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使用 Claude Code 自动化 GitHub Actions
这篇技术博客介绍用Claude Code自动化GitHub Actions Runner镜像更新工作，包括用其处理补丁冲突、分析变更，以减少人工工作量，提升开发者生产力，还给出实现细节与代码。
这，才是Vibe Coding的未来。
作者分享蚂蚁灵光更新，可搓小游戏，认为这是Vibe Coding未来。普通人能用上是其亮点，还举例扫地机器人、灵光开发三国人物关系等游戏，指出技术应隐藏自己，降低门槛。
YC 编写的 《Vibe Coding 指南》
本文是 YC 编写的《Vibe Coding 指南》，采访多位创始人总结出 AI 协作编程指南，涵盖规划流程、版本控制、测试框架等多方面，还提及 AI 在编码外的应用及持续改进方法。
我的Agent系统设计思路
作者介绍内容生产系统newtype OS，以写Newsletter为例展示其运作，包括主Agent Chief的工作流程，如获取文档、制定大纲、分配任务等，还阐述使用AI工具的思路，后续将添加自我总结模块。
Claude code skills 怎么用来写作？
作者成峰分享用Claude Code的Skills功能写作的方法。先做写作准备，再用Skills辅助写作，介绍其优势、建立方法，最后排版发布。强调有效AI写作是让AI执行方法论，形成闭环。
Claude Code 强大的秘密究竟是什么？
Claude Code 强大源于其强大模型基础、丰富实用的内置工具、不压缩上下文信息及无 IDE 包袱等优势。相比之下，OpenAI 的 Codex 因模型能力、强化训练不足等落后，Anthropic 还靠亏本推广积累数据。
Codex 和 Claude Code，用哪个？
文章探讨 Codex 和 Claude Code 的使用，建议有条件用最好的模型工具。介绍二者特点，给出文件同步、记忆文件更新、项目目录结构添加等使用方法，还强调写好 Prompt 及明确 AI 能力边界的重要性。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态，产生幻觉，超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统，阐述Agent记忆四层演化及每层问题，推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制，包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化，介绍了各机制代表项目及成果，指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
全面解析 Agent Engineering 的 10 大工程维度：生产级 Agent 系统的炼成之路。
技术突破让AI智能体成热点，但应用走向真实业务暴露出工程瓶颈。本文围绕智能体工程及其10个核心维度，剖析从“不确定的LLM能力”到“可靠的生产级Agent系统”的炼成之路。