翁莉博客更新：Harness 工程与模型自我改进：从 Prompt 到系统的进化
Lilian Weng 系统梳理了 Harness（模型外围运行系统）的设计模式与优化路径：从工作流自动化、文件系统作为持久记忆、子代理，到上下文工程、工作流搜索、进化式搜索，再到与模型权重的联合优化，勾勒出通向递归自我改进（RSI）的近期实践路径。
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Anthropic官方Loops 入门指南：让 Claude 学会自主循环工作
系统梳理 Claude 的四种 Agentic Loop：Turn-based、Goal-based（/goal）、Time-based（/loop 与 /schedule）以及 Proactive Loop，并给出保证代码质量与控制 Token 消耗的实操建议。
阅读全文构建高效的「人+Agent」团队：Anthropic 的四条实战经验
当 AI 从单人聊天窗走向多人协作空间，人和 Agent 如何在同一个团队里高效配合？Anthropic 分享了他们几个月来跑「多玩家 Agent」的四条经验：公开工作、明确角色、设立北极星、循序渐进地建立信任。
阅读全文Stripe分享：智能体时代的 API 设计原则
如何为 AI 智能体打造友好、可自我修复的 API 以提升 Agent Experience？
阅读全文【译】ML 求职面试：终极指南
如何系统化准备机器学习研究岗位面试并提升成功率？
阅读全文创始人手册：打造一家 AI 原生创业公司｜Anthropic
Anthropic 官方《Founder's Playbook》中文译本：重新定义 2026 年 AI 原生创业公司的四个阶段（Idea / MVP / Launch / Scale），深度解析创始人在每个阶段的目标、挑战，以及如何用 Claude、Claude Code、Claude Cowork 三件套构建一个用 AI 当基础设施的精益团队。
阅读全文OpenAI 内部如何使用 Codex｜官方实战指南
OpenAI 官方电子书《How OpenAI uses Codex》中文精读版：基于内部访谈与使用数据，覆盖 7 类高频用例（代码理解、重构迁移、性能优化、测试覆盖、提速、保持心流、探索与构想），并附 6 条最佳实践与展望。
阅读全文企业如何借助 Claude 推动 AI 转型｜Anthropic
Anthropic 通过 Novo Nordisk、Cox Automotive、Palo Alto Networks、Salesforce 与 IG Group 五个真实案例，展示企业如何用 Claude 把文档撰写、汽车销售、安全开发、自主智能体与全球运营等环节的效率成倍提升，并总结出企业级 AI 落地的四条共性原则。
阅读全文Harness到底是什么、又为什么重要？跟着IBM工程师的分享深入理解AI Harness
一篇来自 IBM AI Developer Advocate Tis 的现场演讲整理。从「为什么需要 Harness」讲到「Agent Harness 到底是什么」，再用一个浏览器 Agent 给 Hacker News 点赞的 demo，一步步演示如何在不改 Prompt 的前提下，用 Harness 把一个又笨又会撒谎的模型变成可靠的 Agent。
阅读全文构建 Claude Skill 的完整指南｜Anthropic
Anthropic 官方《The Complete Guide to Building Skills for Claude》中文精读版：从 Skill 的基本概念、设计原则，到 YAML frontmatter、写作规范、测试迭代、分发分享，再到五大常用模式与排错清单，一次讲清楚。
阅读全文从金融到法律，Claude 正向企业级软件发起冲击
Claude 通过多形态产品矩阵和行业插件，正全方位冲击传统金融与法律软件生态。
阅读全文一次RAG竞赛的实战经验分享（旧文）
一次RAG竞赛实战分享，详述从PDF解析、数据清洗、向量检索、LLM重排到系统化提示词设计的全流程经验与关键技巧。
阅读全文ClaudeCode使用技巧：官方关于会话管理和上下文管理的建议
如何有效管理ClaudeCode中的会话和上下文，以应对上下文衰减的问题？
阅读全文Deepmind工程师分享评估与测试智能体技能的实用指南
如何有效评估和测试智能体技能以确保其发布的可靠性？
阅读全文Deepmind工程师分享编写智能体技能的 8 个技巧
如何编写智能体技能以提升其性能和适应性？
阅读全文Claude Managed Agents介绍：将产品交付速度提升 10 倍 ｜Anthropic
如何通过Claude Managed Agents将产品交付速度提升10倍？
阅读全文如何设计一个能够容纳未来各种harness框架和智能的系统？｜Anthropic
如何设计一个能够容纳未来各种harness框架和智能的系统？
阅读全文多智能体协作模式：五种方法及其适用场景｜Anthropic
如何选择合适的多智能体协作模式，以实现高效的任务处理和信息流动？
阅读全文顾问策略：用 Opus 为 Sonnet 注入智能 ｜Anthropic
如何通过顾问策略，利用 Opus 提升 Sonnet 的智能水平并降低使用成本？
阅读全文如何以及何时在 Claude Code 中使用子智能体｜Anthropic
如何高效利用子智能体优化Claude Code中的复杂任务处理？
阅读全文常见的Agent工作流模式以及使用建议｜Anthropic
如何选择适合的工作流模式，以提升AI智能体的效率和执行效果？
阅读全文基于Openclaw的官方文档理解其架构设计
如何利用OpenClaw构建高效的个人AI智能体？
阅读全文Coding Agent（编码智能体）架构详细解析
如何设计和优化编码智能体架构，以提升软件开发效率和代码质量？
阅读全文构建 Claude Code 的经验教训：我们如何使用"技能"（Skills）
如何利用Claude Code中的技能来加速开发和优化工作流程？
阅读全文如何使用harness治理Claude：三个模式｜Anthropic
如何利用Claude的智能边界，不断优化应用结构与决策，以适应其能力的快速演变？
阅读全文比画原型更重要的事：AI产品经理如何建立真正的产品感
AI产品经理如何在理解模型局限的基础上，构建用户喜爱的产品？
阅读全文构建 Claude Code 的经验教训：像智能体一样观察：如何设计Agent tool
如何为智能体设计工具，以提升其能力并优化用户交互？
阅读全文构建 Claude Code 的经验教训：提示词缓存（Prompt Caching）
如何有效利用提示词缓存来优化智能体的性能？
阅读全文Claude Code的自动模式如何实现安全的授权｜Anthropic
如何在确保安全的前提下，实现Claude Code的自动授权模式？
阅读全文自定义Skills必读：使用Anthropic的skill-creator进行创建、评估设计和测试｜Anthropic
如何利用Anthropic的skill-creator提升和测试智能体技能？
阅读全文为什么人们仍然还在用SAP｜A16z
为什么人们仍然还在用SAP，尽管AI技术的兴起为企业提供了更高效的管理和操作方式？
阅读全文从质疑到相信：一位硅谷创始人分享如何用 9 个 AI 智能体“外包”生活
如何通过合理配置多个AI智能体，外包生活中的琐事以获得更多自由和时间？
阅读全文从“推理”思维到“智能体”思维｜林俊旸
从推理思维到智能体思维的转变，意味着思考的目的不再是仅仅为了理解，而是为了有效地行动。
阅读全文AI 工具为何无法扩展？问题不在技术，在于体验 | McKinsey
AI工具的扩展问题在于用户体验，而非技术本身。
阅读全文B2B企业的定位指南：四大常见问题｜April Dunford
如何在竞争激烈的市场中，通过有效的定位策略让你的B2B产品脱颖而出？
阅读全文用于长期运行的应用开发Agent架构设计｜Anthropic
如何设计一个能够长时间运行的应用开发代理架构以提高开发效率和质量？
阅读全文有效的长程智能体框架｜Anthropic
如何构建有效的长程智能体框架以应对复杂任务的挑战？
阅读全文有效的Agent上下文工程｜Anthropic
如何在有限的注意力预算下，通过有效的上下文工程实现高效的AI代理？
阅读全文为什么 Anthropic PM 不写长期路线图？｜Anthropic
在快速发展的AI环境中，产品经理应放弃传统的长期路线图，转而采用短期实验和快速迭代的方式，以适应不断变化的技术边界。
阅读全文AI如何在测试中“作弊”？Anthropic发现AI学会了反向破解 Benchmark｜Anthropic
AI是否可以在测试中通过逆向破解来“作弊”并改变评估的规则？
阅读全文16 个 Claude 如何从零写出一个 C 编译器 | Anthropic
如何利用智能体团队自主开发复杂项目，推动编程的未来？
阅读全文AI 不仅改变了产品，更重塑了销售方式
AI时代的销售赢家是那些能够快速证明价值的初创公司。
阅读全文为什么模仿Palantir的公司失败了
全盘模仿Palantir的模式可能会让初创公司陷入高昂的人力成本与低效的劳动力服务的陷阱。
阅读全文从Claude Code的数百万次交互数据中分析AI 智能体的自主性边界｜Anthropic
如何有效监管AI智能体的自主性边界？
阅读全文开源大语言模型的真实成本：为什么"免费"可能是最昂贵的选择
开源大语言模型并非真正免费，运营成本才是最昂贵的选择。
阅读全文论文：单次对话才是最优解？研究证明LLM在多轮对话中性能下降 39%
大型语言模型在多轮对话中的表现显著下降，如何有效提升其可靠性和一致性？
阅读全文为何AI 植入广告是意料之中的“必然” | a16z Bryan Kim
广告是推动互联网服务普及的最佳路径。
阅读全文企业级 AI 军备竞赛：谁在领跑，谁是黑马，谁又是意外赢家？
企业级 AI 军备竞赛：谁将成为未来的赢家？
阅读全文论宇宙、生命与AI
在冷漠的宇宙中，生命通过文化、工具和AI不断扩展其价值体系与影响力。
阅读全文OpenAI工程负责人分享AI如何重塑编程、管理与创业 | Lenny's Podcast
AI如何重塑编程和管理，工程师将成为指挥“代理军团”的魔法师，而不是单纯的代码输入者。
阅读全文AI 正在偷走程序员的大脑？Anthropic 最新研究揭示“脑力外包”的代价｜Anthropic
AI 辅助工具虽然能提升工作效率，但过度依赖可能会导致程序员的编程技能退化。
阅读全文揭秘 OpenAI Codex 的智能体循环 (Agent Loop)｜OpenAI
如何通过智能体循环优化 OpenAI Codex 的代码修改效率？
阅读全文Andrej Karpathy的2025年大语言模型（LLM）年度回顾
2025年大语言模型（LLM）在智能和应用层面达到新高度，但仍面临巨大的潜力未被挖掘的挑战。
阅读全文A16z 推荐的25年创业者的25本书单
探索那些塑造创业者思维的25本书，如何改变你对成功的理解。
阅读全文如何构建可信赖的智能体系统 ｜Anthropic
如何构建可信赖的智能体系统，以实现高效的评估和持续优化？
阅读全文AI时代，产品经理最重要的技能是什么？Linear 产品负责人Nan Yu的分享
在AI时代，产品经理需要掌握情感、直觉和人机协同的核心技能，以应对日益自动化的工作环境。
阅读全文蒸汽、钢铁与无穷心智
如何在“无穷心智”的时代重新定义知识工作和组织结构？
阅读全文B2B 生成式 AI 的下半场：为什么“少”反而比“多”更值钱？
B2B 生成式 AI 的未来在于信息的“合成”，而非单纯的内容“生成”。
阅读全文使用Claude Agent SDK构建智能体｜Anthropic
如何利用Claude Agent SDK打造高效智能体？
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如何利用大型语言模型（LLM）技术实现高效且实用的Text2SQL应用？
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