全栈研发笔记

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2026 年 05 月

用 Claude Code Harness 搭建数仓 AI 开发流水线

2026-05-20

后端 #Claude Code#Harness#Hooks#Subagents#数仓#Context Compact#SQL 规范#CLAUDE.md
Claude Code 用在数仓开发时，常见问题是上下文压缩后遗忘约束、SQL 规范执行不稳定、高 token 操作污染主会话。围绕 Harness、Hooks、Subagents、CLAUDE.md 和 SKILL 改造，可以把 AI 编码从临时对话升级为可验证、可持久化、可隔离的研发流水线。
用 8 阶段循环训练可自进化的 AI Skill

2026-05-19

人工智能 #AI Skill#LLM Agent#自动评测#Ground Truth#Trace#Git Rollback#门控
Skill 不只是 prompt，而是一套由说明、资料、脚本和评测共同组成的能力单元。通过 8 阶段迭代循环、三层评测、5 维 AND 门控和 Trace 诊断，可以把 Skill 当成可训练对象，让它在数据和指标约束下自动改进。
17 种 Agent 架构演进：从单次生成到可控执行系统

2026-05-18

人工智能 #Agent#LLM#agno#ReAct#Multi-Agent#Workflow#Tree-of-Thoughts#Memory
Agent 架构的核心不是提示词技巧，而是状态、控制流和评估器的设计。围绕 Reflection、Tool Use、ReAct、Planning、PEV、多 Agent、记忆、搜索、模拟和安全闸门等 17 种模式，系统拆解它们解决的问题、拓扑结构、适用场景和工程代价。
Claude Code Auto-Compact 上下文压缩机制解析

2026-05-18

人工智能 #Claude Code#AI Agent#上下文窗口#Auto-Compact#Prompt Cache#大语言模型
Claude Code 通过分层压缩、全量摘要和附件恢复管理长对话上下文。内容覆盖上下文窗口压力来源、常见方案缺陷、Auto-Compact 的触发阈值、消息重组、摘要 prompt 设计和压缩后的接续机制。
AI Agent Skill 开发指南：从 SKILL.md 到发布、评测与跨平台迁移

2026-05-18

人工智能 #AI Agent#Agent Skills#SKILL.md#Aone Copilot#Prompt Engineering#自动化测试#跨平台
Skill 是给 AI Agent 使用的结构化指令包，用来沉淀可复用的工作流。内容覆盖 Skill 的加载机制、SKILL.md 写法、安装发布流程、跨平台兼容、版本治理、调试评测，以及如何用一个开发助手 Skill 管理完整开发闭环。
用 academic-research-skills 搭建 Claude Code 论文研究流水线

2026-05-17

人工智能 #Claude Code#academic-research-skills#多智能体#学术写作#引用核验#AI审稿
academic-research-skills 是一套面向 Claude Code 的学术研究技能包，把文献调研、论文写作、模拟审稿和修订定稿组织成流水线。重点讲清它的四个 Skill、完整性闸门、引用核验、反谄媚协议和上手方式。
Codex 桌面 Agent 入门：项目、权限、插件、Skills 与自动化任务

2026-05-16

人工智能 #Codex#ChatGPT#Agent#CLI#Skills#MCP#自动化#本地文件
Codex 是 OpenAI 面向桌面工作的 Agent，可以读写项目文件、执行终端命令、调用浏览器和插件，并把固定流程沉淀成 Skills 或自动化任务。围绕安装、项目权限、文件操作、命令行、记忆、插件、MCP 和手机控制，完整讲清它的使用方法和注意事项。
用 ChatGPT iOS 控制 Codex App：移动端连接多台电脑的配置指南

2026-05-15

软件工程 #Codex App#ChatGPT iOS#SSH#远程开发#AI 编程#浏览器自动化
Codex App 的移动端入口集成在 ChatGPT iOS 中，可以把手机作为远程控制台给本机或云端 Codex 派发任务。这里梳理版本更新、权限模式、多电脑绑定、SSH 连接和常见坑，帮助把移动端 Codex 配成稳定的远程开发入口。
Deep Research Agent 的 FC-SFT 冷启动：从 71% 到 94% 的工具调用准确率如何做出来

2026-05-13

人工智能 #Function Calling#SFT#Deep Research#Agent#工具调用#数据工程#模型评估
Deep Research Agent 要稳定完成多工具协同，不能只依赖通用模型的原生 Function Calling。围绕 FC-SFT 冷启动链路，讲清种子数据构造、Teacher 轨迹生成、质量过滤、防遗忘混合训练和评估闭环。
用 AgentSight 看清 ANOLISA 中 Agent 的 Token 消耗明细

2026-05-11

云原生与运维 #ANOLISA#AgentSight#Agentic OS#Token#可观测性#LLM#Copilot Shell
Agent 运行时的 Token 成本往往来自系统提示词、历史消息、工具调用和重复上下文回放。AgentSight 是 ANOLISA 的可观测组件，可以监控 Agent 状态、追踪 LLM 调用、按会话和对话拆解 Token 消耗，并通过命令行或可视化面板定位成本异常。