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Thin Harness, Fat Skills：AI工程架构的本质
文章介绍了AI工程架构本质，阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则，分析架构分层，包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层，还通过案例展示技能文件进化特性，提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。
《动手写AI Agent》前言 · 先看完成品
作者因想搞懂 Agent 原理，且市面上缺系统学习资料，决定手写一份教程，即《动手写 AI Agent》。书中 Ling 是从零手写的编程助手，介绍了其 8 个应用场景、技术规格，还说明了适合读者与全书路线图。
AI搜索优化（GEO）：从“被看见”到“被选中”的7个真相！【必看】
白杨SEO分享AI搜索优化（GEO）从“被看见”到“被选中”的7个真相，含为何做GEO、竞争内容、让AI理解和信任品牌的方法、成默认推荐答案的条件、效果评估及长期坚持的原因等。
Claude Code 省 Token 指南：慎用 1M 上下文，不开新会话或者总是开新会话都不对
文章聚焦Claude Code省Token问题，分析配额消耗快的原因，介绍提示缓存机制，给出省钱策略、操作规则，还提及委派工作及澄清误解，强调让缓存多命中、上下文少装无关内容。
面壁智能完成新一轮融资，26年累计融资超10亿，跻身基模独角兽行列
面壁智能宣布完成新一轮数亿元融资，由深创投和汇川产投领投。今年一季度累计融资超10亿，其获“2026年度中国独角兽企业”称号。各方看好端侧AI，面壁以‘密度法则’构建技术生态，产品应用广泛。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
100年后 K8s 还会存在吗？创始人 Brendan Burns：它将像 Linux 一样消失在 AI 之下
Kubernetes联合创始人Brendan Burns在访谈中回顾其诞生背景，指出Google开源K8s是为掌握技术演进主导权。他认为K8s虽成事实标准，但也有上限，未来或如Linux般成底层系统，100年后难原封不动存在。
AI 编程正在终结框架时代
作者认为自动化编程让人们摆脱繁重体力劳动，可专注重要创作。框架解决简化、自动化和劳动力成本问题，但带来诸多弊端。真正的软件工程已回归，应摆脱无用复杂性，自主构建产品。
黄仁勋迟到了15分钟，然后甩出一个数字：1万亿美元。
GTC 2026上，黄仁勋获“Token之王”称号。他预计英伟达到2027年营收至少1万亿美元，还展示商业定价模型，推出Vera Rubin系统，整合Groq芯片，开源OpenClaw，预告Feynman架构，开发太空数据中心。
OpenClaw登顶GitHub，满天飞的智能体Skills要怎样设计？
OpenClaw 4 个月获 250K+ Star 登顶 GitHub。智能体 Skills 给大模型装上程序化记忆，研究者解构其概念，阐述设计模式、获取调度逻辑，也指出安全威胁，呼吁建立客观评价体系。