Don't talk to me, talk to my agents
文章介绍了Raft提出的一种新的跨公司协作方式：联合通道。这种方式允许双方将特定的人、AI代理和上下文放入同一个房间，实现人与代理的直接协作，而无需共享整个服务器。它重新定义了跨公司工作的基本单位，从“人”变为“人和他们的代理”，提高了协作效率并保证了安全性。
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如何让 Claude 像博士生一样研究：斯坦福 STORM 方法
文章介绍了斯坦福大学开发的 STORM 研究系统，该方法通过多视角提问和信息检索生成高质量文章。作者将其简化为 4 个提示词，让用户能在 5 分钟内利用 Claude 生成类似博士水平的深度研究报告，包含视角分析、矛盾映射、综合综述和自我评估。
用飞书多维表格打造你的数字分身
文章介绍了如何利用飞书多维表格结合 AI 技术打造知识库“数字分身”。通过三级进化：将知识结构化存库、利用 AI 字段自动化处理知识、接入飞书机器人实现对话交互，解决专业知识沉淀与复用难题，提升业务效率。
如何使用图工程构建多因子Alpha模型
本文详细介绍了如何利用图工程构建对冲基金级别的多因子Alpha模型。作者阐述了从Prompt、Loop、Swarm到Graph的技术演进路径，重点介绍了Slate这一运行时工具，它能通过JavaScript编写的程序自动化执行复杂的图结构任务，解决了多智能体系统中的协调与失败处理难题。
改一次 Prompt，怎么知道 Agent 有没有悄悄变差
文章探讨了在企业级 Agent 开发中，如何通过建立版本化固定案例集和审计日志来准确评估模型更新后的质量变化。强调不能只看平均分，需逐条对比案例的改善与退步，并实施一票否决机制以确保安全和可追溯性。
推荐这期 Pi 插件合集
文章推荐了6个实用的Pi插件，包括必装的pi-agent-extensions、多代理协作的pi-agents-team、跨会话记忆增强插件、上下文工程工具以及连接Claude Code生态的桥梁插件，旨在提升Pi作为Agent Harness的扩展能力和效率。
2026年如何成为AI工程师（无需CS学位）
文章指出2026年AI工程师角色已分化为机器学习工程师和应用AI工程师。对于非CS学位求职者，后者是主要机会。文章详细列出了必备技能（Python、LLM行为、RAG系统、评估观测），并提出了三个能替代学历证明的实战项目建议。
How to Run Your Entire Outbound From One Claude Code Command
本文介绍了如何利用 Claude Code 的 Hooks 机制，构建一个全自动化的 B2B 外呼营销管道。该系统通过串联信号抓取、线索评分、客户画像、文案生成和序列构建五个阶段，实现从公司列表到邮件序列的端到端自动化，极大提升销售效率。
The Graph Engineering Setup Guide
本文介绍了图工程如何为Agent提供复合记忆。通过双时态模型和MCP配置，Claude可获得持久的图记忆，相比向量搜索，多跳任务准确率提升36-46%，幻觉减少40%以上。
Miora从0到1小白教程
本文详细介绍了腾讯推出的智能体创意工作室Miora，涵盖其核心功能、界面操作及画布编辑等基础使用方法。文章重点解析了独特的“记忆功能”，指导用户如何通过设定和沉淀个人审美与设计规范，让AI越用越懂你，从而实现从随机生图到专业设计的高效转变。
构建改变生活的自托管 Agent 知识库
文章介绍了如何利用 Hermes Agent 构建一个集中的个人知识库，解决 AI 使用中上下文分散的问题。通过四个提示词，作者展示了如何建立结构化存储、自动更新归档技能、基于证据的检索机制以及大脑倾倒处理流程，从而让 Agent 全面了解用户并大幅提升生活质量。
The complete Graph Engineering playbook for Claude Code
本文介绍了Graph Engineering（图工程）的概念，阐述如何利用Claude Code构建分布式Agent系统。通过将任务分解为线性、分发、规约和验证等节点，实现高效、可靠的AI工作流，优化计算成本和结果质量。
The context gold rush: Why everyone is building the same thing
文章分析了当前 AI 领域的“淘金热”——上下文管理。作者指出，从 Jevons 悖论到数据主权，多因素驱动了初创公司和大企业竞相构建公司大脑或 LLM 知识库。尽管切入角度各异（如个人知识库、代理内存、可观测性工具等），但核心目标一致：为未来的智能体劳动力提供数据上下文层。文章认为该领域潜力巨大，但也面临产品同质化。
2026 年下半年靠 AI 赚钱的逻辑变了
文章回顾了 2023 至 2026 年 AI 商业模式的演变，指出市场已从卖「会用」、卖「接起来」转向卖「结果」。AI 能力日益廉价，对具体业务结果负责则愈发昂贵。无论是企业服务还是自媒体，真正的机会在于深入具体业务，解决昂贵且可测量的问题，而非单纯贩卖工具或流量。
开源月入10w+的Codex使用方法（超详细教学）
本文详细介绍了OpenAI推出的AI编程Agent Codex的使用方法，包括其与ChatGPT的区别、注册订阅流程、Web/桌面/CLI/IDE四种安装方式，以及桌面App的页面功能全解，帮助非程序员利用AI提升效率。
将 Hermes Agent 打造为个人助手的完整指南
文章介绍了如何将 Hermes Agent 变成一个功能强大的个人 AI 助手。通过安装 Hermes、配置 Composio 连接日历和邮件等应用、设置消息网关（如 WhatsApp）以及进行个性化提示词和模型选择，用户可以在 10 分钟内让 AI 帮助管理日程、任务和沟通，实现全天候的自动化协助。
Claude Second Brain & Folder Workflow: The Complete Guide
文章介绍了如何使用简单的Markdown文件夹和CLAUDE.md索引文件构建AI原生的第二大脑。通过扁平文件结构、语义化文件夹和严格的主题命名规范，无需复杂应用即可实现高效的知识管理和AI检索。
What Comes After the Prompt
文章探讨了超越传统提示词的多模态交互技术，提出“任务”概念，通过结合语音、屏幕、文本等多种信息源，让代理更高效地完成复杂工作。该方法减少交互循环，提升并行工作能力，并通过存储执行痕迹逐步转化为可重用的技能，为未来全模型交互奠定基础。
开源神器Toonflow让小说秒变AI短剧
开源神器Toonflow可将小说或剧本快速转换为AI短剧，2小时内完成出片。工具支持自动编剧、分镜、角色设计和视频生成，采用三层Agent协作与本地记忆，跨平台本地部署，低成本高效。
why we're buzzing
Jack 发布了开源工作空间 Buzz，旨在将人、代理、对话和代码统一在同一加密身份系统下，以减少对 Slack 和 GitHub 的依赖。Buzz 解决了上下文割裂问题，采用自主托管、开放协议和无锁定设计，支持代理作为团队平等成员协作。
梁文锋投资人会议语录
本文记录了梁文锋在投资人会议上的核心观点，涵盖AGI发展路线、开源与商业化策略、团队管理及愿景驱动等方面。他强调产品是AGI的副产物，现阶段的重点是Coding Agent和持续学习能力，开源与克制是长期战略，目标是实现AGI而非追求短期利益。
How to master graph engineering
本课程教授如何构建 AI 智能体图，涵盖图的基本概念、关键模式（如菱形模式）、停止规则及人工审批环节。包含三个实战案例：深度研究台、SEO 内容生成器和市场推广套件，旨在提升业务效率并控制成本。
Towards Automating Eval Engineering
文章介绍了Eval Engineering Skill，这是一个帮助编码代理使用仓库上下文和代理跟踪构建评估的技能。该技能通过检查代理结构、挖掘模式并与用户交互，生成可执行的Harbor格式评估。文章还强调了迭代设计评估的重要性，以及容器化评估在持续学习中的作用。
AI 产品经理的系统思维：从种花到构建智能系统
文章阐述了 AI 产品的有机特性，强调系统思维对 AI 产品经理的重要性。核心观点包括：系统行为源于组件交互、结构与规则比参数更具杠杆效应、新演员（Agent）出现时价值流向接口。实践层面建议通过分解产品、定义契约和设计反馈循环，将 Agent 深度融入产品，以建立竞争壁垒。
如何利用 AI 实现财务独立
文章探讨了实现财务自由的关键在于构建可持续的收入配置，而非单纯节省开支。通过对比员工、交易者和企业主的控制权，作者指出 AI Agent 能降低构建商业结构的成本，提供持续的市场反馈与执行力，从而开启新的财富创造路径。
从选题到写作再到发布，我把几十个 skill 串成了一条自动流水线
作者分享了自己如何利用 Hermes、Codex 和 Claude 中的数十个 Skill，搭建了一条从素材抓取、选题分析、风格润色到图文排版的内容自动生成流水线。文章详细介绍了自动化流程的设计思路、遇到的痛点以及如何通过拆分 Prompt 保持文风一致性，同时也反思了人机协作中人工审核与决策的重要性。
3 Years of Graph Engineering with LangGraph
文章回顾了 LangGraph 三年来的发展，探讨了将智能体系统建模为图（Graph）的实践与价值。作者分析了何时使用图结构以平衡确定性与自主性，并指出生产级智能体通常需要循环和动态转换。最后，文章强调图工程并非全新概念，但随着节点的进化，现在的图更多是在编排智能体而非单一的 LLM 调用。
60个AI黑话，一次性翻译成人类语言
文章将60个AI行业专业术语进行了通俗易懂的翻译和解释，涵盖基础概念、训练调优、推理交互、工具扩展、评估安全及前沿趋势六个方面，帮助读者快速理解AI技术地图。
Less is More: 当精简的 Harness 击败了功能完备的对手
文章通过 Databricks 的基准测试发现，精简的 Harness Pi 在任务完成率上与 Claude Code 持平，但上下文消耗仅为其 1/3。作者对比了信息最大化与信息精简两种设计哲学，指出精简的上下文、结构化摘要和信任模型能力的策略，能有效减少注意力分散，提升模型表现。
OpenCode 番外篇：驾驭 AI 的法典、军团与薄壳
文章指出 AI 编程的核心不是工具安装，而是建立权力结构与规则。作者通过 AGENTS.md、模型路由、MCP 和 Team Mode 等 OpenCode 机制，阐述如何通过立法、感官建立和验收来驾驭 AI 军团，强调开发者应成为立法者而非单纯的批准按钮。
