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反常识！GPT-5和Opus 4同时翻车：AI越强，越不爱用工具？

作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验，让其开发工具。两模型表现出色，但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。

作者写了个 Agent Skill 实现自动给文章配图，介绍了 Agent Skills 概念、与传统提示词和 MCP 的区别，阐述配图 Skill 设计思路、SKILL.md 写法、提示词模板设计、工作流程等，还分享了设计选择和使用方法。

作者尝试理解规范驱动开发（SDD），查看了 Kiro、spec - kit 和 Tessl 三个自称 SDD 的工具。介绍了 SDD 定义、规范含义，分析评估工具的挑战，还指出工具存在不适合多数编程问题、审查体验差等问题。

本文探讨如何用大语言模型（LLM）构建虚拟智库。以电商系统架构决策为例，通过让 LLM 扮演不同角色，如 Martin Fowler、David Heinemeier Hansson 等，从多元视角讨论微服务架构利弊，为架构决策提供参考。

文章对比OpenAI与华为的AI编程路径，指出模型中心派靠推高上下文窗口但有成本高、延迟大等问题；工具驱动派如Cursor和华为云码道重构IDE工具。码道将任务解耦，通过多技术实现性价比，还介绍了底层基石及其实测表现。

这是基于Streamlit的应用程序，用LangChain和OpenAI的GPT模型从文本提取图谱数据并生成交互式图谱。有两种输入方式，具备可视化等特性，还给出安装、运行等指南。

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。

谷歌开源 Python 库 LangExtract，用 LLM 从非结构化文本文档提取结构化信息。它定位精确、输出可靠，针对长文档优化，有交互式可视化，支持多模型，适应多领域，还给出快速开始示例。

Claude 可直接操作 iOS 提醒事项，只需告知任务，它会申请权限并设定日程。作者认为从现在起，所有 todo 软件都可‘去死’，Claude 将成智能日程助理，还能查看、管理提醒。

nndeploy是简单易用且高性能的AI部署框架，可将推理优化转化为可视化工作流，无需前端技术栈。它还提供端侧完整AI部署方案，有多端推理等功能，介绍了使用方法与技术原理。