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构建智能体（Agent）系统时，最棘手的问题之一就是如何设计它的行动空间。Claude 通过工具调用来完成各种操作。在 API 中，工具的构建方式多种多样——可以基于 bash、技能（skills）

在审查并批准书面计划之前，绝不让 Claude 编写代码。 将规划与执行分离，可以避免无效劳动，保持对架构决策的控制权，并以更少的 token 消耗获得更好的结果。

Skill 的测试长期依赖"凭感觉"——用一个 prompt 测试一次，输出看起来合理就算通过。随着 skill 变得复杂、团队开始依赖它们，问题逐渐暴露：模型更新后 skill 可能失效。

译自：The Complete Guide to Building Skills for Claude（33 页 PDF）

什么是 Superpowers 和 Everything Claude Code？ 在 AI 辅助编程日益普及的今天，如何让 AI 更规范、更智能地协助开发成为了热门话题。

2026智能编程趋势报告，译自《2026 Agentic Coding Trends Report》by Claude

在刚刚过去的 GitHub Universe 2025 大会上，GitHub 宣布了最新的 AI 平台 —— Agent HQ，将统一所有 AI Agent 到同一个 Workflow 中。

前面两篇文章简单介绍了如何只用 Nextjs 在本地模拟 SSE 实现打字效果和通过 Streamdown 优雅地解析输出 AI 返回的 Markdown 文本，接下来就是如何测试了。

如果眼睛足够敏锐，你会发现有些 AI tool 通过 SSE 返回流式文本时，会先打印出 * ** - 或其它 Markdown 格式化字符，之后又迅速消失。这种阅读体验非常不好，也显得很不专业。