OpenClaw 提示词工程大赏：如何让 AI Agent 更聪明地工作
本文深入剖析了 OpenClaw 的提示词工程系统。该系统采用模块化架构，由 20+ 个独立模块动态组合而成，并根据主/子智能体的不同需求提供 Full、Minimal 和 None 三种模式。文章详细介绍了安全护栏、SOUL.md 人格系统、技能加载策略、记忆回溯机制及心跳系统等核心设计，展示了如何通过上下文感知、安全优先和最小必要原则，让 AI Agent 更聪明、安全且高效地工作。
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10张图详细拆解DeepSeek Harness设计架构
作者用10张图系统拆解DeepSeek Harness（DSH）的架构设计。DSH启动经历两次装配：先通过Profile、Bundle和Patch构建公共Host（含Session、模型注册、工具系统、Agent Loop和Web服务），再依据Preset为会话装配具体Agent。底层基于Cordis插件框架，通过provide/inject服务依赖图和事件机制将独立插件组装成完整系统。文章还详解了Agent Loop的Turn/Step运行机制、SessionEvent事件日志的持久化设计，以及如何通过自定义Preset快速构建业务Agent。
While 循环谁都会写，上下文工程才是真功夫
本文深入探讨了 Agent 开发的核心——上下文工程。文章指出，虽然 Agent 的骨架是 LLM 加工具和循环，但决定其质量的关键在于如何管理每次循环中传给 LLM 的信息。作者通过分析 LLM 的无记忆特性、工具调用机制以及上下文窗口限制，阐述了优化系统提示词、工具描述和对话历史的重要性。结论是：Agent 工程的本质是上下文工程，代码骨架易写，但上下文的设计与调优才是核心能力。
很多提示词和 Skill，其实都已经过时了
作者基于 Anthropic 工程师删除 Claude Code 80% 系统提示词却无性能损失的事实，反思提示词与 Agent Skill 的实践方法。提出提示词不是八股文，应聚焦任务三要素（目标、规则、完成标准），减少角色铺垫和冗余规则，多给思考方向而非僵硬示例，并设定明确验收标准。关于 Skill 沉淀，强调只有高频且流程稳定的任务才值得做成 Skill，要写入独特经验而非通识废话，严格控制单一职责与边界，主文件精简并渐进式加载，且必须内置自检环节形成质检闭环。
NotebookLM Video Overview System Prompt
本文分享 NotebookLM Video Overview 功能的系统提示词，展示如何通过多步协同创建工作流将原始素材转化为电影级视频。提示词详细定义了上下文收集（利用笔记本摘要、对话历史和隐含偏好预填充字段）、用户意图解析与消歧（区分已有产物与新建创作、处理重新开始与卡片废弃）、翻译与本地化规范（界面字符串翻译为用户语言但保留结构标识符），以及问卷卡片和审核卡片等多步骤协作流程。
入职大厂两个月，我的 AI 开发心得
作者分享入职大厂两个月从事 Agent 开发与后端维护的 AI 编程工作流。介绍了常用 Skill（grill、implement、ponytail、handoff 等）与简短 Prompt（第一性原理、对抗性审查、消融实验、奥卡姆剃刀、高内聚低耦合），指出随着模型能力增强，过重的 Workflow 反而成为噪声，应使用方法论式思维快捷键。同时分享了日常开发流程：grill 需求对齐、沉淀 Spec、任务拆分并行开发、交叉审查；重点讲解如何构建 Agent 友好的端到端测试环境（CLI、MCP、浏览器自动化），以及 Review AI 代码的实践。最后总结当前瓶颈在 Review 速度，Harness 需随模型迭代做减法。
浅谈 AI 进化史
作者以个人技术视角回顾了 2022 年底 ChatGPT 上线至 2026 年约四年的 AI 发展历程。从最初围绕聊天框的 Prompt Engineering，到 2023-2024 年 RAG、工具调用与工作流编排（LangChain、n8n、Dify、MCP）；2025 年 Codex CLI、Claude Code 等编程 Agent 兴起，本地部署与浏览器 Agent 出现，长任务催生上下文工程与 Harness 机制；2026 年 Skills 生态、OpenClaw 个人助手、多 Agent 协作与电脑操作能力成熟。文章梳理了从聊天框到完整任务执行系统的演进脉络，展示了 Agent 工具、技能与协作形态的迭代过程。
机器人界的 Android 开源了：Autonomous OS
Autonomous OS 是一个开源机器人操作系统，被称为机器人界的 Android。它接入 Hermes、Claude Code 等推理引擎，让机器人能自主感知与决策，而非仅执行脚本。系统提供 Skill Store 技能包（看家护院、人脸识别、Gmail/GitHub/Mac 控制等），内置自我进化学习循环，且硬件通用——只需编写 ROBOT.md、SOUL.md、SAFETY.md、SKILL.md 四个文件即可接入任意设备。文章还介绍了技术接单、场景解决方案、内容变现、硬件极客等落地赚钱场景。
GPT-6 官方推荐的 11 段提示词：不知道怎么用，就从这里开始
OpenAI 在 GPT-6 Astra 发布时提供了 11 段官方提示词，帮助用户减少模型中途停顿、跑偏和套话问题。作者将其按场景整理为中文版并附英文原文，涵盖五大类：主动性与持续推进（让模型自主完成任务、先准备成果再请求批准）、指令遵循（用户指令优先于 Skill、冲突时说明规则）、表达与写作风格（先讲重点、按读者调整细节、删除套话与模板表达）、子代理任务分派（并行委派、消息可读性）以及测试与验证（测试范围与改动相称）。涉及文件修改、部署等条目需在 Codex、API 或 Agent 环境中使用。
Become AI Agentic Engineer in 6 Weeks (Full Course) - Part 2
这是 AI Agentic Engineer 系列课程的第二部分，深入讲解提示词工程与上下文安全。文章首先介绍 LLM 的指令层级（系统提示、用户消息、工具结果），强调层级只是辅助而非安全模型。随后详细分析直接提示注入与间接提示注入两类攻击：间接注入尤其危险，因为恶意指令藏在外部内容（网页、邮件、GitHub issue 等）中，用户毫不知情。核心防御是来源标记，即区分内容的可信级别，同时强调授权必须在模型之外的后端以确定性方式实现，防止智能体成为权限绕过的工具。
Memory Is a Compiler：记忆是一个编译器
作者通过一次融资会议记忆被重新解读的经历，指出记忆的本质不是固定表示，而是一个持久系统：保留过去的证据，并随新证据不断重新编译其意义。文章批评将向量数据库、知识图谱、上下文窗口等当作记忆的常见误解，认为它们只是从记忆编译出的临时表示。作者提出记忆编译产生三类产物：状态（按序折叠事件得到）、检索（查找相关证据的工具）和上下文（为单次调用组装的有界视图），并类比编译器的中间表示（IR），指出每种表示只适合特定操作，记忆本身应是唯一不可丢弃的持久层。
Designing the Backend for Agent Systems (Part 2)
本文是 Agent 系统后端设计三部曲的第二篇，提供一套可参考的 Agent 应用后端架构模板，涵盖 API、队列、Worker、流式输出、结构化输出、会话管理及成本限制等八层设计。文章批判了在 HTTP 请求中同步执行 Agent 的做法，强调应先持久化再入队、引入幂等键防止重复计费、使用显式任务状态机（含 awaiting_input 人工介入状态）和取消机制，并强调租户身份隔离、UUID 任务 ID、Pydantic 输入校验等安全与成本控制实践。
Agent 内核拆解（四）：Pi 上下文压缩机制详解
本文是 Agent 内核拆解系列第 4 篇，深入分析开源 coding agent pi 的 compaction（上下文压缩）机制。文章介绍了触发压缩的两种条件：context 超过阈值（窗口减去 reserveTokens）和 API 溢出报错，并讲解了溢出恢复流程。压缩时从消息列表末尾回溯找合法切割点（保留最近约 2 万 token 原文），之前的消息用 LLM 按结构化格式（Goal、Progress、Key Decisions 等）总结成摘要，并在末尾追加 <read-files> 和 <modified-files> 文件列表，让模型压缩后仍知道读过、改过哪些文件。文末提供配套可运行代码与实践建议。
