合同流程：上传 PDF/DOCX → 解析并抽取甲乙方、金额、日期 → AI 扫风险、按高/中/低分级 → 法务确认关键条款（高风险逐条审，中风险可批量）→ 生成审核报告。

2026年，程序员面临的转型之路 。编码方式已经改变 ChatGPT刚推出时，大家还在质疑"AI到底行不行"，现在不会质疑了。前端页面、后端接口、测试脚本、SQL、运维脚本、文档整理，AI又快又好。

Hermes 看你平时怎么用、慢慢学；OpenClaw 常得靠插件/MCP 把上下文送进去；OpenHuman 则是 OAuth 连账号，本地压 Markdown，还能同步进 Obsidian

本文对比 GSD、planning-with-files、OpenSpec、mattpocock/skills 与 Superpowers，拆解它们在上下文管理、规格驱动、工程流程、协作验证上的差异

本系列文章将手把手带你搭建本地知识库，满满的干货分你想，保证代码完美跑通，系列文章结束将共享最终实践交付代码，敬请期待。 从零手搓本地知识库（第一篇）：数据清洗流水线搭建指南。

把 Agent 从能跑到可靠，关键不在模型神准，而在状态、上下文和协作工程。Agent 工程没有想象中那么玄。很多设计看起来像“智能体架构”，拆开以后其实都是老问题

一个架构实践里，最怕的不是“还没做完”，而是“系统边界已经糊了”。只要边界清楚，下一步该补什么、该在哪层补，都是清晰的。

最近做 Agent 的同学应该大部分都有研读 Claude Code 泄漏的源码，网上出了各种 AI 加持下的各种解读，教程，细节分析，甚至包括换了一种语言实现的版本，如 Python，Go，Rust

普通人前端的10年成长实录。女儿出生与AI爆发同时到来，我从普通二本、内向自卑、技术中下，一路靠死磕问题成长为高级工程师，并在AI时代完成向Agent工程师的转型。

最近在做 Agent 相关的工作，研究了 Claude Code 的系统提示词。分享一下看到的东西。 Claude Code 这套逻辑最值得学习的部分，不是它有多少类型，也不是它怎么写文件，而是它把「

这两年大家一提 Agent，脑子里很容易浮现出一个“会思考、会规划、会调用工具、还会自我修复”的高级智能体。听起来很玄，但如果把那些花哨概念都剥掉，一个能跑起来的极简 Agent，其实没有那么复杂。

一、第三次操作系统革命 行业正在形成一个共识：我们正站在操作系统演进的第三次革命浪潮上。 第一次革命发生在1970年代，命令行取代了打孔卡片，程序员可以用键盘与机器对话。第二次革命发生在1980年代，

引言 在「潇楠WEB3哨兵」这个多链监控交易系统里，EVM/SOL 双链监控负责“眼睛”，电报 Bot 负责“嘴巴”，而 Agent 是最后一个也是最重要的拼图——它是整个软件的“大脑”。 它不是一个

在 AI Agent（智能体）及大语言模型（LLM）的演进中，“Pre-train”（预训练）与“Post-train”（后训练）是两个截然不同但紧密相连的阶段。

repositories 层 是数据访问层（Repository Pattern），封装了数据库表的 CRUD 操作，为上层业务逻辑提供简洁的接口。 一、Repository 层架构 整体架构图 模块

OpenClaw 是最近 AI 圈最火的一个开源项目，没有之一。 从去年的 Agent 年，到今年的 AI 个人助理，OpenClaw 和去年 Manus 一样的，爆到不行，而且还是开源的版本。 由于

3 月 31 日，Claude Code 源码泄露事件在技术圈引发热议。我第一时间拿源码，并做了系统化分析。 这篇文章带你：如何三份钟上手，快速读懂一个复杂工程。

在多 Agent 系统里，上下文怎么传，决定了系统的稳定性上限、成本下限、以及排障时的血压。 最开始，很多团队把它当成「把聊天记录拼一拼」的问题。上线后就会这样的问题： 同样的输入，输出飘得离谱。这里

做 RAG 经常会效果不行，就算是把模型换了更大的，回答依然飘；把向量库换了更贵的，召回还是不稳；把 Prompt 改了很多版，效果依然起起落落。 RAG 的瓶颈大多不在「生成」，而在「检索」。检索做