从 Prompt 到 Context 到 Harness：AI 工程的三次范式转移，第三次正在发生
Anthropic 用评估器 Agent 迭代 5-15 轮，6 小时 200 美元交付完整游戏；OpenAI 五个月零手写构建百万行代码，依赖分六层用 linter 强制。
有人扫了 1000 个 GitHub 仓库，筛出了这 50 个最值得装的 Claude Skills 和开源项目
扫了 1000 多个仓库、实测 200 多个 Skills 后筛出 50 个工具，分四大板块列出；22 个必装 Skills 中 Anthropic 官方文档办公类占 5 个，另有 3 个 MCP Server 和 25 个开源引擎。
AI 记忆系统的核心公式：召回 = 存储 + 检索（一点小感悟）
论文发现原始块存储的召回效果优于摘要与事实提取；召回系统建议采用 BM25 与 Embedding 多路召回并加大模型重排序。
解剖一只龙虾：李宏毅用 OpenClaw 讲透 AI Agent 运作原理
李宏毅以 OpenClaw 为例拆解 AI Agent 原理，涵盖 System Prompt、工具调用、SubAgent、Skill、记忆与心跳排程；指出 OpenClaw 本身无智能，能力取决于后端模型，且存在 Prompt Injection 与恶意 Skill 等安全风险。
Claude Code 背后的人：Boris Cherny 如何用 AI 重新定义写代码这件事
Boris Cherny 在 Meta 工作七年，负责过 Facebook Groups、Instagram 及全公司代码质量；他每天用 Claude Code 提交 20-30 个 PR，一行代码都不手写。
Anthropic 官方出品 Claude 101：一份从入门到上手的完整学习指南
Anthropic Academy 上线免费课程 Claude 101，共 13 节课分四大模块；课程提出 4D AI 素养框架，并详解 Projects、Artifacts、Skills 三大功能。
OpenClaw 从安装到实战：一位开发者的完整配置手册
工具与 Skill 的区别在于权限与使用说明；25 个工具按同心圆分三层，53 个官方 Skill 默认自动加载。
OpenClaw Skills 深度调研：3002 个社区技能的筛选逻辑与生态全景
从 ClawHub 的 5705 个 Skills 中精选出 3002 个，排除率接近 48%；排除逻辑中垃圾与低质量内容占 43%，加密与金融交易类被整体排除。