教程实践

SGLang团队将LLM服务、分布式运行时、GPU内核、扩散管道等工作流编码为可执行的SKILL.md文件、脚本、基准合约和审查循环。现有技能包括：SGLang .claude/skills（CUDA调试、内核集成、性能分析等）、SGLang diffusion .claude/skills（扩散模型添加与调优）、BBuf/AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS（跨框架SOTA循环）、KDA（MLSys 2026 FlashInfer内核竞赛获胜方案）以及BBuf/KDA-Pilot（已合并三个SGLang集成PR）。Profile证据是性能工作的核心，长期优化转向Loop Engineering——SGLang SOTA Performance Loop将追求SOTA分解为公平基准测试、差距决策、性能分析、补丁和再验证，Humanize/RLCR添加外部审查，Codex Goal以更低协调开销运行相同循环。评审重要性提升，开发者需定义问题、选择证据、设计工作流并判断结果是否可用于生产。

meng shao@shao__meng

精选77

Emil Kowalski 将多年 UI/动画原则沉淀为三个 Skill，使 Codex、Claude Code、Cursor 等 Coding Agents 具备资深设计工程师的审美判断。核心规则：动画必须有理由；每天 100+ 次的高频操作禁用动画；UI 动画控制在 300ms 内；只动画 transform 和 opacity；入口从 scale(0.95)+opacity:0 开始；尊重 prefers-reduced-motion（仅移除位移动画）。review-animations 以严格标准审查动画代码，输出 Before/After/Why 表格。animation-vocabulary 将模糊描述（如“弹一下的效果”）转为专业动效术语。

meng shao@shao__meng

精选75

mattpocockuk 的 /writing-great-skills 成为其最常调用的 Skill，指导如何编写稳定可预测的 AI Skill。核心：以过程可预测为目标；区分 model-invoked（自动触发）与 user-invoked（用户调用），description 应作触发器；采用三层信息结构（主步骤、参考、外部文件）实现渐进式披露；每步骤需明确完成标准；拆分 Skill 是为了控制模型注意力；利用 leading word 压缩行为要求。同时诊断五种失败模式：Premature completion、Duplication、Sediment、Sprawl、No-op，并提供 No-op 测试作为判断句子是否有效的标准。

Matt Pocock: /writing-great-skills is quickly becoming my most often-invoked skill It's just really good at writing skills, guys. npx...

Claude Code 团队将智能体循环定义为 agent 重复工作直到满足停止条件的过程，并划分出四种主要类型：turn-based 循环（用户提示触发，Claude 自行判断完成或需更多上下文）、goal-based 循环（通过 /goal 命令设定可验证完成标准与最大轮次）、time-based 循环（通过 /loop 按时间间隔重复执行，可用 /schedule 移至云端）、以及 proactive 循环（基于事件或计划自动运行，无人实时参与）。文章还介绍了如何编写 SKILL.md 文件将人工验证步骤编码，让 Claude 进行端到端自检，减少 turn-based 循环中的手动操作。

小互@xiaohu

精选81

媒体软件公司Every公开「复利工程」方法论，以单人工程团队维护5款产品。核心是四步循环：Plan→Work→Review→Compound，其中Compound将每次解决问题的解法写入CLAUDE.md和docs/solutions/，使AI下次自动避坑。工程师80%时间花在Plan和Review，仅20%用于写代码。配套开源插件支持Claude Code等，含26个专项agent、23条工作流命令、13项技能，可零配置使用。/workflows:review一次并发14个agent审查代码，/workflows:plan在ultrathink模式下可并发40多个研究agent。

Berryxia.AI@berryxia

精选77

An anthropic应用AI工程师Margot Van Laar在Code with Claude分享提示词工程实战，核心观点：大部分时间在调试和维护已有生产提示词而非从零编写。两个场景：客服机器人维护中，用XML标签结构化清理，移除旧模型遗留的“禁止列表”指令（新模型会过度拟合），精确计算应调用工具，转人工决策需明确代价与收益；零售排班Agent从零构建时，拆成生成-评估-修复三个简单提示词更稳定，选用更强推理模型（Opus）。她反复强调：评估（Eval）是唯一严谨方式，没有评估就是碰运气。

Berryxia.AI: 睡前来一发,这个视频还是挺完美的。 Anthropic的应用AI工程师Margot Van Laar在Code with Claude分享了提示词工程的实战手册。 核心观点是:我们很少从零写提示词,大部分时间都在调试和维护已有的生产提示词。...

作者分享Vibe Coding中两个关键Prompt：一是“从第一性原理出发”，强制AI跳出类比推理，从基本事实重新推导本质，曾帮作者发现AIHOT抓取海外信源的底层流量路由隐患并彻底重构；二是“对抗式审查”，让AI站在恶意用户角度攻防式审查代码，检出OOM死循环、未来时间污染等手工难发现的BUG。两个Prompt形成生成与验证闭环，使纯Vibe Coding项目AIHOT最近一周请求量超千万次。

HuggingFace Jobs 支持一条命令启动 vLLM 服务器，用于测试、评估或批量生成。使用 hf jobs run 命令，指定官方 vllm/vllm-openai 镜像、GPU flavor（如 a10g-large）、暴露端口 8000 并设置超时。服务器启动后可通过 OpenAI 兼容 API 访问，每次请求需携带 HF token 作为 bearer token（仅限有读权限的用户）。示例部署了 Qwen/Qwen3-4B（多 GPU 需 --tensor-parallel-size）。a10g-large 价格为 $1.50/小时，按分钟计费，可通过 hf jobs cancel 停止。

Claude Code 内置近30个Hook事件（年初仅13个），本质是写死的规则脚本，运行时不消耗token。6个实用玩法：权限弹窗提醒、开机日程播报（问候+天气+飞书日程）、上下文预压缩时自动生成摘要卡片、结合Skill自动整理下载文件夹、启动后每小时久坐提醒、通过Bark实现手机/手表任务完成/失败推送。让AI从被动聊天框变为事件驱动的自动化系统。

OpenRouter 的零数据留存（ZDR）保证用户提示词和模型响应不被存储，元数据一般安全。自 1 月以来新增 97 款支持 ZDR 的模型，月度 token 量增长 4.3 倍，约占全部路由流量一半。ZDR 在三个层面执行：账户级（整个供应商开启）、护栏级（按 API Key 或组织成员限定）、单次请求级（传参数仅路由至 ZDR 端点）。企业用户可灵活选择控制粒度，避免锁定单一供应商。

NVIDIA NeMo AutoModel 是基于 Transformers v5 的开源库，添加 Expert Parallelism、DeepEP 融合 all-to-all 调度和 TransformerEngine 内核。在 MoE 模型微调中，相比原生 v5，训练吞吐量提升 3.4–3.7 倍，GPU 内存减少 29–32%，仅需改动一行 import。在 16 节点 128 张 H100 上全微调 Nemotron 3 Ultra 550B A55B 时，v5 因内存不足无法运行，而 AutoModel 凭借 EP=64 专家并行使训练可行。单节点 30B MoE 模型（如 Qwen3-30B-A3B）同样获得可量化的性能优势。

Transformers.js 在浏览器中运行 AI 模型时，不同来源的 Web 应用会重复下载并缓存相同的模型资源（如 Xenova/whisper-tiny.en）和 Wasm 运行时文件（如 4,733 kB 的 ort-wasm-simd-threaded.asyncify.wasm），即使资源 URL 相同，浏览器因 Network Isolation Key 隔离缓存，单次 demo 就产生 177 MB 冗余下载和存储。Cross-Origin Storage API 是一项早期提案，旨在让跨来源应用共享缓存的模型和运行时资源。目前该 API 尚未在浏览器原生实现，但可通过 Chrome 扩展注入 polyfill 进行实验。

Hugging Face 在 OpenClaw 仓库上测试用 Gemma 和 Qwen 等本地模型实时分类 issue 和 PR。他们使用 Pi agent harness 驱动模型，配合 reposhell 只允许读操作防止提示词注入。测试的模型包括 gemma-4-26b-a4b 和 qwen3.6-35b-a3b，经性能优化后均可在本地生成数百 token/s。该方案运行在 NVIDIA GB10（128 GB 统一内存）上，相比每月 200 美元的 ChatGPT Pro 订阅，可实现近乎实时的通知且仅消耗电费。

Hugging Face 将 huggingface_hub 的发布周期从每 4‑6 周缩短至每周，全部由单个 GitHub Actions 工作流自动完成。流程依赖开源工具和开权重模型（当前为 Z.ai 的 GLM‑5.2）来起草发布说明和 Slack 公告，但保留人类在最终审核环节的决定权。自动步骤包括版本号更新、提交标签推送、PyPI 发布、下游测试分支创建、发布说明草稿、Slack 公告草稿、归档、后置版本提升以及对合入 PR 的评论。所有组件均基于开源生态构建，任何维护者都可直接复制使用。

Deloitte 报告显示 77% 的公司将供应商国籍纳入 AI 选型考量。OpenRouter 将数据驻留视为路由决策：通过 API 请求中的 provider 对象设置 order 或 only 限定服务商、allow_fallbacks 为 false 禁止回退、data_collection 为 deny 禁止数据存储或训练、zdr 为 true 要求零数据保留。示例以 anthropic/claude-sonnet-4.6 调用，首选 Anthropic 直连和 Amazon Bedrock。针对欧盟需求，可限制仅 Mistral 等欧盟总部供应商。若无可合规供应商，API 返回错误而非路由至不合规服务商。

Deloitte 报告显示企业 AI 抱负与治理成熟度之间差 53 个百分点，74% 计划两年内部署智能体 AI，仅 21% 拥有成熟治理模型。路由架构是首个治理层。三种姿态——托管网关（如 OpenRouter、Portkey）、自托管网关（如 LiteLLM）和直接 API——默认治理能力不同，直接 API 缺乏统一控制面，造成治理盲区。治理清单可映射为资产盘点、问责制、访问控制、证据记录与合规性五大支柱。路由层能提供跨团队可见性与审计证据，而电子表格不能。

OpenAI 发布白皮书，由 Jason Liu 介绍使用 Codex 作为持久工作空间的策略。Codex 可保留上下文、管理复杂工作流，并帮助在长期项目中维持进展。文中讲解了如何将宏大目标分解为可验证的步骤、保持工作流连续性，以及判断何时将执行委托给 Codex 何时需要人工监督。该指南旨在支撑超出单次提示词范围的持续工作。

一篇技术博客展示了如何用 Google Agent Development Kit (ADK) 与 Agent2Agent (A2A) 协议搭建跨语言多智能体流水线：Python agent 调用 Gemini 解析合同条款，Go agent 用纯确定性逻辑校验合规性。A2A 协议通过 Agent Card 实现能力发现、JSON-RPC 2.0 完成通信、Task 状态机管理任务生命周期；ADK 的 RemoteA2aAgent 抽象可将任意 A2A 兼容服务封装成本地子智能体。文中强调将单体提示词分解为专业化微智能体，以解决上下文退化、故障爆炸半径和不可测试性问题。完整源码已在 GitHub 发布。

腾讯元宝推出父亲节主题活动，用户可选择爸爸年轻时照片与自己的照片，输入提示词（如“帮我生成一张和爸爸的合影，将图2的我融合到图1爸爸的照片中，我想穿越回__年前，和他一起_____；保留爸爸照片的背景、动作及五官；人物姿态自然协调，整体光线与色调保持一致”），元宝即可生成合影。活动旨在让用户“回到过去”看到爸爸的青春模样。

meng shao@shao__meng

精选75

LangChain 官方认证大使 @zhanghaili0610 推出开源教程《Deep Agents 实战》，基于 LangChain / LangGraph 生态，讲解如何用 Deep Agents Harness 框架构建真实 Agent 应用。核心是“三层架构”：Runtime（LangGraph）、Framework（LangChain）、Harness（Deep Agents）。技术内核为上下文工程，通过虚拟文件系统实现按需读取、中间结果落盘、大文件局部读取。教程共 8 章 + 2 准备篇，覆盖虚拟文件系统（六大工具）、任务规划、子 Agent 委派（异步并行）及 Skills 复用（可在 Claude Code、Cursor 等 30+ 工具中通用）。

Harry Zhang: A gift to the Chinese developer community for anyone building agents on @LangChain: After 2 books on the ecosystem, I op...

OpenRouter是托管路由网络，买credits后通过一个API路由至70+供应商，自动故障转移，无需自有密钥；覆盖300+模型（含20+免费），按用量收费（零加成+5.5%平台费，首100万免费），支持零数据保留和欧盟路由。Portkey是AI控制平面（2026年被Palo Alto收购），置于用户密钥之上，增加治理、提示管理、护栏和可观测性；提供1600+ LLM统一API，按日志计费（Developer免费，Production $49/月），支持HIPAA、SSO、私有部署。两者均可组合使用。

宝玉@dotey

精选75

宝玉分享 baoyu-design Skill 的迭代过程：用户测试发现导出问题（样式表未铺满整页、渐变色丢失），他在本地复现后让 Agent 分析原因、给出解决方案并添加测试覆盖，修复后效果改善。该 Skill 可在制作 PPT、动画视频或网站时调用 AI 生图配图，支持 Codex 内置画图或配合 baoyu-image-gen Skill 调用 Codex CLI 画图，并能连同图片一起导出为 PPTX，在 PowerPoint/Keynote 中二次编辑。迭代循环：自己用 → 发现问题 → 让 Agent 分析 → 出方案 → 确认 → 更新 Skill。

宝玉: baoyu-design skill 更新:可以在制作 PPT、动画视频或者网站时调用 AI 生图技能配图了,当然需要你本地 Agent 有配置画图 Skill。 如果是 Codex 可以直接调用内置画图工具,如果你用 Claude Cod...

Agent Builder 正式上市（GA）。基于 Elasticsearch 的持久化内存层将记忆分为情景、语义、程序三类，分别存入独立索引，各设不同写速率与过期规则。召回采用 BM25 与 Jina v5 稠密向量的 RRF 融合，再经交叉编码器重排序。在 168 道 QA 题评估中，R@10 平均 0.89，零跨租户泄漏。该层可通过支持 MCP 协议的客户端访问，不绑定特定运行时，已开源至 GitHub。

本教程实现一个基于Salesforce CodeGen的端到端代码生成工作流。从HuggingFace加载CodeGen模型（支持350M、2B、codegen2-1B、codegen25-7b等版本），通过自然语言提示生成Python函数，随后进行函数提取、语法检查、静态安全检查、单元测试验证、best-of-N候选重排序、多步程序合成、提示词实验、基准可视化及导出。展示了CodeGen作为结构化代码生成流水线的能力，不仅完成代码补全，还能评估、筛选和组织生成结果。

一个 OpenRouter API 密钥即可在 SillyTavern 的下拉菜单中解锁 300 多个模型，其中许多免费。指南包含五步连接流程、推荐尝试的角色扮演模型以及常见错误的修复方法。

OpenClaw 已内置 OpenRouter 支持，一条命令即可为 AI 智能体配置统一密钥、统一账单，并实现跨 300 多个模型的自动故障转移。同时提供具体设置步骤以及常见错误的修复方法。

Claude Code 提供七种自定义指令方式：CLAUDE.md（根目录始终加载，子目录按需加载）、规则（无范围或路径范围）、技能（按需调用，共享 token 预算）、子智能体（隔离上下文运行并返回最终消息）、钩子（生命周期事件触发，绕过压缩）、输出样式（注入系统提示，永不压缩）和附加系统提示（CLI 标志，仅单次有效）。每种方式在加载时机、压缩行为、上下文成本和适用场景上各有不同，例如 CLAUDE.md 适合存放构建命令与编码规范，路径范围规则避免无关上下文消耗，子智能体用于并行隔离任务，钩子用于确定性自动化（如运行 linter 或备份聊天记录）。

参数高效微调（PEFT）技术中，LoRA 占据绝对主导：Hugging Face Hub 上 20,834 张提及单一 PEFT 技术的模型卡中 20,509 张指向 LoRA（98.4%）；外部站点 10,000 个检查点中 95.0% 是 LoRA；GitHub 搜索 from peft import 代码片段的 71.3% 结果为 LoRA。但研究者宣称其他技术超越 LoRA 的论文结果具备偏向性——调整学习率即可让 LoRA 匹配更优技术。Hugging Face 的 PEFT 库提供统一 API 实现 40 余种 PEFT 技术，并开始建立基准测试：在数学数据集上对 LLM 进行思维链推理微调，以帮助用户做出更优选择。

Hugging Face 发布面向 AI 智能体使用场景的基准测试框架，以 transformers 库为案例评估库的智能体友好度。框架使用 pi coding agent 与开源模型驱动，通过 Hugging Face Jobs 分散任务确保硬件一致。评估关注 agent 完成任务的成本、延迟、token 使用量和失败率，而非仅最终结果。此前 hf CLI 经优化后 agent token 使用量减少 1.3-1.8 倍（最高 6 倍），该框架旨在验证类似优化对 transformers 的效果。

OpenRouter 提供统一 API 键（sk-or- 开头），兼容 OpenAI Chat API，可接入 300+ 模型和 60+ 供应商。用户只需将 base URL 改为 https://openrouter.ai/api/v1，设置 API 键，并指定模型 slug（如 openai/gpt-4o 或 anthropic/claude-sonnet-4）即可。同一键可直接用于 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Cline 等编码代理与工具。其路由机制在供应商故障时自动切换，代理无需感知失败即可继续多步骤任务。OpenRouter 也提供 Python 和 TypeScript 原生 SDK。

Google 分享了三种集成 A2UI 与 MCP Apps 的架构模式，旨在结合两者优势。A2UI 采用声明式框架，通过 JSON payload 定义 UI，由宿主原生渲染，确保一致性与安全性，但受限于预定义组件库。MCP Apps 在 iframe 中使用标准 Web 技术提供自定义界面，但存在设计碎片化、性能与安全挑战。三种模式包括：通过 MCP 服务器提供 A2UI，利用 MCP Resources 或 Tool 调用传递 JSON，实现“一次编写，原生渲染”的跨平台能力；以及静态与动态交付方案。Google 正考虑扩展 MCP 以原生支持 A2UI。

Anthropic 在 Claude Fable 5 发布仅数天后便对其进行了限制。如果代码硬编码模型 slug，该限制也会导致服务中断。OpenRouter 的 Presets 功能将模型选择移至服务器端，使用户无需重新部署即可切换模型、设置回退策略并强制执行数据策略。

GitHub Copilot CLI 为初学者提供了常用斜杠命令的概述，帮助用户通过命令控制终端中的 AI 智能体。

MNN 推理引擎深度适配 Arm SME2 指令集，使 Qwen3-VL-4B-Instruct 在支持 SME2 的 vivo X300 上实现实时多模态推理。Prefill 阶段性能提升 81%，Decode 阶段提升 13%。MNN 采用编译时内建 + 运行时自动检测设计，默认开启 SME2 加速。该模型为 4B 参数视觉语言模型，支持图文理解和对话，通过 MNN 官方已转换量化的模型可直接下载部署，开发者可通过编译开关一键开启硬件加速。

OpenRouter 将每个请求路由到 60 多家提供商，用户可自定义提供商顺序、价格上限和回退链，从而灵活控制路由策略。

Hermes Agent 已通过 OpenRouter 处理超过 17 万亿 tokens。使用指南包括设置流程、选择支持 64K 上下文窗口的模型，以及调整路由策略以兼顾成本与可靠性。

Orange AI@oran_ge

精选75

Oran Ge 让 Claude Fable 5 打磨文案三遍，发现改稿越来越讲究却缺“人味儿”。他与 AI 讨论后得出结论：人写的文字背后有“存在感”——作者在具体位置付出过具体代价，而 AI 无法复现。为此他制作了《人味儿写作心法.skill》，专用于自写文章或口述后让 AI 改稿的场景，旨在保留文字的人味。该技能已开源免费发布在 GitHub。

在OpenRouter上追加:floor可获取最便宜提供商，通过max_price设定花费上限，并可免费使用20多个零成本模型。同时需注意避免计费陷阱。