瑞幸把点咖啡做成了 agent skill。从一杯咖啡出发聊三件事：服务正在和平台脱钩；token 经济学为什么堵死了"垄断入口"这条老路；App 不会按你进化，agent 会

Harness 不是一个新技术发明。它更像是 Agent 工程里那部分一直存在、但过去没有被完整命名的“软件工程现实”。

一、大模型的"先天约束"——为什么需要工程化 在谈任何工程方法论之前，先要理解我们面对的"对手"是什么。大语言模型有四个结构性约束，它们不会因为模型变大、训练数据变多而消失。所有后续的工程努力，都是在

我这个人呢平时喜欢写写记记，有些想法如果不记下来总感觉会跑掉，空落落的，所以记下来才会踏实。 有道云笔记： 这个期间使用过很多工具最开始是有道云笔记，最近一次记录是在3年前，打开更是少之又少！我依

模型越来越强，调用越来越频繁，算力价格一路上涨，你的Token账单还好吗？你每个月花多少钱在AI上，有没有省钱妙招？

首先，得明白一个事情，就是我们说得再怎么热火朝天，本质上其实都是调用大厂的AI模型，我们只是优化了流程。这个就是现实，因为我们不可能靠自己造出AI模型！

掘金小册最新上线 6部小册，覆盖 OpenClaw、AI全栈、MCP 协议、大模型应用等前沿领域，带你从底层逻辑到项目落地，全副武装，实现技术降维打击！

金三银四面试季，不光要被各种技术 “八股文” 问到怀疑人生，被 “求二叉树直径” 这类算法题当场干沉默，如今连 AI 相关考题也成了必考点，分享你被问懵的技术题或 AI 相关面试题

GitHub README 不会设计？这个 Skill 帮你重新做一遍 很多开源项目功能不错，README 却像一份说明书：开头就是安装命令、目录结构和参数列表。

用 AI 生成几次网页后，你很快会看到熟悉的配方：紫色渐变、毛玻璃卡片、发光圆点、彩色图标、超大标题...

AI 编程早已融入工作流，几乎所有代码都有 AI 参与。但我观察到，不少学生和初级程序员开始 Vibe Coding——能跑就行，不问为何。批判性思维，是这个时代最容易被忽视、却不该被放弃的东西。

今天，我们不谈空泛的AI愿景，就来聊聊一个极其务实的话题：如何利用Skill（技能）机制，将“会议纪要生成”这个重复、繁琐的工作，封装成一个专业、标准化的AI自动化流程。 我将基于一份开源的项目REA

什么是 Harness Engineering 核心理念：驾驭而非操控 四大支柱 工具系统 (Tools) 权限与安全 (Permissions) 上下文管理 (Context) 记忆系统

朋友圈刷「AI = 一家公司」，Karpathy 同周却在红杉喊 Agentic Engineering。大部分人对 AI 的用法还停在 Vibe Coding 阶段。

baoyu-skills 实战：22 个 AI 技能，从采集到发布一句话搞定 baoyu-skills 是什么 你在 Cursor 里跟 AI 聊天，它很聪明，但不会帮你「存网页」「做小红书图」「发公

AI接管了命令行的“写”，但“拦”的门槛浮现。人无需逐行审查，只需在不可逆操作、数据出站、权限提升三类关键信号前暂停判断。命令行没死，只是门槛换了位置，“写”可外包，“拦”不行。

当协作对象从「人 + 机器」变成「Agent + 机器」，代码注释的定位必须重新评估，它的职能应该从「代码内的静态说明」，转移到 Harness 的动态信息注入层里去。

RAG 语义搜索全栈实战：用 Node.js + Embedding 从零构建智能搜索引擎 前言 传统搜索靠关键词匹配：搜 "Vue" 只能找到包含 "Vue" 这个词的结果。但如果你搜"前端框架推荐

拆解 Sakana Fugu 的原理（Trinity / Conductor / AB-MCTS），厘清多 LLM 编排和多 Agent 编排的边界，以及它能替一套多 agent 系统简化什么。