openai

【高德开放平台skill】从拍脑袋到看数据，我是如何把一个“选址直觉“做成 AI Skill 的创业圈里有句话："选址定生死"。有个做线下连锁品牌的朋友常说，选到一个好铺位，生意就成了一半；选错了，再努力也是给房东打工。但每次听他们聊选址，聊到最后往往都是玄学——"这条街风水好""那边人流旺""感觉那个位置行"。

调查研究-185 CodeGraph 调研:给 AI 编程 Agent 一张代码库地图,少一点反复 grep(2026)摘要:AI 编程 Agent 已经能很快写代码,但它们在真实仓库里经常卡在"重新认识项目"这件事上:反复 grep、反复读文件、反复猜调用链。CodeGraph 的价值不是替代模型写代码,而是把代码库提前解析成本地知识图谱,让 Agent 可以通过 MCP 查询符号、调用关系、文件结构、影响面和受影响测试。本文从工程使用视角拆解 CodeGraph 的定位、架构、MCP 工具、与 RAG/LSP/静态分析的区别,以及它适合什么项目、不适合什么项目。

AINative软件工程

LLM 应用的 Bad Case 反馈闭环工程：别再把用户差评丢进客服表了如果你做过线上 LLM 应用，大概率遇到过这种场景：用户点了一个 👎，备注里写着“答非所问”。客服系统里多了一条工单，产品同学截图发到群里，研发看了一眼 trace，发现 prompt、检索、工具调用、模型返回都“看起来没报错”。最后大家讨论半小时，结论是：这个问题不好复现，先观察。

葫芦和十三

多模态融合｜是数据形态工程，不是 Prompt 工程大家好，我是十三！欢迎来到十三Tech。《Agent 设计模式之美》感知模块最后一讲。前三讲（分诊、压缩、发现）都默认一个前提——进入 Agent 的信息已经是某种 token。这一讲处理的是更前面的一步：数据在进入 Agent 之前，应该先变成什么形态。

Lei活在当下

【AI手记系列-2026/6/18】iSparto & Harness，Caveman 以及AI时代的生存指南原文链接：mp.weixin.qq.com/s/YhsmIXdIv…这篇文章是一名独立开发者的 Harness Engineering 实践记录。作者使用 Claude Code，设计出一套不同角色的 Agent Team，并通过这套 Team 真正完成了 iOS App "勇芽" 的开发与上线。我认为，文中最值得借鉴的是一种组织设计思路：围绕最终目标，为不同任务设置独立角色，再把这些角色组装成一个多职能团队。

Openai Codex 重大更新已支持接入任意开源大模型如果你还认为 Codex（OpenAI 推出的 AI 编程助手）只能搭配 GPT 系列模型使用，那你可能错过了近期最重要的一次更新。

Openai Codex 重大更新已支持接入任意开源大模型如果你还认为 Codex（OpenAI 推出的 AI 编程助手）只能搭配 GPT 系列模型使用，那你可能错过了近期最重要的一次更新。

Agent ToolCall 循环怎么定制？PI Extension 与 DeepAgents Middleware 两条岔路深度对比当你想给 Agent 的 tool_call 循环挂自定义逻辑——拦截、改写、重试、注入工具——会发现两个明星框架选了两条互不重合的范式：PI 用"事件订阅"，DeepAgents 用"中间件洋葱"。这篇把它们放在一起对比，告诉你根因在哪、各自的天花板在哪、你的项目该选哪种。

我让 Claude 写了一个贪吃蛇游戏，然后用 ccglass 看清它发给模型的真实请求AI 编程 Agent 越来越强。现在我们已经不只是让模型补全一段代码，而是直接让 Claude Code、Codex、OpenCode 这类工具读项目、写文件、调用命令、修改代码、完成一整个开发任务。

谈谈 AI-Ready 和 AI-SDLC最近见到不少团队，一头扎进「多 Agent 协作平台」里：搭编排框架、设计角色分工、调工作流引擎，恨不得让一群 Agent 自动把需求从头跑到上线。可真用起来，AI 在他们的代码库里还是老样子，该犯的错照犯，该漏的步照漏。

面向Google编程

我用 Codex 做周报自动化，第一件事是防止它胡写我每周最烦的时间点，基本就是写周报。前阵子我粗略算了一下，过去 3 个月我光是手写 prompt、翻记录、拼周报，差不多花了 12 个小时。平均下来，每周 50 分钟左右。这里面写字的时间其实不多，大头都花在找材料上：翻 GitHub，看这周提交了什么；翻 Jira，看哪些 ticket 还在自己手里；最后再把这些碎片凑成一段还算体面的文字。

调查研究-178 Google 官方 Agent Skills 仓库解读：AI Agent 时代，知识正在从「提示词」变成「可安装能力包」摘要：Google 开源的 google/skills 不是 SDK、不是 MCP Server，也不是普通 prompt 仓库，而是一组面向 Google Cloud、Gemini API、BigQuery、Cloud Run、GKE、认证、网络可观测性和 Well-Architected Framework 的 Agent Skills。它的核心意义是：把工程知识沉淀为 Agent 可以发现、按需加载、版本化管理的能力包。对开发者来说，这个仓库不只适合使用 Google 技术栈时减少 AI 幻觉，也提

葫芦和十三

Agent 感知｜语意压缩大家好，我是十三！欢迎来到十三Tech。上一讲聊了上下文分诊——信息进 Context 之前先排优先级。这一讲接住它的下一阶段：信息进来之后，Agent 只要跑得足够久，上下文一定会膨胀。

调查研究-176 taste-skill：AI 编程时代，前端开发最缺的不是代码，而是品味AI 编程工具正在把"能不能做出来"这个问题快速推向廉价化。以前做一个落地页，需要设计稿、切图、组件拆分、响应式适配、动画实现和样式调试。现在只要给 Codex、Claude Code、Cursor、v0 或 Lovable 一段需求，它们很快就能生成一个页面。按钮有了，卡片有了，图标有了，响应式也大概有了。

Claude Fable 5四日惊魂从万众期待的「AI 封神时刻」，到美国政府一纸禁令强制下线 —— 这个名字中有 5 的模型，没活过 5 天。

打破SWE-bench唯分数论，首个独立测量harness的基准开源了编程 Agent 的评测，一直是本糊涂账。SWE-bench 如今已成事实标准，几乎每家发布新模型或新 Agent 框架，都会拿出一个 SWE-bench 分数来证明自己有多强。

费时费力做的 Spec 和知识库，Agent 真的受到约束了么？你给项目写了 CLAUDE.md，拆了几条 rule，做了几个 skill，又接了两个 MCP。然后 agent 该犯的错照犯，定下的规矩当没看见。