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Name: Elon Musk @elonmusk
Bio: The people voted for major government reform
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https://developers.openai.com/codex/subagents
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https://github.com/golutra/golutra
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3个月457个PR｜看OpenAI团队如何把Skills写代码用到极致https://x.com/tvytlx/status/2033105336463482924https://developers.openai.com/blog/skills-agents-sdk
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https://github.com/deusyu/translate-book/tree/main
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过去两周，GitHub上增长最快的AI开源项目盘点（除OpenClaw外）：Agency Agents — 35K+ 把Claude Code一键变成51位AI专家+9大部门的完整团队，从产品、开发、设计到营销、社媒、QA全流程覆盖。相当于免费雇了一整家AI公司。https://github.com/msitarzewski/agency-agents Auto Research — 25K Karpathy刚开源的"科研实习生机器人"。你给它一个目标，它自动规划实验、改代码、跑训练、看结果、再优化，循环往复。睡一觉醒来，最优版本已经准备好了。https://github.com/karpathy/autoresearch Lightpanda — 14K+ 首个专为AI和自动化设计的无头浏览器。不基于Chromium，完全从零构建，运行速度比Chrome快11倍，内存占用少9倍。大规模爬取和AI Agent开发的利器。https://github.com/lightpanda-io/lightpanda llmfit — 14K+ 一条命令帮你找到哪些大模型适合在自己的电脑上本地部署跑起来，还会对模型的质量、速度、适配性和上下文维度进行评分。告别盲目下载几十GB模型却发现跑不动的尴尬。https://github.com/10ran/llmfit CLI-Anything — 3.5K+ （仅3天）港大新开源，一行命令让任意软件秒变AI Agent可控工具——GIMP、Blender、LibreOffice、OBS Studio全部拿下。发布3天就登上GitHub Trending榜单，增速惊人。https://github.com/HKUDS/CLI-AnythingCLI-Anything — 3.5K+（仅 3 天）港大新开源，一行命令让任意软件秒变 AI Agent 可控工具——GIMP、Blender、LibreOffice、OBS Studio 全部拿下。发布 3 天就登上 GitHub Trending 榜单，增速惊人。 https://github.com/HKUDS/CLI-Anything SpacetimeDB 2.0 — GitHub+HackerNews双爆号称比传统数据库快1000倍的实时数据库，把数据库和服务器合成一个东西：客户端直接连数据库，数据变化实时推送到所有客户端。最骚的演示：用它做了视频通话，所有数据通过数据库实时同步传输。https://github.com/clockworklabs/SpacetimeDB Cognee — 自改进Skill系统不只是存Skill，而是让Skill能观察自己的执行历史、检查失败原因、自动修正优化。Skill从静态prompt文件变成会进化的活系统，解决了"Skill用久了失效"的根本问题。https://github.com/topoteretes/cognee
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xaicontrol.com
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如果你想要了解 AI 编程代理的工作原理，这是一份绝佳的资源。《学习 Claude Code》从零开始逐步讲解如何构建一个极简版的 Claude Code 代理，详细解释了每个机制的实现过程。你将看到大多数编程代理共有的核心循环：调用模型、执行工具、反馈结果并迭代。这是一种清晰的方式，帮助你真正理解这些系统是如何构建的。 https://learn-claude-agents.vercel.app
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五年前，几乎没人听说过“智能合约工程师”。今天，它已经是 Web3 的高薪岗位之一，月薪 3 万起。而同样的机会窗口，正在再次打开。这一次，它的名字叫 ERC-8183。3月10日，这个标准悄悄落地了。没几个人注意到它。先说它解决了什么问题——AI Agent 要互相做生意了。 Agent A 要雇 Agent B 做设计。但问题来了： A 说"你先交货" B 说"你先付款"没有平台、没有合同、没有法律—— 怎么办？ERC-8183 的答案： 💰 钱锁进智能合约 📦 B 完成交付 ⚖️ 第三方 Evaluator 验收（可以是另一个 AI） ✅ 合约自动结算，没有人能耍赖每完成一笔，记录自动写入 Agent 的链上信誉档案——AI 世界的"职业履历"就这样一单单积累起来。Ethereum Foundation + Virtuals Protocol 联手打造。 以太坊基金会与 Virtuals 协议联手打造。EF AI 负责人 Crapis 说：这是 Agent 开放经济最后缺失的一块拼图。拼图补齐之后： 🪪 ERC-8004 — Agent 有了身份和信誉💸 x402 — Agent 有了支付通道 🤝 ERC-8183 — Agent 有了交易规则一套完整的 AI 经济底层，就在以太坊上跑通了。这套规则谁来写？谁来审？谁来维护？不是 OpenAI，不是 Google—— 正是现在入场的你。就像当年很少有人意识到，智能合约工程师会成为 Web3 的核心岗位。今天，“AI Agent 规则制定者”这个角色，甚至还没有正式的名字。
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PI 与 OpenClaw 深度整合架构分析https://x.com/servasyy_ai/status/2031584215507288318
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OpenAI 公开了他们用 Codex 维护 Agents SDK 的完整方案，值得每个 AI agent 用户学一遍。核心结构只有四层：1. AGENTS.md — 强制触发规则，用 if/then 写清楚什么情况必须调哪个 workflow2. .agents/skills/ — 封装具体工作流，每个 skill 一件事、一个触发条件、一个输出3. scripts/ — 固定顺序的 shell 操作放这里，不让模型每次重新猜4. Codex GitHub Action — 本地稳定了就搬进 CI，逻辑完全复用还有一个容易忽视的细节：skill 里 description 字段是路由信号，不是注释。写模糊了 agent 就不知道该用哪个 skill。他们的建议是——路由不准先改 description，别加代码。把这套思路推广开来：任何项目，只要把工程规范显式编码进仓库，agent 的行为就会稳定得多。示例仓库：https://github.com/openai/openai-agents-python原文：https://developers.openai.com/blog/skills-agents-sdk
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https://hermes-agent.nousresearch.com
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LLMs 中的分页注意力机制，清晰解释！https://x.com/_avichawla/status/2031624056072712547
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https://github.com/luoling8192/software-design-philosophy-skill
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https://xaicontrol.com/blog/xai-router-xai-control-combo/
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The Execution Layerhttps://x.com/RhysSullivan/status/2030903539871154193
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https://github.com/yologdev/yoyo-evolve
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这便是 Perplexica，一个完全免费、可直接在本地运行的 AI 搜索引擎。主打零 API 成本、零数据收集，所有操作完全在你的设备上跑。核心特性如下：- 实时联网：直接搜索并整合全网最新信息。- 精准溯源：提供的每一个回答都会标注信息源出处。- 本地驱动：兼容对接 Ollama，支持本地运行各种大语言模型。- 多种模式： 内置通用、学术、YouTube、Reddit 和写作等专属搜索模式。GitHub：https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica
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工程技术：在智能体优先的世界中利用 Codexhttps://openai.com/zh-Hans-CN/index/harness-engineering/
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https://blog.rust-lang.org/2026/03/05/Rust-1.94.0/
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https://ampcode.com/news/gpt-5.4-the-new-oracle
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```model = "gpt-5.4"model_reasoning_effort = "xhigh"personality = "pragmatic"service_tier = "fast"model_context_window= 1000000model_auto_compact_token_limit = 900000suppress_unstable_features_warning = true```
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How To Be A World-Class Agentic Engineerhttps://x.com/systematicls/status/2028814227004395561
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Perplexity Computer 深度解析：Sandbox Matrix 维护机制与快速任务执行的技术内幕https://x.com/xds2000/status/2029433337895653466
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OpenClaw养成记，从0开始！安装后必看！（40天实战经验+含角色提示词）https://x.com/berryxia/status/2028668902465733084
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https://xairouter.com/blog/codex-app-install-config-guide/
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https://xairouter.com/blog/xai-router-codex-cloud-claude-quickstart/
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你的代理需要的是一个 harness，而不是一个框架https://x.com/djfarrelly/status/2028556984396452250
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https://jina.ai
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https://arxiv.org/abs/2210.03629
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https://github.com/chenhg5/cc-connect 花10分钟就可以在微信飞书钉钉连接上你的claudecode/codex/geminicli/cursor 从此实现随时随地大小码
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💻 GitHub：github.com/blockrunai/clawrouter
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https://openai.com/index/harness-engineering/
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https://github.com/semos-labs/attyx
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https://mnt.io/articles/about-memory-pressure-lock-contention-and-data-oriented-design/
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https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubectl-ai
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https://github.com/ossu/computer-science
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https://github.com/fastclaw-ai/fastclaw
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https://github.com/lahfir/agent-desktop
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https://github.com/RightNow-AI/openfang
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https://github.com/raphaelmansuy/edgequake
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design tweaks for context+github: https://github.com/ForLoopCodes/contextpluswebsite: https://contextplus.vercel.app
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我们如何构建安全、可扩展的代理沙箱基础设施https://x.com/larsencc/status/2027225210412470668
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一个简单易用的框架，用于构建即开即用的智能体系统https://x.com/neural_avb/status/2027721962479288566
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https://github.com/second-state/qwen3_asr_rs
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https://www.middlefun.com
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https://github.com/hehehai/voxt
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https://github.com/ylytdeng/wechat-decrypt
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```# 写代码时随手跑make clippy # warn 不阻断, 快速反馈# 提 PR / 合并前make lint # fmt + clippy# 发版 / 上线前make release-check # fmt-check + test + clippy-ci(全deny) + audit # 任一步失败立即终止# 确认没问题make docker-build # 打包发布```
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https://help.router-for.me
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https://openai.com/zh-Hans-CN/index/amazon-partnership/
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https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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https://magpie-lang.com
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https://developers.openai.com/codex/multi-agent/
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人生的第一个五年计划2026-2030
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WiFi 实现监控你在家的一举一动，不用摄像头、不用传感器、更不需要什么特殊硬件。https://github.com/ruvnet/wifi-densepose
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https://xairouter.com/blog/xai-router-openai-websocket-mode/
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https://github.com/Gen-Verse/OpenClaw-RL
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https://github.com/afterxleep/agents
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https://github.com/duanyytop/agents-radar/issues/11
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https://developers.openai.com/codex/changelog
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https://github.com/RightNow-AI/openfang
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https://llmgateway.io
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Codex，用大白话讲https://x.com/gabrielchua/status/2026832978056458383
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CODEX 多智能体手册https://x.com/LLMJunky/status/2027032974202421336
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https://www.perplexity.ai/computer/live/
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https://memctl.com/
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https://github.com/mjovanc/sigshare
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https://zeroclaw.org/zh
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https://bankofai.io
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https://developers.openai.com/api/docs/guides/websocket-mode
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https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases
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https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering
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https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw
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OpenClaw + Codex/ClaudeCode Agent Swarm：一人开发团队的完整配置https://x.com/elvissun/status/2025920521871716562
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https://laravel.com/blog/your-ai-agent-can-now-deploy-to-laravel-cloud
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https://gvanrossum.github.io
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Agentic Engineering Patterns - 智能体工程模式知名开发者 @simonw 最新系列指南，聚焦在专业工程师如何高效驾驭 Claude Code、OpenAI Codex 等 AI Coding Agent，真正从 Vibe Coding 跨越到 Agentic Engineering ，计划每周更新 1-2 章，前两章已发布！https://simonwillison.net/2026/Feb/23/agentic-engineering-patterns/
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https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering
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https://github.com/xyskywalker/Ripple
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https://www.chrisgregori.dev/opinion/code-is-cheap-now-software-isnt
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https://koz.moe
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https://arxiv.org/abs/2602.15682
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https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2025-12-19-mcp-transport-future/
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一个宏大的要为Agent构建的基建、协议、服务的大时代要来了
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https://news.mbalib.com/story/242908
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文件系统就是新数据库：我如何为 AI 代理打造个人操作系统https://x.com/koylanai/status/2025286163641118915
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软件工程占所有 AI 代理工具调用的近 50%。医疗、法律、金融以及其他十几个垂直领域几乎未被触及，每个领域的占比均不足 5%。这相当于有上百个 AI 独角兽等待被创造出来。 https://garryslist.org/posts/half-the-ai-agent-market-is-one-category-the-rest-is-wide-open
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Readest，一款面向重度阅读者的全平台电子书阅读器。它支持 EPUB、MOBI、PDF 等主流格式，核心亮点在于功能的完整度：跨平台书签与阅读进度同步、DeepL 翻译、文字转语音、词典与维基查询、高亮笔记。在线地址：https://readest.comGitHub：https://github.com/readest/readest
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https://github.com/DatanoiseTV/tinyice
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ClaudeCode之父使用的http://claude.md。文字版内容如下：```## Workflow Orchestration### 1. Plan Node Default- Enter plan mode for ANY non-trivial task (3+ steps or architectural decisions)- If something goes sideways, STOP and re-plan immediately - don't keep pushing- Use plan mode for verification steps, not just building- Write detailed specs upfront to reduce ambiguity### 2. Subagent Strategy- Use subagents liberally to keep main context window clean- Offload research, exploration, and parallel analysis to subagents- For complex problems, throw more compute at it via subagents- One tack per subagent for focused execution### 3. Self-Improvement Loop- After ANY correction from the user: update `tasks/lessons.md` with the pattern- Write rules for yourself that prevent the same mistake- Ruthlessly iterate on these lessons until mistake rate drops- Review lessons at session start for relevant project### 4. Verification Before Done- Never mark a task complete without proving it works- Diff behavior between main and your changes when relevant- Ask yourself: "Would a staff engineer approve this?"- Run tests, check logs, demonstrate correctness### 5. Demand Elegance (Balanced)- For non-trivial changes: pause and ask "is there a more elegant way?"- If a fix feels hacky: "Knowing everything I know now, implement the elegant solution"- Skip this for simple, obvious fixes - don't over-engineer- Challenge your own work before presenting it### 6. Autonomous Bug Fixing- When given a bug report: just fix it. Don't ask for hand-holding- Point at logs, errors, failing tests - then resolve them- Zero context switching required from the user- Go fix failing CI tests without being told how## Task Management1. **Plan First**: Write plan to `tasks/todo.md` with checkable items2. **Verify Plan**: Check in before starting implementation3. **Track Progress**: Mark items complete as you go4. **Explain Changes**: High-level summary at each step5. **Document Results**: Add review section to `tasks/todo.md`6. **Capture Lessons**: Update `tasks/lessons.md` after corrections## Core Principles- **Simplicity First**: Make every change as simple as possible. Impact minimal code.- **No Laziness**: Find root causes. No temporary fixes. Senior developer standards.- **Minimat Impact**: Changes should only touch what's necessary. Avoid introducing bugs.```
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https://github.com/jo-inc/camofox-browser
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https://help.router-for.me/cn/
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《2026 年需关注的四大数据基础设施变革》： https://vmblog.com/archive/2026/02/18/four-data-infrastructure-shifts-to-consider-in-2026.aspx Valkey 项目贡献者、AWS 内存数据库首席工程师 Madelyn Olson 预测，今年的数据基础设施将朝着压缩比、耐用性、整合与专业化方向发展。
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https://martinfowler.com/bliki/FutureOfSoftwareDevelopment.html
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Claude Code 的使用指南：https://boristane.com/blog/how-i-use-claude-code/作者是 Cloudflare 员工，这是他用 CC 的方式：1 Research 深入阅读指定代码目录/模块，输出详细的http://research.md报告2 Planning 基于research，生成详细的 http://plan.md 文件，这个 plan3 Annotation Cycle 在 http://plan.md 按照自己的需求直接写评论，让 cc 更新 plan 文件，直到自己满意4 根据 plan 生成 Todo List5 Implement 完整执行6 Feedback & Iterate 用简单指令反馈第 3 步 和 第 6 步都很有新意，当然文中有非常多的细节，上面的总结中没有，其实很多的 Agent 都可以使用同样的步骤来完成整个流程，值得好好读一读。
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Stripe 分享了他们研发企业内部编程代理 Minions 的细节，给大家人工总结：Minions 定位是「在 Stripe 技术栈下，无人值守的编码代理」。独特之处在于没有人参与监督，完全任由代理自主运行。接入方式包括：- 命令行和网页- 聊天工具 Slack 触发- 内部平台和工具集成Minions 核心的代理循环是基于 goose https://github.com/block/goose fork 出来的。不了解 Goose 这个的朋友，我简单介绍一下，这个 Agent 工具本身有很多想法都是超前的，比如把一次跟代理的交互保存成 SKILL 类似的东西，他们叫 recipes。而且很早就支持定时任务。为了指导代理的运行，用「代码的方式」实现各种编排方式（Blueprints），想要解决的问题是：既要有 Agent 的自主性，又要有一定的确定性，在某某些节点按内部的规矩来，而不是随意发挥。太真实了，在内部的产品设计中，很多设计都需要「戴着镣铐跳舞」（为了可靠性将 LLMs 置于一个受控的环境中）。Stripe 的代码组织方式是 Monorepo，在自定义上下文的设计上，沿用 Cursor Rules 的规则作为标准化，同时并通过什么方式（软链接？）让这些规则也能在 Claude Code 使用。在内部，他们还构建了集中化的 MCP 服务器网关。员工可以自己创建新工具，新工具也能自动被代理发现。内部有 500+ 工具，默认情况下代理只有经过刻意精简的子集，其他交给团队和工程师自己配置。「左移反馈」，把 CI 中失败左移到开发环境中，比如把代码的 Lint 检查作为确定性节点在代理循环中运行。第一篇：https://stripe.dev/blog/minions-stripes-one-shot-end-to-end-coding-agents第二篇：https://stripe.dev/blog/minions-stripes-one-shot-end-to-end-coding-agents-part-2
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