Anthropic 开源 22 个知识工作者插件，为 Claude 装上岗位技能包
Anthropic 官方开源了一套包含 22 个插件的 Claude 库，覆盖销售、产品、工程、财务等所有知识工作者角色。该插件库通过 MCP 连接器对接 Jira、Slack、HubSpot 等主流工具，将岗位技能打包为 Markdown 和 JSON，无需构建即可安装，旨在解决 Claude 缺乏具体业务领域上下文的问题。
全部文档 / 作者: Jason Zhu (@GoSailGlobal) / 标签: Anthropic
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OpenAI Agents SDK 重大升级：Harness 与 Sandbox 架构分离
OpenAI 于 2026 年 4 月 15 日升级 Agents SDK，核心是将 Harness 和 Sandbox 做进 SDK 并实现架构分离。新架构将 Agent Loop 托管化，解耦计算与控制逻辑，支持 100+ 模型及多云 Sandbox 环境。对比 Anthropic 的工具箱路线，OpenAI 选择了全托管方案，降低开发门槛。
Mitchell Hashimoto 与 AI 工程演进：从聊天机器人到 Harness Engineering
文章详细介绍了 Terraform 之父 Mitchell Hashimoto 的 AI 工程实践六个阶段，从早期的聊天窗口尝试，到最终实现后台常驻 Agent 的愿景。核心亮点在于第五阶段提出的“Harness Engineering”（工程约束），即通过系统性设计（如 AGENTS.md 和验证工具）来防止 Agent 重复犯错。文章结合 Anthropic 和 OpenAI 的行业案例，指出工程师的核心技能正从手写代码转向设计 Agent 的运行约束环境。
Anthropic内部分享：别再造Agent了，造Skills就够了
Anthropic 内部分享指出，与其为每个场景构建新 Agent，不如给通用 Agent 配置“Skills”。Skills 是打包程序化知识的文件夹，通过渐进式加载解决上下文窗口问题。文章介绍了 Skills 与 MCP 的互补关系，及其在金融、科研等领域的生态发展，类比将其比作“应用层”，强调通过知识积累让模型不断进化。
深入解读 Harness Engineering：AI 工程的第三次范式转移
Anthropic 和 OpenAI 几乎同时发布关于 Harness Engineering 的文章，引发 AI 社区热议。本文梳理了从 Prompt Engineering 到 Context Engineering 再到 Harness Engineering 的演变，解析了 Anthropic 的“生成器+评估器”循环架构与 OpenAI 的“百万行代码零手写”分层实践，并结合多位博主的观点，探讨了 Agent 时代工程师角色的转变与未来工程实践的方向。
Anthropic Agent Skills 完整教程与排错指南
Anthropic 官方发布了 Agent Skills 教程。本文详细梳理了 Skills 的设计哲学、配置方法、与 claude.md/Sub Agents/Hooks/MCP 的区别、企业级分享策略及排错技巧。核心在于理解 Skills 是按需加载的知识包，通过 description 语义匹配激活，旨在消除重复性指令，提升 Claude 工作流效率。