FDE介绍和入门：一个被 AI 重新激活的老岗位
本文介绍了 Forward Deployed Engineer (FDE) 这一岗位在 AI 时代的复兴。FDE 起源于 Palantir，是指深入客户现场将产品从演示推向生产的工程师。随着 AI 从辅助工具转向具备写权限的 Agent，企业对责任边界、流程重构的需求激增，使得 FDE 再次成为热点。文章详细解析了 FDE 的工作内容、小队作战模式及其在产品反馈中的核心价值。
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Behind the scenes: How we build, test, and scale Google Agent Skills
本文深入探讨了 Google Agent Skills 项目的构建与扩展。作者分享了如何通过标准化的存储结构、自动化 CI/CD 检查、持续的评估流程以及严格的所有权规则，来保证技能库在规模增长时的质量和可靠性。文章强调将技能视为产品而非简单代码片段，并介绍了利用 MCP 工具和 GitHub Actions 进行质量管控的实践。
The new rules of context engineering for Claude 5 models
本文探讨了针对Claude 5模型的上下文工程新规则。作者指出，随着模型能力的提升，传统的过度约束策略已不再适用。新规则包括：让Claude依赖判断而非严格规则、通过接口设计替代示例、采用渐进式披露而非一次性提供所有信息、简化工具描述避免重复指令，以及利用自动记忆和富引用功能。这些实践可显著优化Claude Code和自定义Agent的性能。
How to Become a Graph Architect With Zero Experience (Full Course)
本文提供了一条从零开始成为图架构师的完整路径，分为五个阶段。内容涵盖掌握循环、学习图心智模型、掌握核心模式、构建可靠性及进阶设计。文章强调通过二十个具体步骤，从理解基础概念到实际构建多智能体系统，帮助读者在AI工程前沿领域获得竞争优势。
Agent Sandboxes 实践概述
文章深入探讨了 Agent Sandboxes 的实际应用，通过隔离性、状态管理、发布等维度的对比研究，详细分析了 Agent 运行时的两种放置模式及其架构差异。
为什么 Claude Code 会话会随时间变差
本文深入探讨了 Claude Code 等智能体工具在长对话中性能下降的现象。作者将其归因于“上下文腐烂”，分为无法避免的内在腐烂（模型架构限制）和可管理的内容腐烂（过时信息积累）。文章提供了具体的治理实践，包括前期策展、保持上下文清洁、及时重置以及使用 git 树结构管理会话，以维持工具的敏锐度。
Graph Engineering: 构建能分支、验证、恢复和停止的 Agent 指南
文章探讨了 Graph Engineering 的概念，主张通过预先设计 AI 任务的控制流图，而非单纯依赖提示词，来解决 Agent 的复杂性与错误问题。文中详细阐述了图的四个核心部分：状态、节点、边和门控，并强调围绕失败路径而非成功路径进行设计。最后通过实际研究案例，展示了如何利用图结构拆解任务、验证信息并控制成本。
开源我的博主分析skill！一键复刻大佬推文风格
文章介绍了一个名为“yh-x-tweet-analyzer”的开源Skill，旨在通过分析博主的历史推文数据，将其写作风格系统化拆解为profile、samples和生成规则。该工具不仅生成可视化报告，还输出结构化的风格画像，帮助用户深度理解爆款逻辑，从而更精准地进行内容创作和人设复刻。
给DeepSeek装上眼睛
DeepSeek-V4-Flash虽性能卓越且价格低廉，但缺乏原生视觉能力。文章介绍了五种为其“装上眼睛”的方法，包括官方识图模式、视觉MCP、Codex视觉代理、Hermes内置路由及手动OCR。建议根据使用频率选择合适方案，并优化视觉提示词以确保信息提取准确性。
如何成为记忆工程师：来自斯坦福、微软、Anthropic 和英伟达的视角
文章探讨了如何成为一名记忆工程师，指出Agent的记忆问题在于从未“有意遗忘”。文章结合斯坦福、微软、Anthropic和英伟达的研究，从成本（写入路径）、价值（事实与技能）、控制（可审计）和硬件（KV缓存）四个维度，提出了构建高效记忆系统的六个主题和十五个步骤。
AI Agent 连续运行 200+ 小时：LoopX 如何让长程执行不失忆、不漂移
文章介绍了开源项目 LoopX，一个面向超长程 Agent 的 control plane，实现了 Agent 连续运行 200+ 小时。LoopX 通过外置结构化状态、六层架构设计及可执行 Kanban 概念，解决了长程任务中的状态管理、权限控制、恢复机制等核心问题，确保 Agent 在无人干预或有人干预时均能稳定运行。
Comp AI 开源销售Agent替代传统销售做客户研究
Comp AI 开源了一个销售 Agent，替代传统销售进行客户研究和客情维护。该 Agent 具备独立部署、自跑排期、拒绝置信度分数、沙箱隔离等亮点，无需 API key 即可利用 CRM 历史数据工作，旨在解决传统 CRM 只做数据库而不干实事的问题。
BestBlogs 精选周刊 | 第 106 期：1% 法则
本期周刊探讨 AI 产品从演示到落地的距离。引用 Jeff Dean 的“1%法则”，将焦点从模型能力转移到系统工程细节。文章深入分析了规格定义、评测验证、任务成本、系统记忆、Skill 治理等关键问题，强调通过工程化手段实现智能体的稳定交付与闭环。
只用 Codex 原生功能，新手也能用 Graph Engineering 跑起多 Agent 工作流
本文介绍如何仅利用 Codex 的原生机制，通过一个提示词实现轻量级 Graph Engineering。作者展示了如何设置“总包”和“Worker”角色，无需编写编排代码即可实现多 Agent 协作、审核与进度管理，提供了可直接复用的最小模板。
如何训练符合个人风格的 AI 写作 Skill
作者分享了利用 Hermes 训练个人写作 Skill 的实践经验，包括精选 50 条真实内容进行语调学习、构建 Benchmark 测试体系、修正事实篡改问题，以及通过注入 Context 解决“无灵魂”生成的方法，最终实现约 70% 的可用性。
Real people are running agent teams in Buzz. Here's what they're doing
本文介绍了 Buzz 平台上真实用户运行 Agent 团队的案例，涵盖事件响应、编排、自动化构建、内容发布等应用场景，并分享了如何通过多 Agent 协作提高效率的实践经验。
BestBlogs 早报｜模型开发未来与组织管理反思
本期早报涵盖了 Igor Babuschkin 对模型开发未来路线的判断，Whatnot 对产品经理配置的反思，以及姚顺雨入主腾讯混元后的组织调整。此外，还速览了 AWS 的 Agent 开发流程、英伟达机器人研究、AI 基准评测及微软 Meta 财报等内容，探讨了技术落地与组织设计的相互影响。
OpenAI 技术面试全拆解：一份地狱难度的工程师进阶清单
本文详细拆解了 OpenAI 软件工程师的高难度面试流程，涵盖初筛、编码、系统设计、48小时居家项目、技术深潜、终面及未公开的 Agentic Coding 考试。文章分析了每轮考核的核心能力（如 MVCC、分布式一致性、推理系统扩缩容等），并指出面试标准正向“指挥 Agent 交付”迁移，是一份高质量的工程师进阶指南。
AI 七宗罪全网最全审判指南：从入门到榨干
文章总结了 AI 在执行任务时的七大常见毛病：抢答、脑补、独断、加戏、话痨、失忆和报喜。针对每一宗罪，作者提供了具体的提示词和解决策略，旨在通过规范流程让 AI 问清需求、抓住重点、精准执行并凭据交付，最终提升工作效率。
如何彻底去掉AI味：打造个人写作专家系统
本文探讨了去除AI写作痕迹的方法。作者指出，仅靠提示词或改句式无法真正还原个人风格。其终极方法是构建一套写作专家系统，明确作者身份、文章类型规范及禁忌，并通过多轮独立审稿和规则迭代，让AI文章真正具备个人辨识度。
Google和Anthropic对检索的共识：从单一应用到独立服务
文章讨论了Google和Anthropic将检索从单一应用中移出，转变为独立服务的新趋势。这种分离解决了旧RAG设置中的过时嵌入和基础设施耦合问题。通过将摄取与查询分离，并使用结构化单元代替原始文本块，可以显著减少语料库大小并提高向量相关性。
Auto Quant V2 教程 | 让 Codex/Kimi/DeepSeek 做量化
Auto Quant V2 发布，旨在将通用 Coding Agent 转换为全自动推进量化研究的 Quant Agent。它不绑定特定模型，通过 Harness 架构为 AI 提供长期工作的量化研究环境，支持自我进化，解决了 AI 编写代码但难以持续追踪量化研究的问题。
如何用飞书文档实现云端AI知识库
本文介绍了一种利用飞书文档和官方 Lark CLI 搭建云端 AI 知识库的方案。适合习惯云端协作且拥有 Agent 工具的用户，文章详细讲解了如何通过 CLI 将飞书变为 Agent 可读取和回写的知识空间，并提供了具体的搭建步骤、工作规则及测试方法。
为什么我建议你现在开始搭建自己的 Agent？
文章建议读者搭建个人 Agent，而非仅使用单一 AI 工具。真正的 Agent 应整合个人材料、判断与流程，形成可复用的工作系统。通过从熟悉且反复出现的工作入手，明确输入、步骤与验收标准，逐步积累经验，让 AI 真正融入并提升个人工作流。
Agent 的本质是一个 while 循环：拆解 pi 的 792 行核心源码
文章通过拆解开源项目 pi 的核心源码，揭示 Agent 的本质是一个 while 循环。作者分析了 pi 的 792 行核心代码，讲解了双层循环、转向消息、事件流解耦、错误处理及 Token 截断防御等关键设计，展示了从玩具代码到生产级 Agent 的工程差距。
Higgsfield + Codex/Claude MCP 全流程教程
本教程详细介绍了如何通过 Higgsfield MCP 连接 Claude 或 Codex，实现从剧本到成片的自动化视频生成流程。内容涵盖环境配置、基础操作、进阶工作流、8个真实案例解析、工具功能说明及点数管理，旨在帮助用户利用 AI Agent 高效批量产出视频内容。
把 Codex 用成一支长期在线的个人团队
文章介绍了 OpenAI 的 Jason Liu 如何利用 Codex 构建长期线程，将 AI 视为拥有固定责任和长期记忆的队友。核心在于通过固定角色、持久化状态、自动唤醒和边界验证，让 AI 负责可持续追踪的任务，而非单次问答。
AI营销引擎：从创意到全渠道营销的自动化流程
文章介绍了作者的AI营销引擎，通过图结构将单一创意转化为全渠道营销活动。流程包括规划（输入、构思、调研、综合、审批）和执行（分发、模型处理、人工协作）两个阶段，强调模型路由、上下文管理和评估机制的重要性。
如何构建AI知识库的目录结构和配套的Skills工作流
文章分享了如何构建稳定的AI知识库架构，参考了LLM Wiki与GBrain理念。详细介绍了目录结构设计，包括原始来源、笔记、原子、概念等分类，以及如何通过Skills工作流实现采集、查询、提炼和写作的全流程配合，强调先定规则再由AI执行的重要性。
上下文能塞 50 万 token，Agent 为什么还是记错中间结果？
文章探讨了即使大模型支持超长上下文窗口，Agent 在处理复杂任务时仍难以维护有效中间状态的问题。作者介绍了评测框架 ArbiGraph，该框架利用可执行任务图来测试模型的状态管理、依赖传递及抗干扰能力。实验表明，随着任务链路和分支复杂度的增加，模型准确率显著下降，强调上下文管理的核心在于维护可流动、可失效的计算状态，而非单纯扩容。
