OpenClaw 从新手到中级完整教程
这是一份关于开源 AI Agent 项目 OpenClaw 的完整使用教程。文章详细介绍了 OpenClaw 相比传统聊天机器人的核心优势，即具备本地执行、真实操作、持久记忆等能力。教程涵盖了从环境准备、初始化配置、基础对话，到进阶的 Skills 插件开发、Google Workspace 集成、多 Agent 管理、Docker 沙盒安全配置及浏览器自动化等实战技能，旨在帮助用户构建真正能“做事”的个人 AI 助理。
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Claude Code 工程化最佳实践与架构指南
本文系统性地介绍了 Claude Code 的工程化实战知识库，涵盖了从基础配置到高级架构设计的方方面面。内容解读了创建者的定制技巧，深入解析了 Command、Agent、Skills 的核心架构与 Memory 作用域，并针对 Monorepo 场景提供了上下文管理策略。文章还总结了上下文管理、Agent 设计、调试方法及权限安全的实践经验，并分享了如何利用高级 API 特性（如程序化工具调用、动态过滤）来显著降低 Token 消耗并提升准确率。
GLM-5深夜登场：国产开源模型首次逼平Claude Opus 4.5
本文评测了智谱最新发布的开源大模型GLM-5。作者认为GLM-5在编码能力、长任务规划及Agent能力上已逼近Claude Opus 4.5和GPT-5.2水平，是国产模型的重大突破。文章详细展示了使用GLM-5开发文章分发插件、斗地主记牌器及QQ农场的实战案例，并对比了其API价格与性能优势，称其为国内性价比最高的AI Coding选择。
如何用万字提示词和10个文件为AI打造数字灵魂：Personal AI Infrastructure
文章介绍了一套名为Personal AI Infrastructure (PAI) 的开源方法论，旨在通过万字提示词和十个精心设计的文件，将Claude Code等AI工具从“自动售货机”升级为长期记忆的“操作系统”。核心包括定义数字身份的TELOS系统、模拟人脑的记忆架构、主动感知的Hooks机制以及可扩展的Skills技能库。该系统强调数据主权、版本控制和工程化原则，致力于让AI真正理解用户并成为持久的生活与工作伙伴。
翁家翌：在OpenAI“卖铲子”的人
文章讲述了OpenAI核心工程师翁家翌的职业成长与理念。作为强化学习基础设施的搭建者，他坚持“工程重于学术”，认为读博是浪费生命，并致力于通过开源代码消除信息差。文章分享了他从清华到CMU再到OpenAI的经历，以及对年轻人的职业建议：尽早进入工业界，深耕工程能力，建立自己的评价体系。
通过 Agent Skills 访问 Huntly SQLite 实现知识库对话
文章分享了作者为其开源项目 Huntly 实现“知识库对话”功能的巧妙思路。作者受技术帖启发，放弃了原本复杂的 Markdown 和 MCP 方案，转而让 Agent 直接通过 Skills 文档访问 SQLite 数据库。验证表明，该方案配合 glm-4.7-free 模型效果拔群，Agent 能轻松总结收藏、分析 RSS 文章并生成热门推文周刊。文章还展示了基于此逻辑生成的“lcomplete 的 X 精选”，涵盖了 AI 编程、投资哲学、工具生态及 Huntly 项目更新等内容。
我写了个 Skill，让 Agent 自动给文章配图
文章介绍了作者开发的一个 Agent Skill，用于自动分析文章内容、匹配风格并生成配图。文章详细讲解了 Agent Skills 的核心机制（渐进式加载）、配图 Skill 的五步设计思路、SKILL.md 的编写规范以及提示词模板的设计。作者通过该工具将文章配图从耗时半小时缩短至几分钟，并强调了将工作流程转化为 Skill 的重要性。
2026年最热门的 Claude Skills 开源项目盘点
本文整理了 GitHub 上 2026 年最热门的 Claude Skills 相关开源项目，涵盖了官方 Agent Skills、超强核心技能库、科学领域技能等五大仓库。文章不仅列出了项目的 Star 数和特点，还提供了简单的技能安装与使用方法，帮助开发者快速入门和扩展 Claude 的功能。
LLM 工具链与环境配置讨论
文章截图展示了一场关于大型语言模型（LLM）开发工具的讨论。主要涉及开源 CLI 工具的选择、本地开发环境的重要性、模型代理设计差异，以及在不同电脑环境下进行 AI 开发的常见问题（如闲鱼二手机器、环境报错等）。参与者认为统一的训练环境对模型兼容性至关重要，并指出新手只要教程得当上手并不难。