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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...
你有没有遇到过这种情况：你让 Claude Code 帮你写个脚本，它先 curl 下载了一个包，然后 rm -rf 了临时目录——但万一它 rm -rf 错了目录呢？或者更糟，AI Agent 在不...
用 Claude Code、Codex 这类 AI 编码 Agent 写代码时，你是否有这种体验：Agent 噼里啪啦改了一大堆文件，然后说”搞定了”，但你想审查它的工作时，只...
AI 编码 Agent（Claude Code、Codex、Cursor）的能力上限往往取决于它们能获取多少外部信息。需要查 API 文档？搜最新库版本？找技术博客？没有搜索引擎接入的 Agent，就...
你是否遇到过这样的场景：在 Claude Code 里花了一下午调试一个复杂 bug，记录了决策树、实验了 N 种方案，第二天打开终端却发现 AI 对昨天的一切毫无所知，只能重新从零开始描述上下文？这...
