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今日 0 条
10/13周一
10/12周日
10/10周五
10/9周四
10/5周日
  1. Jesse Vincent71

    我如何在 2025 年 9 月使用编码智能体:Claude Code 双会话工作流

    作者记录了自己用 Claude Code 的完整流程:先用 git worktree 隔离任务,再用 brainstorming 提示词让 Claude 一次只问一个问题并分段确认设计,随后用 planning 提示词把计划拆成小任务写入 docs/plans/。

    推荐理由:作者把 Claude Code 拆成架构师与实现者两个会话,并给出可复用的提示词和 git worktree 隔离做法。

10/2周四
10/1周三
9/30周二
9/29周一
  1. Jesse Vincent66

    用 GraphViz 的 dot 语言重写 CLAUDE.md 规则

    作者把原本一大段文字的 CLAUDE.md 规则改写成 GraphViz 的 dot 流程图,用带引号的字符串做节点名、用不同形状区分决策、命令和警告,并给每个流程加上明确触发条件。

    推荐理由:作者把 CLAUDE.md 规则改写成 GraphViz dot 流程后,Claude 对规则的遵循表现更好,这套做法可以迁移到自己的项目。

9/28周日
9/25周四
9/24周三
  1. Hacker News · Context Engineering 讨论87

    Manus 的 AI 智能体上下文工程经验:六条实践原则

    Manus 团队分享了构建 AI 智能体过程中总结的上下文工程经验,核心是围绕 KV 缓存设计、用遮蔽而非移除管理工具、把文件系统当作上下文、通过复述待办事项操控注意力、保留错误内容以及避免被少样本示例困住。

    推荐理由:Manus 团队把四次重写代理框架的经验归纳成六条上下文工程原则,可直接对照自己的 Agent 实现。

9/9周二
8/29周五
  1. OpenAI · Codex Cookbook74

    在 GitLab CI/CD 中用 Codex CLI 自动做代码质量检查与安全修复

    OpenAI Codex Cookbook 给出把 Codex CLI 接入 GitLab CI/CD 的完整做法,用于生成 CodeClimate JSON 代码质量报告、把 SAST 结果整理成 security_priority.md,并让 Codex 输出可 git apply 的补丁。

    推荐理由:官方 Cookbook 给出把 Codex CLI 接入 GitLab CI 的完整配置,含提示词约束、JSON 标记提取与 diff 校验,可直接照搬。

8/26周二
8/10周日
  1. Ryan Lopopolo38

    MCP 如何为 LLM 解决工具发现问题

    MCP 通过提供一份实时、机器可读的工具目录,为 Claude Code、OpenAI Codex 等编程智能体解决工具发现问题——目录包含工具名称、描述、输入 schema 和示例调用。CLI 工具对编程智能体不可读,而 MCP 内置了自动提示模型的机制,让模型无需猜测或搜寻工具。作者认为,智能体优先的开发意味着从工具编写之初就要面向模型提示,这正是 MCP 所内建的。

8/3周日
  1. Ryan Lopopolo12

    Ryan Lopopolo 把博客从 Bazel 迁回 Vite 和 Tailwind CSS

    Ryan Lopopolo 将 hyperbo.la 博客的构建系统从 Bazel 迁回 Vite 和 Tailwind CSS,此前该博客仓库超过 25% 是 Starlark 代码。他称改用现代前端技术后,切换到 Tailwind CSS 只需几小时,而过去可能要几天,并保留了浅色/深色模式和原有品牌外观。

  2. Ryan Lopopolo22

    服务网格是组织工具,而非技术工具

    服务网格的价值在于以难以绕开的方式注入策略,包括连接池与 keep alive、重试、超时、数据本地性约束和 AZ 本地路由等。产品工程追求快速迭代与可靠性之间存在一定冲突,而服务网格难以被绕过,能确保默认情况下做正确的事。这也是部署服务网格最简洁的理由:它实现了职责分离,又不需要产品团队额外记住步骤。

8/1周五
7/18周五
7/15周二
7/13周日
7/9周三
  1. Hacker News · Context Engineering 讨论62

    上下文工程实战:用 n8n 搭建多智能体深度研究工作流

    作者以自己用 n8n 搭建的多智能体深度研究应用为例,说明上下文工程不只是写提示词,而是设计并优化提供给 LLM 的完整上下文。他拆解了搜索规划智能体的系统提示词,涵盖指令、用户输入分隔符、子任务字段定义、结构化输出示例,以及注入当前日期时间让模型推断 start_date 和 end_date 的做法。

7/1周二
  1. Hacker News · Context Engineering 讨论78

    智能体的上下文工程:写入、选择、压缩与隔离四类策略

    Lance Martin 撰文把智能体的上下文工程归纳为四类策略:写入(用 scratchpad、记忆把信息存到上下文窗口之外)、选择(按需拉入记忆、工具描述和知识)。

    推荐理由:文章把智能体上下文管理归纳为写入、选择、压缩、隔离四类策略,并给出各家产品的具体做法,便于对照现有工作流。

  2. Hacker News · Context Engineering 讨论62

    AI 的新技能不是提示词工程,而是上下文工程

    作者认为 AI 领域正从提示词工程转向上下文工程,即设计动态系统,在合适的时间以合适的格式为 LLM 提供正确的信息和工具。他把上下文拆成系统提示词、用户提示词、短期状态与历史、长期记忆、RAG 检索信息、可用工具和结构化输出七类,并指出多数智能体失败已不是模型失败而是上下文失败。

6/26周四
6/25周三
6/24周二
6/20周五
6/4周三
  1. Martin Fowler · Exploring Generative AI66

    自主编码智能体实测:一次 OpenAI Codex 运行记录

    Martin Fowler 给 OpenAI Codex 布置了一个前端标签格式化的化妆类小任务,并完整公开了 Codex 的日志和生成的 PR。日志显示 Codex 主要靠 grep 反复文本搜索定位代码,中途因把 AGENTS.md 误写成 AGENT.md 来回折腾,还因删掉 .yarnrc 导致测试无法运行,最终 PR 里有两个回归测试失败。

    推荐理由:作者完整记录 Codex 自主完成一次前端小任务的日志,并对比 6 次运行结果,展示后台编码智能体在环境配置和代码复用上的真实短板。

5/28周三
5/23周五
5/22周四
  1. Jesse Vincent22

    为 Vibe Coding 做一个“continue”按钮键盘

    Jesse Vincent 用 Raspberry Pi Pico 和一只廉价 Staples Easy Button 改装出专为 AI 编程助手设计的单键键盘,按下即向 Claude Code、Cursor、Cline 等工具发送 "continue",让 AI 接着干活。他还在按钮里保留了原装扬声器播放励志语音,但指出音效很快就让人厌烦,取出电池后键盘功能仍可正常使用。

5/19周一
  1. Terminal-Bench · News48

    Terminal-Bench 推出研究预览版智能体 Terminus

    Terminal-Bench 团队发布研究预览版智能体 Terminus,用于在终端中一致地评估语言模型驱动自主智能体的能力,发布时其性能在 Terminal-Bench 上仅次于 Claude Code。Terminus 采用单工具设计,仅通过 tmux 会话发送标准按键操作,并借助 LiteLLM 支持几乎所有 API 或本地托管模型,且完全自主运行、不请求用户输入。

  2. Terminal-Bench · News62

    Terminal-Bench 发布首个终端智能体评测基准

    Terminal-Bench 发布首个版本,用于量化 AI 智能体在终端中执行复杂任务的能力,首发数据集 Terminal-Bench-Core-v0 包含 80 个手工编写并人工验证的任务,每个任务配有独立 Docker 环境、人工验证的解法与测试用例。

    推荐理由:Terminal-Bench 给出 80 个带 Docker 环境和测试用例的终端任务,可用来横向比较不同智能体在命令行中的实际表现。

5/14周三
  1. Martin Fowler · Exploring Generative AI62

    用 LLM 构建 PlantUML 分步播放扩展 PlantUMLSteps

    作者用 LLM 构建了 PlantUMLSteps,为 PlantUML 时序图增加按步骤播放功能,把单张复杂图拆成登录、认证、仪表盘等逐步展示的步骤。开发中 Claude 在 Cursor Agent 模式下生成 StepParser 解析逻辑、Gradle 任务和 HTML 查看器,解析器最初在 newPage 属性、首个步骤标记前的声明处理上出错,经测试反馈修正后通过。