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后端小肥肠

小红书虚拟商品怎么做？我先用 Skill 跑通了壁纸品类大家好，我是小肥肠，努力运营一人公司的前程序员。6月初我开始带领社群的朋友做小红书虚拟资料。经过一个月的努力，流量好转，还被官方邀请进了流量扶持群。

从零搭建个人 AI 工作台：一个管理者的 3 个月实验这篇可以当作“工作台产品线”的总览入口。它不先展开某一个具体管道，而是先回答：为什么我要搭一个让 AI 驻留在工作上下文里的工作台，以及这个系统是怎么在三个月里一步步长出来的。

Claude Code Loop 快速入门：从一行命令到自动迭代JeecgBoot AI专题研究 | Claude Code 自动迭代 Loop 模式从零上手实战指南

别只盯着最强模型了，Agent 场景更该看这类 Flash 档模型最近，GLM 5.2 接连刷屏，国产模型又热闹起来了。加上 DeepSeek V4、MiniMax M3，还有阶跃星辰的 Step-3.7-Flash，国产大模型这一波可以说是你追我赶，热度一下子又上来了。

公司用 AI 筛简历，他写了个 AI 帮你挑公司公司这边早就用 AI 筛简历了，求职者这边还在手动复制岗位链接、改简历、记 Excel。一个叫 santifer 的开发者把这件烦事整个工程化了：他写了一套跑在 Claude Code 上的求职系统，自己用它评了 740 多个岗位、生成 100 多份定制简历，最后拿下一个 Head of Applied AI 的 offer。然后开源，叫 career-ops。

中间件系统：在 Agent 执行流中插入自定义逻辑系列「企业级 AI Agent 实现拆解」E24 篇。上一篇讲了 Callback 系统：给 Agent 管道装上"监听器"。这篇讲中间件（Middleware）——在 Agent 执行流的关键节点主动修改行为：改消息历史、替换工具输出、包装模型调用。

25—AI Skill 测评结果能否跨次比较：SkillSentry 从一次性测评到质量基础设施前几篇分别讲了状态机、断点续跑、Tool-as-Code 和工具箱化。把它们放在一起看，SkillSentry 的定位已经发生变化：它不再只是“帮你测一次”的工具，而是在向可复现、可比较、可接入 CI 的质量基础设施演进。

第7章检索增强生成：打造知识库驱动型Agent在前几章我们搭建了Agent的记忆系统、推理规划、工具调用、多智能体协作能力，Agent已经具备完整的自主思考与外部交互能力。但此时的Agent仍然存在两个致命生产级短板：

小和尚同志

AI 自动化测试探索（二）：Chrome-devtools MCPHi~这里是三金。最近 AI 提效搞得人焦头难额，工作量相比之前一下子翻了倍，早期的一些想法也卡了壳，有点痛苦😖。

Agent 场景下，谁才是真正好用的 Flash 模型模型圈一直都很热闹，每月都有各种新的模型出来。最近一个月，国产大模型不断推出新模型，Step 3.7 Flash、MiniMax M3、GLM-5.2、Kimi K2.7 Code几乎都是前后脚发布。

为什么 RAG 越来越少被提及了？深入聊聊 AI Agent 时代的技术演进逻辑打开 2026 年各大 AI 技术社区、技术沙龙，一个非常直观的变化正在发生：曾经霸占 AI 落地赛道、人人张口必谈的 RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation），行业热度肉眼可见地快速回落。

24—AI Skill 测评工作流工具箱化：为什么 regression 会自然出现上一篇把确定性逻辑从 Prompt 中拆出来，解决的是“什么该由代码负责”。本文继续看工具边界：当主流程已经足够清楚之后，哪些能力应该保持为可组合工具，而不是永远绑在一条从头到尾的管道里。

神级 Skill，作品个个儿爆，我开源了长期自用的手绘风格库纯手打，AI 含量 0%，请放心食用最近一段时间，各大自媒体平台对 AIGC 作品的监管力度都大大提高，也导致各位创作者频繁的被限流、被判定为低创作度作品，我个人也不例外，我的两个公众号账号、小红书账号也遇到了类似的情况。

Callback 系统：给 Agent 管道装上“监听器“系列「企业级 AI Agent 实现拆解」E23 篇。前面拆解了 Batch 处理：并发控制与可中断批处理。这篇聚焦一个横切关注点：Callback 系统——不改一行业务代码，就能在任何组件的开始、结束、错误时刻插入自定义逻辑。生产 tracing、token 计量、进度推送全靠它。

OpenClaw 3 个提效设置实战：自动快模式、自适应思考、定时工作流我一直使用 OpenClaw，每次发版都会第一时间升级。前两天看到 v2026.6.10 的更新日志，三个新功能直接触发了我写这篇的动力：/fast auto、/thinking adaptive、以及 Cron + Heartbeat + Task Flow 的定时体系。这三个设置加在一起，能让你的 Gateway 从「手动挡」升级成「自动挡」——省掉每天重复的模型切换决策，省掉手动调度任务的时间。

MCP 协议拆解：Claude Code 的工具调用背后发生了什么？上一篇文章我们手写了一个 MCP Server，但很多朋友问：MCP 协议到底是怎么工作的？Claude Code 是怎么发现 Server 上的工具、调用它们、拿到结果的？

码农的AI翻身（六）你好，我叫 Parameter大家好。我叫 Parameter。中文叫：参数。有人每天都在讨论我。7B。13B。70B。671B。数字越来越大。

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AI Skill构建的十个层次：从提示词到业务闭环给大家分享一个我最近深度实践的话题——AI Skill 的构建体系。做 Agent 开发的朋友一定有感触：写个提示词让 AI 干活儿不难，但让 AI 稳定、安全、可复现地干一整套活儿，那就是另一回事了。从一句自然语言指令到真正跑起来的自动化闭环，中间隔着十层进化。

第6章多智能体协作：从单兵作战到群体智能前面章节我们完成了单智能体的全套能力建设：LLM推理、Prompt工程、长短记忆、规划反思、工具调用。