Pi Agent 与 OMP 的极简入门指南，覆盖安装配置、基础交互、常用命令、Skill 扩展与长任务上下文管理。

深度拆解 Claude Code 的 CLAUDE.md 机制，从四层加载体系、指令预算、rules 目录到 Anthropic 官方写法，手把手教你写出高质量 CLAUDE.md。

# Agent 开发框架深度对比——LangGraph、AutoGen、CrewAI 与 Microsoft Agent Framework 该选谁 > 截至 2026 年，四个框架主导了基于 Pyt

深度拆解 Codex 的 AGENTS.md 机制，从加载优先级、override 覆盖、官方示例到面试回答，手把手教你写出高质量 AGENTS.md。

最近我的博客配图方式又换了：从 AI 生图，换成了 AI 生成 SVG。原因很朴素：生一张图太贵了，而 SVG 是代码、是文字，很便宜。用着用着发现，便宜只是它最不起眼的一个好处。

2026 年 3 月 31 日下午，一条推特引爆了整个技术圈——@Fried_rice 曝光了 Claude Code 的完整源码泄露事件。消息一出，开发者社区瞬间沸腾。 说实话，作为一个长期关注 A

Cloudflare 早有 wrangler、cloudflared 两个 CLI，又发了第三个 cf。我天天在 CLI 里切换，实测新老差在哪：cf 为 AI agent 而生。

上期回顾：拆解海博 AI-Native 落地保障：Harness、双 Loop、知识库与技能自主迭代实践 一、背景：一个天才实习生，却无法快速理解业务全貌 当我们把大模型接入日常研发流程后，很快发现

博主天天喊 OPC，但多数人连 Claude Code 五大能力都没分清——它们是 5 个正交问题的答案，不是梯度。先把基础用对，再谈 OPC。

因此，复现 WorkBuddy 的核心体验并不困难。 真正不容易复制的，是腾讯账户体系、微信与企业微信入口、腾讯文档、云端基础设施、安全合规、企业权限、海量任务执行能力，以及大量产品细节形成的整体体

写在前面：AI 进入生产，不等于 AI 接管生产 当前大模型已经能够理解需求、生成代码和解释错误，但数据生产的难点并不只是“写出一段 SQL”。一个需求还要经过数据源确认、口径澄清、加工编排、资源规划

你肯定遇到以下场景： 人不在电脑前，却想让 AI 帮你继续写代码、查资料、跑任务； 想在微信、飞书、钉钉 里直接和本地 Agent 对话； 希望一个项目里同时调度多个 Agent，甚至让它们协作讨论

核心目标：让一个没用过 Codex 的人，在 15 分钟内安全完成第一件小事，然后知道下一步怎么继续学。

MCP 这么火，为什么你用起来总觉得「没什么用」？不是你的问题，也许 Skills 才是你真正需要的

Herdr为Claude Code、Codex等编程智能体提供状态感知、持久化会话和可编程调度，让多智能体协作更顺畅；它是底层运行环境，不负责端到端交付。

写在前面：风向变了 先上几个关键数据建立体感： 7月11日，obra/superpowers、mattpocock/skills、addyosmani/agent-skills 三个 Skills 仓

OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy，最近开源了一份很有启发的文档：《LLM Wiki》。它不只是讲“怎么把文档喂给模型问答”，而是在讲一件更重要的事：如何让 LLM 持续帮你维护一

人在外面随时接管家里或公司的 Mac？三步方案讲透防休眠断言机制，caffeinate、Amphetamine 加远控，让 Mac 7×24 待命秒连。

Codex 多账号反复登录太折腾？本文介绍一款纯本地管理工具，详解账号切换、OAuth 配对、一次性 Auth 迁移，以及凭据校验与原子替换的安全设计。