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Karpathy最新开喷：一句话让全场Agent开发者安静了
Andrej Karpathy在面向Agent开发者的分享中称，当前AI最大错误是急着逼Agent干活，没先搞明白底层大模型。他结合自身经历给出三步忠告，还建议从神经科学找灵感，鼓励开发者。
小模型用不好Skill？新范式让模型学会Skill的底层逻辑，3B模型推理token省5倍，性能反超
浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出SKILL0，提出技能内化思路。它在训练中引入关键机制，让小模型把技能内化到参数里。实验显示，其效果出色，token效率高，为小模型成领域专家提供新方向。
企业级 AI Agent：彻底说清 MCP、CLI、Skills，如何定位、该怎么选、最佳实践。
文章解读了 MCP、CLI、Skills 三者定位、组成与工作层次，介绍工具选择方法，强调组合应用以发挥企业 Agent 最大效能，还指出 MCP、CLI、Skills 使用误区及 PTC 应用模式等。
Anthropic万字Skills教程，把Agent工程的核心武功秘籍说明白了
Anthropic官方发布33页Skills构建指南，详细介绍构建高效Skill的方法，涵盖基础概念、规划设计、测试迭代、分发共享等内容。还提及openai用codex agent做项目的经验，指出人类审查成瓶颈，引出渐进式披露的核心秘籍。
你写的Skill，正在拖慢模型？策略式Gene才是正确答案
EvoMap团队与清华围绕‘Skill拖慢模型’问题研究，提出‘Gene’概念。经实验，Gene在控制模型表现上优于Skill，还定义了GEP协议。其成果在CritPt基准测试表现出色，为Agent经验复用提供新方向。
Claude写完代码不直接交了：4个Skill自查一遍，改好再找你
Anthropic将AI验收纳入循环，让Claude写完代码后进行四道检查才交付，定义了验证循环，Claude Code团队有4个自查Skill，还介绍了写验证Skill的方法、触发设置，AI编程竞争正从生成转向验证。
开源一周狂揽 7.6K Star！这个爆火的「同事.skill」可以将“数字遗产”炼成 AI！
开源项目colleague-skill上线不到一周获7600+ Star。它由@titanwings开发，可凭同事材料生成能替其工作的AI Skill，有双层架构、多源采集等亮点，还介绍了使用方法与项目结构。
面向 SGLang 的 Profile Analysis SKILL：3 张表定位 Kernel Fuse 和 Overlap 机会
文章介绍了面向SGLang的Profile Analysis SKILL，其工作流统一，输出3张表定位Kernel Fuse和Overlap机会，支持多种分析方式和模型。还给出Qwen/Qwen3.5 - 4B和openai/gpt - oss - 20b的分析结果，并表明该SKILL能节省token、缩短工期，作者厌恶Torch Compile。
Karpathy：IDE没有消亡，我们需要的是更大的IDE
AI时代有人认为IDE要消亡，Andrej Karpathy却觉得IDE不会消亡，只是形态要变，需更大的IDE。他认为编程基本单元变了，还提出智能体组织可被fork，指出人类组织不透明等观点。
Karpathy 最新访谈：Vibe Coding 只是开始，真正重要的是 Agentic Engineering
Andrej Karpathy在访谈中分享编程范式剧变感受，谈到Software 3.0实质，指出AI能力不均，介绍Vibe Coding和Agentic Engineering区别，还提及创业机会、人类技能价值等内容。