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整体工程：有机解决复杂演进系统中的问题
软件开发中项目延期、架构偏离等问题，常由非技术力量导致。整体工程将这些力量纳入技术决策，能解决复杂演进系统问题，还介绍了实践方法及好处。
刚刚，Anthropic分享了构建Skills的最佳实践
Anthropic获300亿美元融资，估值达3800亿美元，发布《The Complete Guide to Building Skills for Claude》指南。介绍Claude Skills本质、与MCP关系、应用场景、技术实现、设计模式及测试迭代方法。
AI Agent的上下文工程：构建Manus的经验教训
上下文工程是AI智能体的“系统一”，决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证，给出可复用经验，如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。
构建 Claude Code 的经验：我们如何使用 Skills
本文来自Anthropic内部团队，总结构建Claude Code使用Skills的经验。介绍Skills类型，如库与API参考、产品验证等；给出编写技巧，涵盖避免说废话、建踩坑点章节等；还提及分发、管理及衡量效果的方法。
从组件到系统，Agent 的 Evaluation 怎么做？
Agentic AI 兴起使 Agent Evaluation 成热点。评估 Agent 与 LLM 有本质区别，Agent Evaluation 要考察系统在动态环境实现目标的综合表现，传统 LLM 评估方法无法沿用。业界涌现 GAIA 等相关工作，评估范式也在不断演进。
SDD 如何在复杂业务系统中真正落地？
文章围绕SDD在复杂业务系统落地展开，介绍OpenSpec库使用，对比与系分差异，分析其优势与问题，如LLM与IDE执行能力鸿沟、无update命令等，还对比OpenSpec和GitHub Spec Kit，并给出流程及提示词。
一夜之间，Claude Code删掉了80%系统提示词
本周五，Anthropic 技术团队成员 Thariq Shihipar 介绍新一代大语言模型工程趋势变化。Anthropic 发现旧提示词工程范式在新一代强推理模型发布后或过时，新的 Claude.md 应精简，大砍系统提示词后可把特定任务上下文交给 Skill。
Ilya 最新演讲：AI 将递归构建更强大的自己
Ilya Sutskever在演讲中称AI将递归构建更强大的自己，走向递归自我改进道路。他分享个人经历，还指出大型神经网络功能强大，AI发展不可预测，相关问题暂无答案。
在校生开发，榨干 win 系统全部带宽！
介绍在校生开发的开源工具 HypoMux，它面向 Windows，能把多张网卡「绑」在一起，让下载任务多线路并行。有双模式可选，还能智能分流，兼容主流加速器。操作简便，可解决下载慢问题。
首发 | 陈天桥盛大团队，推出最强开源记忆系统EverMemOS
EverMind团队发布面向人工智能智能体的长期记忆操作系统EverMemOS。它在主流评测集表现超此前工作成新SOTA，受人类大脑记忆机制启发设计，有四层架构和三大特点，已开源，后续将推云服务。