OpenSpec 是一个专为 AI 智能体（如 Claude Code、Cursor 等）设计的开源、轻量级规范驱动开发框架。它通过建立机器可读的规范作为“真相来源”

一、遇见AI 不知不觉间，2025年已经结束，2026年正向我们昂首走来。 此刻，也许我们还在怀念DeepSeek-R1推理能力的高光时刻，也许我们还在对通用智能体Manus的出色表现念念不忘，也许我

背景： 大家好，我是【小林】，近期对于AiAgent颇有兴趣，很多人都问，这么久不更新Flutter文章是不是弃坑了呢？ 其实并没有，原因有以下，第一是近一个月工作比较忙，需求比较多，全身心的投入到了

AI 智能体革命才刚刚开始。虽然炒作是真实的，但机遇也是真实的。通过遵循本指南并避免常见陷阱，你今天就可以构建出能够交付真正价值的智能体，同时为即将到来的自主未来做好准备。

背景 想通过把大模型接入到项目管理工具，做一些统计类的工作：如筛选出提交的缺陷中，信息不全的bug（如没有复现步骤）。总结了一些使用经验

精心汇总了全网最主流实用的 Agent Skills 资源，从 Skills 入门教程、Skills 安装管理工具、Skills 资源合集、再到推荐安装的 Skills，一条龙服务，墙裂建议收藏备用！

我用Claude Code搭了个四AI团队，居然真的能协作开发 为什么要折腾这个？工作中的真实痛点 单Agent的致命问题：上下文臃肿

一、什么是 OpenSpec？ 1.1 问题背景 你是否遇到过这样的情况：和 AI 编程助手聊了半天，需求越说越多，最后 AI 却"失忆"了——忘记之前的约定，代码写得乱七八糟？这是因为 AI 的上下

智谱新推 GLM-4.7，前端生成效果惊艳？我第一时间上手实测，对比 Gemini、复刻系统界面，看看国产大模型这次到底“能打”到什么程度。真实体验，不吹不黑，值得一试！

这次两家巨头同时发布新模型，互相贴脸开大，对我们用户来说是好事。可以看到，这两个模型都在往 实用方向 猛卷，是真的想让你日常工作中用得上。 这两个大模型你会如何选择呢？

2025年以来，我们正站在人工智能应用演进的一个关键节点上，从预测式AI（分析模式、进行分类）到生成式AI（创造文本、代码、图像），我们如今正迈向第三个阶段：AI Agent。

几年前我们开始构建 Cursor 时，大多数代码仍是一键一划地手动敲入。 Tab 自动补全改变了这一切，开启了 AI 辅助编码的第一时代。 随后，Agent（智能代理）登场，开发者开始通过同步的“提示

前言 作为一名开发者，我每天都需要查看计划清单来安排工作。但人总有疏忽的时候，经常会忘记看。最近发现 OpenClaw 自带的 Cron 定时任务系统可以完美解决这个问题——让 AI 每天早上 9 点

想象一下，你同时用两种方法教导两个学生解数学题。一个学生（SFT）只是死记硬背你做过的每一道例题，连你的笔迹都想模仿。另一个学生（RL）呢，你只告诉他答案是对是错，让他自己琢磨规律。考试的时候，遇到没

Gemini 3 还未正式发布，“超前点映” 已悄悄亮相。 许多网友都分享了自己的一手实测，表示 Gemini 3 的表现实在是强到飞起。

你以为 Skill 是写代码？ 其实它更像是：把一件事写成一套不会乱跑的步骤。 当大模型需要按流程做事时，Skill 才是让它真正“照着来”的关键。 五分钟，带你从一个最简单的例子看懂它在干什么。

AI 向右，社区向左 站在 2025 的尾巴上回望，这确实是极具撕裂感的一年。 一方面，AI 技术像一列高速列车，轰鸣着向着更强的逻辑、更高的效率、更极致的自动化狂奔——我称之为 “向右” ；另一方面

本文将对 agent、RAG、Funcation call、MCP使用通俗易懂的大白话说明，并解释四者之间的关联

Skills就是帮我们解决这个“重复劳动”的痛点——把专家级的操作逻辑、知识体系，打包成一个“可复用的能力卡片”，一次创建，以后想用直接调用，不用再跟AI“多费口舌”