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Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。

假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架，定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同，它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试，发现TextIn API解析效果好，还优化处理流程提升质量。

AI编程工具常偷懒致上线问题多，Google大神Addy Osmani开源Agent Skills，含19个覆盖全流程的技能、7条快捷指令和反借口机制，可通过一条命令使用，支持多种工具。

微软开源视频录制技能 Skill Recorder，能将用户完成任务的过程转化为 AI 智能体可重复执行的技能。它捕获屏幕工作会话，用 GitHub Copilot CLI 重构操作，生成可复用内容，支持多平台。

本文深入剖析Claude的Agent Skills系统，它是基于提示的元工具架构，借助‘提示展开’与‘上下文改写’扩展大模型能力。文中以具体技能为例，介绍其机制、构建方法、编写规范及常见模式。

Claude Skills 在 2025 年 10 月发布，到 2026 年 1 月才爆火。核心原因是它出圈了，在非技术领域火起来。其真正价值在非编程领域，有自动化操作、编排工作流、易分发成标配等特点。

Karpathy曾造词“vibe coding”，一年后弃用。他开源autoresearch项目，让AI Agent自主跑实验，自己不写代码。他还展示家庭监控分析系统也由Agent完成。他提出“agentic engineering”，认为工具虽变，但深度技术专长更重要。

作者密集使用Codex App等Agent应用，发现顶尖Agent收敛到相同界面布局。Codex野心大，要处理多格式文件、支持专业工作流。MCP和Skill未解决用户二次编辑问题，插件机制或是出路，Codex已有原始插件市场。

Anthropic更新Skill Creator，上线评测框架。该框架无需写代码，能处理两类技能测试需求，可测试和改进技能，有捕获质量回归等用途。还增加基准模式、多Agent支持等，能让技能触发更可靠，更新已在Claude.ai等可用。

斯坦福Hazy Research团队将开源模型Llama - 3.2 - 1B前向推理整合为“Megakernel”，把推理延迟大幅降低，显存带宽利用率显著提升。团队指出当前主流LLM推理系统在小batch、极低延迟场景下低效，提出Megakernel以重构执行方式。

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