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。
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。
