不同 Agent 客户端对项目级 Skill 的存放目录约定各异，例如 .codex、.claude、.workbuddy 等。可以用软链接统一管理，让同一份 Skill 在多个 Agent 客户端中

今天的项目是 OpenTelemetry Demo —— OpenTelemetry 官方出品的分布式电商演示系统，核心定位是：一个可以主动制造故障、然后用可观测性数据找出根因的实战学习环境

Runner 负责组织一次 Agent 任务的推进与状态衔接，Sandbox 承接代码、命令和文件操作的受限执行环境。两层分开后，任务失败、执行风险、资源限制和扩容策略都能分别处理。

为什么有的人偏爱 Mac 我之前大概用了十几年的 Windows，最近入职了一家新公司，公司强制给我发了 M4 版顶配的 Mac，一开始非常不习惯，到现在也有 3 个多月了。这里和大家分享下日常工作中

企业知识库可以提供制度、流程和产品资料，真正进入业务还需要把检索结果交给判断、审批、数据库和通知节点。知识负责提供依据，Workflow 负责控制步骤、权限、异常和执行结果。

企业同时接入多个大模型时，模型网关可以统一管理供应商、凭据、默认模型和路由策略。业务流程只依赖稳定的模型入口，切换供应商时重点检查输出结构、工具调用和任务结果。

同一个 Agent 可通过 WebApp、内部应用、API 和计划任务提供服务，共用模型、知识、Skills 与 Workflow。每个入口仍需单独设置身份、输入、权限、超时和结果回执。

拼多多“弱化购物车”的设计，并非功能层面的缺失，而是一场以效率为核心的决策架构重构。 如果只从产品表面看，拼多多似乎“没有购物车”。 但这其实是一个常见误解。 拼多多不是完全取消了“暂存”和“结算”能

DeepSeek V4 Flash正式版已适配Codex。本文结合桌面端截图，讲清配置、兼容修复、Doctor验证与密钥安全，帮助开发者快速接入。

前言 决定一个 coding agent 烧不烧钱的，不是模型单价，是缓存命中率。 听着反直觉。我拿 DeepSeeker-Code 跑了一天实测，把账单和 token 拆开看了，结论就是这个。这篇文

Tibo 分享了 Codex 开启 1M 上下文的方法。不过我不是很有动力去修改，感觉当前还挺流畅的，我相信他们已经针对这个上下文调优过，只要压缩得当，上下文短一些性能会更好也更便宜。 具体方法很简单

分享无代码 RPA 对接 LLM 实现文档 OCR+NLP 智能解析的完整落地实践。从 PaddleOCR 本地部署、DeepSeek 提示词设计到异常处理与 EXE 打包交付，全程踩坑实录。

Prime Agent 首日登顶 GitHub Trending。本文拆解 RLM 与 Continual Harness：上下文如何当变量、技能如何小步 refine，以及它并非安全沙箱的真实风险。

我给纯文本模型装了双「眼睛」：纯文本大模型也能看图了。起因：一个让人抓狂的 400 报错，自从在 Claude Code中使用GLM-5.2，我的效率就起飞了，但是GLM-5.2只支持纯文本；

最近不少 Claude Max 订阅又被 Anthropic 强制封号退款了，重灾区大部分都是 U卡 和 虚拟卡，使用虚拟卡或者 U 卡被封之后，大部分都会原路退回费用，小部分没有，可能是卡商的问题，

我是饼干哥哥，这两天正好在研究用 3D 白模工作台复刻一条《黑客帝国》的屋顶反击，再换上我的角色。 但总感觉不够有意思，于是我就把牛来和牛妈请过来了。 与时俱进这一块，必须有。

本文探讨AI如何赋能测试工程师零代码开发实用工具，指出核心不是编程能力，而是清晰表达需求。通过Claude Code等原生Agent工具，测试人员只需描述场景（如生成合规测试数据），AI即可自动建项目

这篇讲什么 DeepSeeker-Code 是个自研的 coding agent。这个系列不聊它怎么用，只带你读源码——每篇拆一个核心模块，讲清楚设计思想在哪、技术难点在哪，让你翻开源码时一眼能看懂那

开源 macOS 工具：让 Codex Desktop 与 Claude Desktop 双向创建 review 会话，携带源对话 Context，并把结果返回原会话。