这篇文章不搞概念堆砌，而是从一个后端工程师的视角，把 Agent、RAG、Skill、MCP 这四个高频词拆开、讲透。

别再裸用 Claude Code 了！32 个亲测技能 + 8 个 MCP 服务器，开发效率直接拉满！ 先晒一下我装完的效果（见下图），所有技能均实测可用。

Hermes Agent 我试下来，真正值得看的不是“又一个会调工具的 Agent”，而是它开始把记忆、反思和 Skill 沉淀做成长期协作能力。 很多 Agent 这一轮很聪明，下一轮就像重开。

大语言模型（LLM）本质上是无状态（stateless）的： 你每次调用它的聊天，它都只看当前Prompt，完全不记得上一次说了什么，无一例外！

有4个skills，AGENTS.md是AI 开发流程的主控调度器，负责协调四个专业技能包（毒蛇产品经理、UI设计师、全栈开发工程师、ui-ux-pro-max）

AI编程有些很难覆盖的死角：低代码库和存储的schema，无法做上下文关联给出正确的提示和代码修改。

分享7个我最近关注或在用的工具。后端开发总是有干不完的活，数据库、业务逻辑、API安全、云部署，事情一多就容易手忙脚乱。在这种时候，好用的工具能让我事半功倍。

一. 前言 作为 Java 领域的资深从业人员 ，对 Java 在 AI 领域的一些进度一直是有一些关注的 。 但是基于一些语言本身的限制 ，Java 在 AI 方面几乎没有希望成为主流语言。 但是这

本文介绍了如何在Spring应用下实现定时任务的动态管理，包含定时任务创建、启动、暂停、删除、手动执行、调整周期等功能