顶尖VC 2026年动向观察：硬基建与深垂直的押注
文章分析了2026年顶尖独立VC机构的投资动向，指出资本正从浅层应用转向硬基建、物理世界和深垂直领域。通过分析赛道年龄、轮次和具体公司（如Atoms、Etched、Cognition等），揭示了AI创业窗口正在收窄，而推理芯片、机器人、企业Agent及特定垂直工作流成为投资热点。
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Claude Opus 5 提示工程大师课
文章详细解读了 Anthropic 发布的 Claude Opus 5 模型及其官方提示指南。核心内容包括“Effort（努力）”设置的使用、从“怎么做”转向“为什么”的提示策略、删除验证指令以降低成本、以及如何控制响应长度和 Agent 叙述行为，旨在帮助用户最大化发挥模型效能。
Run Your Harness Outside of the Sandbox (Why and How)
本文探讨了2026年以来关于Agent运行位置的争论，指出行业趋势是将Agent运行在沙箱之外。作者详细解释了沙箱内运行的三个主要问题：爆炸半径、信任边界和沙箱的间歇性运行，并提出了将沙箱作为工具暴露的正确架构，最后提供了基于Vercel AI SDK的实现示例和生产环境中的挑战。
我是如何用 Orca 做 Graph Engineering
作者分享了使用 Orca 进行 Graph Engineering 的实践经验，通过拆分任务给 Agent 执行，结合编排调度和真机验收，解决了长任务拆解、动态调整依赖和防止假成功的问题，强调了 Graph、Eval 和权限控制三者结合的重要性。
实战踩坑：便宜模型执行、贵模型编排？没这么简单！
文章通过三个真实案例，验证了“贵模型编排、便宜模型执行”这一省钱策略。作者发现，虽然便宜模型在文本判定等任务上能打平顶尖模型，但在高复杂度代码和开放式视觉任务上存在局限。关键在于控制模型能力代差和任务可验证性，否则返工成本将抵消节省的 token 费用。
一个暑假，我侄子用两个 Skill 搞明白了 Agent 最难的部分
作者讲述侄子利用暑假开发两个健康类 Agent Skill 的经历。从“养生谣言粉碎机”到“体检行动助手”，解决了大模型幻觉、信息检索权威性及流程设计等难点。文章重点介绍了如何利用豆包搜索 API 的结构化数据与权威过滤功能来增强 Agent 能力，并分享了 Skill 开发优于独立 Agent 的实践经验和建议。
大脑对长周期 Agent 的启示
文章通过对比人脑的双速学习机制（海马体与皮层），指出当前 AI Agent 仅依赖大模型权重的局限性。真正的长周期智能需要将预测模型与经验状态结合。现有的外部记忆存储实则是模拟海马体的快速捕获功能，未来的关键在于实现高效的记忆筛选机制。
提升 Agent 的信息搜索能力：Serper 与豆包搜索对比评测
文章对比了 Serper（Google 封装）与豆包搜索在 Agent 应用中的表现。豆包在 Query 改写、结构化数据（汇率/股价）、跨语言检索、时效性过滤及信源权威度分级上优势明显，更适合处理中文口语化及实时信息需求；而 Google 在英文学术检索上仍占优。文章指出高质量搜索 API 对提升 Agent 推理能力至关重要。
本周顶级 AI 论文精选
文章精选了本周 6 篇顶级 AI 论文，涵盖 Harness Handbook、MSCE 记忆技能框架、PRO-LONG 长程记忆机制、Anthropic 全局工作空间解释性研究、Meta 的 GAMUT 完整性基准测试以及渐进式披露模式。
腾讯 Miora 上手实测：好上手，但还没到放心交付
本文是对腾讯 AI 设计平台 Miora 的实测体验。作者通过生成带货视频和制作小红书封面的真实任务，评估了其功能与交互。文章认为，Miora 通过封装工作流降低了门槛，适合小白快速出初稿，但在人物一致性、状态反馈和交互细节上仍有待完善，目前更适合作为初稿加速器。
个人 AI 基础设施构建指南
本文基于 Daniel Miessler 的 PAI 框架，阐述了如何构建个人 AI 基础设施。核心观点包括从自我定义而非工具开始、利用 TELOS 身份系统构建画像、建立三层记忆架构、遵循代码优于 Prompt 的确定性原则，并提供了一个分阶段的实践路线图，旨在将 AI 升级为持续学习的数字助理。
如何高效运行 Hermes：内存、技能与自动化
文章介绍了如何通过配置内存（MEMORY.md 和 USER.md）、技能和 cron 任务，将 Hermes 从简单的聊天机器人转变为高效的自进化智能体。通过合理设置记忆、流程自动化和自检机制，用户可以大幅提升工作效率，实现真正的复利效应。
浪费20亿Token之后，我做了一个帮自己定义目标的Skill
作者分享了一个名为Leader.skill的开源工具，旨在解决Agent交互中目标定义模糊的问题。该工具基于“目标七问”方法论，将模糊需求转化为清晰的目标任务书，支持多模型组合（如Claude规划、GPT执行），显著提升长程任务的完成率与Token利用率。
dashi-ppt 我们也测了，第一还是 slide-maker
文章对比了 slide-maker 和 dashi-ppt 两款 AI PPT 生成工具。在基于 Opus 5 模型的统一评测中，slide-maker 的无图版和带图版分别获得 94.5 和 91.5 分，击败了获得 83.5 分的 dashi-ppt。评测指出，slide-maker 胜在代码生成带来的高自由度和原生可编辑性，而 dashi-ppt 虽导出效果好，但受限于模板，内容结构被强行适配，导致丢分。
百度网盘 + 闲鱼 MCP 一键发布实战指南
本文介绍了如何通过 MCP 协议将百度网盘与闲鱼连接，利用 AI Agent 自动化完成从网盘选取资料、生成文案到闲鱼发布商品的流程。文章详细讲解了环境配置、接口接入及常见坑点，帮助读者建立自动变现系统。
前阿里P8被裁后用WorkBuddy月入17万——我扒了27个真实案例，发现赚钱的人只用了5个功能
文章通过27个真实案例，分析了如何利用WorkBuddy的5个核心功能（定时自动化、多Agent并行、Skill技能包、MCP连接器、记忆系统）实现自动化赚钱。作者指出，赚钱的人将AI当作员工用，构建自动化工作流，而不赚钱的人仅将其视为聊天工具。
Graph Engineering：从 0 到 1 小白完整教程
文章介绍了 Graph Engineering，一种通过流程图协调多个 AI 协作完成复杂任务的方法。它将复杂任务拆解为节点、边和状态，解决了单 Loop 应对复杂任务时的局限性。文章详细解析了 Graph 的核心概念、与 Loop 的关系、四个核心模块及具体实践模板，并提供了新手学习路径。
AI视频 Skill 资源合集
文章整理了目前已知的绝大部分AI视频 Skill 工具集合目录，涵盖 HyperFrames、Remotion、OpenCut 等 20 多个 GitHub 项目，功能包括视频生成、自动剪辑、字幕处理、手绘动画及数字人制作等，为视频创作者提供丰富的 AI 解决方案。
Agent工程架构解析：Harness、Loop与Graph的区别
本文深入解析Agent工程中常被混淆的三个架构层级：Harness工程构建模型运行环境与基础能力；Loop工程设计工作反馈循环，通过验证与迭代提升质量；Graph工程则显式定义工作流拓扑，控制节点分支与状态转换。文章强调理清环境、反馈与流的关系对构建生产级Agent至关重要。
PI > ClaudeCode/Codex?
本文对比分析了开源命令行编程工具 Pi 与 Claude Code、Codex 的性能。Databricks 的评测显示，Pi 在真实代码库上的 token 消耗显著更低，性价比极高，甚至压过了官方工具。文章探讨了 Pi 高性价比的原因，如精简的系统提示词，并指出了其在高强度思考下的局限性及功能缺失。
如何利用AI构建和扩展单人企业
文章介绍了利用AI构建和扩展单人企业的完整蓝图。通过使用AI员工（如Viktor）在内容、项目、拓展、财务和广告五个领域实现自动化，只需保留决策环节。文章探讨了两种构建方式：快速路径和自定义构建，强调业务知识库和操作规则的重要性。
对话百川智能郭美青：你辛苦做的 Skill，最后都成了大模型的「养料」
本文是 AIGCLINK 与百川智能技术总监郭美青的对谈。双方探讨了 Skill 的本质是模型补丁，指出优质的 Skill 易被大模型内化成训练养料；同时梳理了 Harness、Loop、Graph 等新概念背后的技术演进逻辑。最后建议从业者不要将当下视作终局，应从生意出发，从上往下构建确定性，以应对底层技术的快速迭代。
金融中的图工程：设计稳健的Agent图
本文探讨了金融领域中Agent图的设计与实现。文章指出，Agent图解决了脚本在等待、重启和并行分支上的缺陷，并通过状态图而非DAG来实现条件路由和循环。重点讨论了状态管理、并行拓扑模式（如Fan-out、Supervisor）以及在金融任务中的实际应用。
构建智能代理的三层架构：Loop、Graph与Harness
本文提出解决Agent重复读取数据和Token浪费的三层架构方案：Loop负责单元工作的收集-行动-验证闭环；Graph通过分发和并行管理复杂任务；Harness作为运行时环境提供工具和上下文隔离。文中提供了具体的代码实现思路和实战演示。
管理 AI 员工团队：Ryan Carson 的高效工作系统
Ryan Carson 分享了如何作为唯一员工，通过管理云端 AI Agent 团队日处理 40 个 Pull Request 的经验。文章详细介绍了将工作迁移至云端、建立工作节奏、将重复检查自动化以及控制 Token 成本四个关键步骤，强调在 AI 时代，优秀的工程管理能力比以往任何时候都重要。
构建超越单一模型的持久 AI 系统
文章指出，模型只是可随时替换的引擎，真正的价值在于构建围绕模型的系统。作者介绍了利用 Hermes 工具从简单的问答、一次性任务，进化到生成可共享的产物、封装可复用的技能，最终形成自动化运行的循环系统，以实现 AI 效用的复利增长。
Trajectory: Agent 经验数据的标准格式
文章介绍了 Trajectory，一个开源的数据格式标准化工具，旨在统一不同编码代理会话（如 Claude Code、Codex 等）的数据格式。该格式注重令牌效率，便于代理从过去的经验中学习，解决跨平台数据碎片化问题。
如何构建一个在你睡眠时发现商业机会的 Agent 图
文章介绍了一个由多个专业 Agent 组成的图系统，用于自动化商业机会扫描、分析和验证。该系统通过并行处理和独立验证机制，解决了人工研究效率低的问题，仅在发现高质量机会时唤醒用户。
Claude 5 模型上下文工程新规则
文章探讨了针对 Claude 5 模型的上下文工程新规则，指出新一代模型能力提升，允许大幅简化系统提示。主要变化包括：用模型判断替代硬性规则、用接口设计替代示例、采用渐进式披露、简化工具描述、使用自动记忆以及支持丰富引用。
我用 WorkBuddy 跑了 3 个活儿，发现它不是助手，是数字员工
文章通过三个真实任务评测了 WorkBuddy 的实际应用：视频 Skill 管理工具开发、电商数据清洗分析及竞品监控自动化流程。作者指出 WorkBuddy 不仅是聊天工具，更是集专家判断、专业 Skill 和自动化执行于一体的 AI 工作台，能有效提升处理固定流程任务的效率。
