Claude-Red如何把专家经验写成AI可调用的资产

8,601 星的 Claude-Red 把 78 个安全技能写成可按需加载的 SKILL.md。本文拆解它的 description 触发词设计、23 分类覆盖度、MINDMAP 审计法与六条可借鉴的技能工程方法论。

AI工程学习项目ai-engineering-from-scratch:5 大模块一次说清

ai-engineering-from-scratch是一个 AI工程学习路径项目,按环境搭建、LLM 应用、Agent、微调、生产部署 5 大模块系统讲解,每个知识点都能跑能改,适合想从零入门或进阶的 AI 工程师。

浏览器Agent加速变体 jev-ultrafast: 一次网络往返减25%任务时间

3 天斩获 5,895★ 的浏览器 Agent 新星 jev-ultrafast,用 Dual-Head 架构把每次决策压缩到一次网络往返,让 Google Flights 任务时间从 9.45s 降到 7.09s。本文拆解双头机制、8 种原子动作、与原版对比,以及对 Agent 架构师的三点启示。

告别失忆与脚本死循环:Prime Agent 如何重构自主 Agent?

PrimeIntellect-ai/prime-agent 单日 +1,138★、总 14,435★。MIT 开源长跑型 AI Agent,靠 RLM + Continual Harness + /refine 自我改进实现证据驱动进化,对比 6 款同类项目。

reverse-skill:给AI Agent装个技能导航仪,APK逆向/二进制/CTF全自动路由

本文介绍 GitHub 12K 星(今日+1320)的 reverse-skill——面向 Claude Code/Cursor/Cline 的网络安全技能路由包。通过 MASTER-ROUTING 引擎自动路由到正确方法、自举 Jadx/Frida/IDA/Radare2 工具链、积累自进化 playbook,让 AI Agent 真正能上手 APK 逆向、二进制分析、CTF 题目、JS 加密解密。MIT 协议,移动安全研究员 / 爬虫工程师 / CTF 选手 / 电商安全团队可直接复用。

从Level 0到Level 3:你的AI离真正的”智能体”还差几步?

90% 的「AI 工具」其实只是 Level 0 聊天框。本文拆解 Google 智能体 4 级递进 + 5 大未来假设,给电商运营一份从「用 AI」到「建 AI 团队」的实战路线图。

你的CLAUDE.md藏了多少废话?一条 “黄金检验法”,让Claude更好用

给 Claude 写 CLAUDE.md 时,很多人”宁可多写不可漏写”,结果规则越堆越多,Claude 该犯的错还是犯。本文给出一条”黄金检验法”:删掉某条规则后 Claude 仍能做对,那这条就不该留。用这条标准做反向测试,作者把项目里 6 个规则文件从 451 行砍到 273 行,CLAUDE.md 主体从 138 行砍到 66 行,效果反而更稳。

让AI自我驾驭:Lilian Weng的Harness Engineering一文对openclaw的启发

读 Lilian Weng《Harness Engineering》整理7条学习笔记:从 harness 是运行时系统出发,拆解文件系统记忆、失败模式分类、Bounded Proposal、Canary 灰度、Meta-Harness 双层治理、教训沉淀闭环,每条配 OpenClaw 工具与配置。

Loop Engineering 速通教程

Loop Engineering 是 2026 年 6 月 OpenAI 工程师 Osman 提出的新范式:一次启动、循环完成,让 AI 自主执行完整工程。它依赖 Agent Loop、MCP、Harness Engineering(Deep Agent)三件事的同步成熟。本文从概念、历史、四种 Engineering 对比、五大构建模块、11 个设计要素、7 类风险到合同自动化实战,全方位讲透这一 AI Agent 时代的核心方法论。

别让 AI 把你的项目写成一坨:Vibe Coding AI 协作的工程底座

本笔记整理自 Vibe Coding 全 6 篇系列课程的完整内容。从 AI 写代码为何烂尾、Cursor 与 Codex 的对比、Agent 宪法与 Skill 的工程底座,到祛魅、技术平权与前端认知,给所有想用 AI 做项目的人一条完整路径。

hiring-agent:让AI简历评估像资深HR一样公正可解释

interviewstreet/hiring-agent 单日斩获 203⭐,是 2026 年少数把’公平可解释’当核心卖点的 AI 简历评估工具,本地 Ollama 跑 PDF+GitHub 信号增强,附四维评分+CSV 导出。

Loop Engineering:别再当AI的监工,让它自己跑起来

Loop Engineering是一套将AI工作流从单次问答升级为自我驱动、自我检查、自我进化闭环系统的工程方法,融合控制论与PDCA理论,含OpenClaw四级落地实践方案。