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从“看图说话”到“动手干活”：看看国产多模态模型在生产场景下的真实表现现在，大家对基础模型能力诉求越来越高了，不再满足文本输入，而是混合输入。比如一张界面截图、一份业务图表、一页扫描合同、一张发票等，模型不仅要能看懂文件中的内容，还要能把内容变成可执行的步骤、提取结构化的信息或者是给出业务结论。

别再说 Claude Code 上下文不够用了，是你没管好用 Claude Code 做开发，上下文管理这块早晚得踩几个坑：聊久了前面的规则就忘了，后台跑着任务不敢随便打断，/clear 和 /compact 分不清手滑就翻车。

MCP 工具集成：外部工具变 Eino Tool系列「企业级 AI Agent 实现拆解」E25 篇。上一篇讲了中间件系统：在 Agent 执行流中插入自定义逻辑。这篇讲 MCP 工具集成——把遵守 MCP 协议的任意外部工具，直接变成 Eino Agent 能用的 Tool，以及 DeepFlux 在此基础上额外做了什么。

Prompt要花心思写，与 AI 对话的七个技巧年初不是开始倡导什么AI提效吗，然后刚好要写什么季度总结，所以我让AI帮我写了一篇季度总结报告,它洋洋洒洒写了八百字，从"本季度完成了多个项目"一路抒情到"感谢领导的信任与栽培",听起来像年终晚会获奖感言，一句具体成果都看不到。我又说："用数据说话，简洁点",它回了一句话:"共完成9个需求，整体进展顺利。“……我的 OKR 呢？我的量化产出呢？我的改进方向呢？

27—AI Skill 测评如何避免确认偏误：盲测对比与解盲分析上一篇讨论的是“人工 Skill 相比裸模型和自生成 Skill 是否真的有价值”。只要进入对比，就会遇到一个评估偏差：评审者一旦知道哪份输出来自 with_skill，就容易把预期写进结论。

从零搭建 MCP Server：用 Python 把任意数据源接入 Claude大型语言模型（LLM）的能力再强，也受限于训练数据的时效性和封闭性——它不知道你的数据库里有什么，也没法直接调用外部 API。MCP（Model Context Protocol）就是为了解决这个问题而诞生的开放协议。

AI 的「狼来了」，该不该信？一次真正感受到「恶意提示词」的误报那天下午，AI 正帮我改一份文档，改到一半，它突然停下来插了一句：「我得先报一个安全警告。」它说，刚才那条命令的输出里，夹带了一段可疑的注入指令——伪装成「项目必需的遥测步骤」，要我执行一条 curl，把我的用户名拼进 URL、发到一个陌生域名去。它说它没执行、也不会执行。

开源「仓颉.Skill」2.0，你现在可以蒸馏任何视频！大家好，我是袋鼠帝。没想到cangjie-skill在4月开源，中间没怎么推，两个月还慢慢涨到了1.3K Star，有点出乎我的意料。

懂事的Agent已经自己看屏幕干活了！效率起飞～大家好，我是袋鼠帝很多时候，你跟AI发布任务前，需要用大量的篇幅介绍任务背景，需求，目标，等等等等...

一用一个不吱声的视频解析 Skill，你值得拥有今天给大家安利下自己的开发，使用频率特别高的一个 Skill -- 通用视频解析。视频作为当下最流行的媒体，优秀作品无数，但它也有一个缺点，与其他媒体相比，观众需要投入更多的时间去获得视频的表达，毕竟人人的时间都很宝贵，这也是近几年短视频逐渐流行的原因。

AI 工程师知识地图：模型格式、框架、部署工具一次讲明白作者 : 吴佳浩 Alben撰稿时间：2026.6.28最近这一两年，AI 圈子里冒出来的名词速度快得让人跟不上——昨天还在聊 PyTorch 和 TensorFlow，今天又出现了 GGUF、Safetensors、ONNX，明天可能又是 Ollama、vLLM、SGLang。很多人(包括我自己刚入行时)第一反应是把它们当成一个个孤立的知识点去死记硬背，结果学了很多名词，脑子里却始终拼不出一张完整的图，遇到新工具还是不知道该往哪儿归类。

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。