Agent Skills 用文件夹封装提示词、脚本、模板和参考资料，让 AI Agent 能按标准流程完成垂直任务。内容讲清 Skills 的结构、渐进式披露机制、与 Prompt 和 MCP 的关系，并用 Git 提交记录生成双周周报作为实践示例。
Claude Code 是一个运行在命令行里的 AI 编程 Agent。围绕它的架构，可以学习生产级 Agent 如何处理启动初始化、流式工具执行、分层权限、上下文压缩、MCP 集成、Skill 扩展和多 Agent 协作。
Agentic OS 基于 Alibaba Cloud Linux，将 Agent 运行时、Skill 封装、Copilot Shell、Token 可观测性和安全沙箱放到操作系统层，用来降低智能体部署、运维、协同和安全治理成本。
OpenCLI 是一个通用 CLI 枢纽，可以把网站、Electron 桌面应用和本地命令行工具统一到终端里调用。核心能力包括复用 Chrome 登录态、为 AI Agent 暴露工具入口、管理外部 CLI，并通过适配器和插件扩展更多平台。
Agent 记忆模块不能只把聊天记录塞进数据库。合理的设计需要区分工作记忆、情景记忆、语义记忆和程序记忆，并围绕写入、检索、反思、遗忘和存储架构做工程取舍。
Agentic Engineering 不是简单让 AI 写代码，而是把上下文、知识、工具、质量门禁和团队协作工程化。围绕 AGENTS.md、context、Skill、Subagent、MCP 和多 Agent 代码审查，系统讲解一套可落地的 AI 研发体系如何搭建。
Claude Code 的效率很大程度取决于终端、输入方式、权限模式和远程通道。这里用 5 个配置讲清如何搭建 AI 原生终端、让 Mac 持续运行、用语音提交需求、通过 IM 远程控制，并安全使用规划模式和无人值守执行。
围绕 AI 编程、智能体运行时、沙箱、爬虫、无头浏览器、上下文数据库和代码知识图谱，梳理 12 个开源项目的核心能力、适用场景和选型思路。
Claude Code Auto Mode 用模型分类器接管命令执行和工具调用前的权限判断，目标是在减少人工确认的同时拦截越权、数据外泄和破坏性操作。核心机制包括输入侧提示注入探针、输出侧转录分类器、三层放行规则和多 Agent 安全检查。
