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人工智能 #AI Agent#Claude Code#Codex#SKILL#上下文管理#项目文档#Vibe Coding

用洁癖 Skill 让 AI Agent 持续维护项目文档和记忆

洁癖 Skill 是一个用于 AI Agent 收尾阶段的文档和记忆维护工具。它会盘点项目文档、识别变更影响、更新 docs、CLAUDE.md 和记忆文件，减少过期上下文导致的错误。

发布于 2026-04-29
人工智能 #AI Agent#Claude Code#Harness#Sandbox#上下文工程#记忆系统#工具权限

Harness Engineering：让 AI 编程智能体可控、可恢复、可进化的架构模式

Harness Engineering 关注的不是单次提示词怎么写，而是如何把 AI 编程智能体做成可长期运行的系统。内容覆盖上下文管理、工具权限、Session 事件流、Sandbox 隔离、多智能体协作以及可进化记忆架构。

发布于 2026-04-29
人工智能 #AI Agent#Harness Engineering#自动化评测#UI测试#MCP#Rubrics#AI Coding

Harness Engineering 实践：用 AI Agent 自动评测并迭代优化系统

围绕 Harness Engineering 的落地方式，讲清楚如何把评测任务、评测集、评测报告抽象成 AI Agent 可操作的平台能力，让智能体自动生成用例、执行无 UI 与 UI 评测，并基于报告进行多轮系统优化。

发布于 2026-04-29
人工智能 #Harness Engineering#AI Agent#Cursor#自动化验证#多 Agent 协作#CI/CD#Prompt Engineering

Harness Engineering 工程实践：让 AI Agent 稳定交付代码

Harness Engineering 的核心不是把 Prompt 写得更长，而是为 AI Agent 搭建可执行、可验证、可回退的工程环境。内容覆盖多 Agent 协作、Rules/Skills/Scripts 分层、事后验证、测试基线和人类在 AI 编程流程中的职责变化。

发布于 2026-04-28
人工智能 #AI Agent#LLM#上下文工程#工具调用#记忆系统#多 Agent#Agent 评测#可观测性

AI Agent 工程架构：从循环控制到上下文、工具、记忆与评测

AI Agent 的稳定性不只取决于模型能力，更取决于循环控制、上下文组织、工具设计、记忆系统、评测体系和安全边界。围绕这些工程要素，可以把 Agent 从一个会调用工具的聊天程序，建设成可验证、可追踪、可恢复的长期运行系统。

发布于 2026-04-28
开源项目 #GitHub#AI Agent#Claude Code#OpenAI Agents SDK#MCP#SRE#安全工具#CUDA

13 个 GitHub 开源项目：AI 编程、Agent、SRE 与安全工具速览

围绕 AI 编程、Agent 框架、代码库检索、生产故障排查、安全工具和 GPU 内核优化，梳理 13 个 GitHub 开源项目的核心能力、适用场景和使用限制，帮助快速判断哪些工具适合放进自己的开发工作流。

发布于 2026-04-26
人工智能 #AI Agent#浏览器自动化#Chrome DevTools Protocol#Accessibility Tree#Rust#CLI

agent-browser：面向 AI Agent 的浏览器自动化 CLI 设计

agent-browser 是一个面向 AI Agent 的浏览器自动化 CLI，它绕过传统“脚本 + CSS 选择器”的模式，直接通过 Chrome DevTools Protocol 操作浏览器，并用可访问性树生成交互快照，让 Agent 可以基于短引用完成点击、输入等动作。

发布于 2026-04-23
人工智能 #Hermes Agent#MemOS#AI Agent#本地记忆#向量检索#LLM#SQLite

用 MemOS 本地记忆插件增强 Hermes Agent：去重、检索与技能进化

Hermes Agent 原生记忆容易出现重复、过期和关键词检索失效的问题。MemOS 本地记忆插件通过语义分片、摘要、向量化、智能去重和混合检索，把长期对话整理成可更新、可检索的本地记忆，并提供技能评估、多 Agent 协同和 Web 管理面板。

发布于 2026-04-23
人工智能 #AI Agent#Hermes#OpenClaw#可写运行时#技能库#Token 成本#微信 Bot

Hermes 与 OpenClaw 技术选型：可写运行时、生态集成与场景边界

Hermes 和 OpenClaw 代表了 AI Agent 的两条路线：前者依靠可写运行时让智能体在使用中积累技能，后者依靠平台集成和多账号管理覆盖复杂运营场景。围绕架构机制、Token 成本、适用场景、微信生态和风险边界进行系统对比，帮助开发者做技术选型。

发布于 2026-04-21
人工智能 #AI Agent#Harness Engineering#SDD#Prompt Engineering#状态管理#沙盒#测试验证

AI Agent Harness Engineering：把大模型接入生产研发的控制面

Harness Engineering 关注如何把非确定性的大模型纳入确定性的工程交付流程。它通过真相源、执行边界、能力路由、沙盒验证和状态交接，让 AI Agent 从演示工具变成可观测、可验收、可接手的工程协作者。

发布于 2026-04-21