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。
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从“让 Agent 写代码”到“指挥一群 Agent 交付”：TRAE 新版和我的五个做法
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万字长文｜从 Skill 到工作流：复制三段提示词，做出你的第一条 AI 工作流
这是一篇面向零基础读者的实战教程，教读者通过复制三段提示词，让具备本地文件读写能力的 AI（以 Codex 为例）依次创建内容分析、写作、审校三个 Skill，完成一篇文章的素材分析、大纲初稿和审校验收全流程。文章强调'先做出东西，再弄懂原理'，每段提示词后设有操作后检查清单，帮助读者验证 AI 是否真实创建文件、守住事实边界（如虚构案例性质、不把相关性写成因果）。教程把重复性的提示、纠错动作固化为可复用的工作流，实现长期复用，无需手写代码或安装软件。
Agents, Loops, Graphs. Everything You Need to Know in One Place.
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How to master graph engineering
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AI时代最大的笑话：我居然还在用邮箱疯狂搞钱！别卷Prompt了，会发邮件就能让AI帮你干活！
作者分享了如何利用“龙虾（Claude）+ ClawEmail + XCrawl”的组合，将 AI 接入实际工作流。通过赋予 AI 邮箱身份和网页抓取能力，实现了教育行业招投标信息的自动化监控与飞书自动更新。文章强调，传统的电子邮件正成为调用 AI Agent 最稳定、最低门槛的接口。
