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当你的 AI Agent 需要调用内部 API、访问数据库或操作云资源时，它用的是什么身份？最常见的做法是直接塞给它一个长期有效的 API Key——人类的、服务的、甚至 root 的。但这意味着 A...
用 AI 编码 Agent 越多，问题就越从「这个 Agent 能不能完成任务」变成「我的 N 个 Agent 哪个正在等我决策」。Claude Code 开几个终端 Tab，Codex 又开几个线程...
AI 编码 Agent（Claude Code、Cursor、Codex）越来越擅长写代码，但有一个根本问题一直没解决——它们不理解你的代码架构。Agent 读的是文件，不是架构。它看到 handle...
MCP（Model Context Protocol）让 AI 编码 Agent 能够调用文件系统、数据库、API 等外部工具，极大扩展了 Agent 的能力边界。但这也带来了一个严峻的安全问题：Ag...
传统的 AI Agent 架构大多是「对话循环」模式：用户输入 → LLM 推理 → 工具调用 → LLM 输出，整个过程被一个中心化的 chat loop 驱动。这种模式对聊天场景很自然，但当 Ag...
用 Claude Code 写了一个完整的 Next.js 应用，上线前你只有一个问题：这个代码里有没有安全漏洞？ 传统做法是上商业 SAST 工具、配置 DAST 扫描器、再请安全团队做人工审查——...
当你的 Claude Code 写完一个模块，想让 Codex 接着处理测试——这两个 Agent 怎么互相通知？开个 Slack 频道？写个共享文件？搭个 Kafka？这些方案要么太重，要么需要额外...
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每次让 AI 编码 Agent 做同一件事（总结日报、检查磁盘、格式化输出），它都要从头推理一遍——燃烧昂贵的 tokens，产生略微不同的结果，而且从不记住怎么做。Skillscript 换了个思路...
使用 Cursor、Claude Code 这类 AI 编码代理时，你一定遇到过这种情况：让你装个 Clerk 登录组件，它装成了另一个包；让它配一下 Firecrawl，它用了过时的方法；安装 Re...
