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用LLM构建编程Agent：Simon Willison的llm-coding-agent实验解析
Simon Willison用两条提示词、TDD驱动开发出llm-coding-agent——一个类Claude Code的开源编程Agent。本文深入解析其工具集设计、自举开发流程与实测效果，揭示编程Agent民主化的最新趋势。
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扣子3.0多Agent协作项目实战：搭建AI团队完整指南
详解扣子（Coze）3.0多人协作多Agent项目功能：从创建项目、添加成员、开关Agent，到@指定调度Agent执行任务，手把手带你搭建高效AI团队工作流，适合内容创作与运营团队。
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Claude Code桌面版接入DeepSeek保姆级教程
手把手教你给Claude Code桌面版接入DeepSeek等国产模型，涵盖无账号使用、CC Switch配置、中文汉化、自定义Skill加载全流程，10分钟跑通，大幅降低AI编程成本。
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Claude Code入门：用AI智能体重塑软件测试工作流
本文系统梳理Claude Code的核心概念与入门路径，深度解析大模型与AI智能体的本质差异，帮助测试工程师掌握自动生成测试用例、Web自动化脚本等实战技能，快速提升测试效率。
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AIVenture：用地牢游戏玩透Agent开发与Vibe Coding
AIVenture是Google团队推出的开源复古地牢游戏，将Vibe Coding、智能体工作流、工具调用等AI工程概念融入可玩关卡。基于Angular、Phaser.js与Gemma模型构建，支持本地与云端灵活部署，是开发者学习生成式AI应用开发的实践利器。
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12个值得上手的开源AI智能体项目：框架、技能包与工具链全盘点
盘点12个GitHub高热度开源AI智能体项目，涵盖视频生成、智能体框架、技能包（Skills）、代码理解引擎、安全扫描与语音处理，助你快速搭建可用的AI Agent工作流。
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Harness工程实战：企业级多Agent系统架构与落地指南
深入解析Harness工程（驾驭工程）核心架构：基于ERP系统的智能采购助手实战，涵盖多Agent编排、MCP协议对接、ASGI部署、沙箱隔离机制，助力AI大模型工程化落地。
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AI大模型求职指南：工程化落地与算法研究两大方向全解析
想转型AI大模型领域却不知从何入手？本文深度拆解大模型求职的两大核心方向——工程化落地与算法研究，梳理RAG、智能体等关键技术栈，帮你找准职业定位，规划清晰的学习路径。
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Mouse：为AI编程Agent打造的精准代码编辑工具
AI编程Agent在修改代码时频繁"手抖"——全文件重写浪费Token，字符串替换脆弱易失败。Mouse为此提供结构化精准编辑原语，帮助开发者构建更稳定的AI Agent工具链，是AI编程走向工程化落地的关键拼图。
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Claude封号后如何自救？国产Agent替代方案完整实测
Claude频繁封号让国内用户陷入工作流危机。本文基于真实测试，详解GLM-5.2+WorkBuddy办公Agent在开发、办公、调研三类场景的实际表现，帮你判断国产AI能否替代Claude，构建稳定可控的多模型工作流。
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无载荷技能攻击：LLM智能体供应链的隐蔽安全威胁
无载荷技能（Payload-Less Skills）是针对LLM智能体供应链的新型攻击手法，无需植入恶意代码即可诱导危险行为。本文深入解析攻击原理、隐蔽性来源，并提供信任机制、运行时监控等实用防御策略。
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AI Agent入门：用团队协作理解智能体的感知、决策与行动
不懂AI Agent？本文用创业公司团队分工的类比，拆解智能体的三大核心能力——感知、决策、行动，帮你从零建立AI Agent心智模型，轻松理解大模型如何驱动自动化执行。
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Coze零基础入门：字节跳动AI应用开发平台全解析
深入解析字节跳动Coze平台核心概念：智能体、AI应用、工作流、节点与插件系统。无需编程基础，掌握低代码AI应用开发全流程，免费额度即可上手实战。
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大模型学习入门：零基础到实战的完整规划
零基础如何学习大模型？本文梳理三类人群的差异化学习路线、硬件配置建议（16G内存即可起步）、Python语言准备及云服务算力方案，帮你建立科学的AI学习认知框架，避免走弯路。
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开源AI助手对接OpenClaw龙虾实战：本地智能体配置全流程
详细讲解如何将开源AI助手对接OpenClaw龙虾，包含安装Robust AI、配置网关地址、获取API Key等完整步骤，实现具备持久化记忆的本地AI执行型智能体。
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AI自动生成CAD图纸：Skill插件安装与实操全指南
无需专业制图技能，通过AI Agent的Skill插件即可一键生成完整CAD图纸。本文详解插件安装步骤、提示词调用方法及实测效果，兼容Codex、Claude、Gemini等主流模型，免费开源，适合工程师与设计师提升制图效率。
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给开源模型加「修复层」：DeepSeek也能超越Claude Opus
独立开发者Ahmad Awais发现：开源大模型"表现差"的真正元凶是工具调用（Tool Calling）的系统性缺陷，而非模型本身能力不足。通过引入确定性修复层+修复提示机制，DeepSeek等开源模型可大幅提升稳定性，本文深度解析这套完全开源的修复方法论。
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Light-Skills开源科研AI：28个技能包覆盖全流程
Light-Skills是一款MIT协议开源科研AI工具，内置28个互衔接Skill、9个知识库、317张知识卡及49个可执行脚本，覆盖调研、实验、图表、投稿全流程，并以「不编造文献数据」为硬底线，彻底解决通用AI幻觉难题。
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