文档、API 客户端等）转成行为规格语料，Iterative Development 则是一套基于 Superpowers 的智能体方法论，把大规格拆成需求、打包成开发 epic 后交给编码智能体实现。
推荐理由：Prime Radiant 公开两套工具的研究预览，读者可了解从旧代码库提取行为规格再驱动智能体重建产品的思路。
Anthropic 的 Thariq Shihipar 复盘了 Claude Code 工具设计中的取舍，核心主张是工具要贴合模型自身能力，而判断能力边界只能靠观察输出和反复实验。
推荐理由：Anthropic 工程师复盘 Claude Code 工具设计的取舍，给出可迁移到自建智能体的判断方法。
Drew Breunig 根据上周意外泄露的 Claude Code 源码，梳理出系统提示词的拼装结构：各组件分为始终包含和条件包含两类，并随 output_style、repl_mode、user_type_ant、skills_enabled、mcp_connected 等开关变化。
推荐理由：作者梳理 Claude Code 系统提示词的动态拼装逻辑，展示条件化上下文工程的实际做法。
飞书开源命令行工具 lark-cli，让 AI Agent 直接发消息、查日历、写文档、建多维表格、发邮件和管理任务，安装方式为 npm install -g @larksuite/cli 加 npx skills add https://github.com/larksuite/cli -y -g。
Anthropic 的 Claude Code 团队工程师 Thariq Shihipar 总结了内部几百个活跃 Skills 的使用经验，把 Skills 归为库与 API 参考、产品验证、数据获取与分析、业务流程自动化、代码脚手架、代码质量与审查、CI/CD 与部署、运维手册、基础设施运维九类。
推荐理由：Anthropic 内部几百个 Skills 的分类体系与编写技巧，可迁移到团队自己的 Skill 设计。
Superpowers 5 发布，作者称最喜欢的改动是 Visual Brainstorming 伴随工具，它会在智能体认为有内容需要展示时提示用户，通过本地 web 服务器加载智能体写出的 HTML 片段，并把浏览器里的点击和反馈回传给智能体，以替代 Claude 常生成的 ASCII 图。
推荐理由：作者是 Superpowers 维护者，文中说明了 5.0 的视觉头脑风暴、spec 评审循环和子智能体开发三项变化，可据此判断是否值得接入现有工作流。
OpenAI 用 Codex 配合仓库内的 Skills、AGENTS.md 和 GitHub Actions 维护 Agents SDK 仓库，把验证、发布准备、示例集成测试和 PR 评审变成可重复流程。
推荐理由：OpenAI 官方公开了用 Skills、AGENTS.md 和 GitHub Action 维护 Agents SDK 仓库的完整配置，可迁移到其他开源项目。
作者认为纠结选 Claude Code、Codex 还是 Cursor 是问错了问题，因为三家都在拼通用编码能力这一商品化层，而真正拉开差距的是组织自己的领域术语、数据布局、认证流程和发布规则。
Martin Fowler 团队的文章梳理了编码智能体的上下文工程，把上下文配置分为可复用提示词（指令与指导两类）、上下文接口（工具、MCP Server、Skills）和工作区文件，并按“谁决定加载”分为 LLM、人类和智能体软件三类。
推荐理由：以 Claude Code 为例梳理编码智能体的上下文配置手段，并给出按需加载与逐步构建的取舍思路。
Jesse Vincent 提出 Latent Space Engineering，即通过提示词把模型推入更有利于完成任务的潜在空间，而非只往上下文窗口塞事实信息。
推荐理由：作者提出用情绪化提示词把模型推入更佳状态，并给出多个可迁移的实操例子。
OpenAI 开发者博客介绍如何用 evals 系统性测试 Codex 的 Agent Skill，把「感觉变好了」换成可比较的分数。
推荐理由：给出用 eval 系统性验证 Codex Skill 的完整流程，从定义成功标准到确定性检查与评分。
Crafter Station 发布首个上下文工程 Skill /intent-layer，可通过 npx skills add crafter-station/skills --skill intent-layer -g 安装，支持 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot 等 10 多个智能体。
作者为 Discord 游戏项目搭建了一条 AI 内容流水线，用 Claude Code Skill 把图像生成、Discord 表情包转换和 Sora 视频动画串成可复用工具。
作者认为 Claude Code Skills 按需触发，仓库里放 40 到 100 个 Skill 在调用前不占上下文，而 MCP 每个会话都要加载全部工具描述并逐项目开关配置。
作者实测 OpenAI Codex CLI 新增的 Skills 支持，该功能目前藏在 feature flag 后，需用 codex --enable skills 开启。
推荐理由：作者实测 Codex 的 Skills 支持，对比 Claude Code 的加载方式，并给出目录结构与触发规则。
Superpowers 4.0 发布，核心改动是把实现步骤后的代码评审拆成两个智能体：先由 spec review 智能体确认实现符合计划，通过后 code review 智能体再检查代码质量，两步都改为循环执行，协调智能体知道实现者修复后要重跑评审。
Claude Code 通过把 Skill 名称和描述注入系统提示词来让模型知道有哪些 Skill，当 Skill 太多或描述字段太长时，系统提示词就不会列出它们，模型也就无法使用，而且提示词还要求模型不要使用未列出的 Skill。
推荐理由：作者解释了 Claude Code 不触发已安装 Skill 的原因，并给出可直接使用的环境变量临时解法。
Harper Reed 用 Claude Code 接入 Pipedream 等 MCP 服务器处理邮件，让 Claude 检查收件箱、查日历和联系人后起草回复，但只保存为草稿由他逐封审核后发送。
作者把自己的软件开发工作流工具集 Superpowers 移植到了开源智能体编程工具 OpenCode。
作者 Jesse Vincent 用一下午把 Superpowers 和整套 SKILL.md 体系移植到 OpenAI Codex CLI，随 Superpowers 3.3.0 发布。
推荐理由：作者把 Claude 的 SKILL.md 体系移植到 Codex CLI，并给出工具映射与安装方式，可据此判断跨模型复用 Skill 的可行性。
作者为 Claude Code 构建了 episodic-memory 插件，让它能检索过去的会话记录。Claude Code 默认把 ~/.claude/projects 下的 .jsonl 会话日志在一个月后删除，可通过 ~/.claude/settings.json 的 cleanupPeriodDays 延长保留。
推荐理由：作者把 Claude Code 的会话日志做成可语义检索的情景记忆，读者可据此判断长期上下文如何跨会话保留。
Jesse Vincent 为 Claude Code 创建新插件 superpowers-lab，用作开发中 Skill 的孵化器。
Anthropic 在 Claude Code、Claude.ai 和 Claude API 同步上线第一方 Skills 系统，作者 Jesse Vincent 随即发布改用官方 Skills 的 Superpowers 新版本。
推荐理由：作者以近一个月的实际使用经验，对比官方 Skills 与自建方案的差异，并给出迁移中的取舍。
作者发布 Superpowers 2.0，把 skills 抽成可 fork 和本地管理的独立 git 仓库，方便添加、定制和分享 skills。随后他在 claude --debug 日志中发现 Claude Code 会把 SKILL.md 的 YAML name 字段转成 SlashCommand，并认为可以自动激活它们，这比他设计的引导方式更可靠。
作者 Jesse Vincent 发布 Superpowers，一套基于 Claude Code 新插件系统的 Skill 集合，安装后通过 session-start hook 注入引导提示，让 Claude 主动搜索并使用 Skill。
推荐理由：作者把自用的编码智能体工作流打包成可安装的 Skill 插件，读者能直接复用其头脑风暴到 TDD 的实现流程。