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。
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聊聊智能问数落地的挑战和问题
企业级的智能问数如何在统一指标、可靠数据、权限安全和可解释性等多重挑战下，实现高可靠的自然语言数据分析？
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？
阅读全文论Design for Agent（一）：API、CLI 与Tools
如何在 API 设计中从开发者体验（DX）转向并优化面向 AI Agent 的体验（AX）？
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？
阅读全文如何设计一个能够容纳未来各种harness框架和智能的系统？｜Anthropic
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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？
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如何在算力需求与成本压力之间找到平衡，以推动智能体的高效发展？
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？
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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？
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如何利用Anthropic的skill-creator提升和测试智能体技能？
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如何通过Bash工具增强智能体的能力并提升数据处理的准确性？
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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？
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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？
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如何构建有效的长程智能体框架以应对复杂任务的挑战？
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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？
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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。
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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。
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如何通过智能体循环优化 OpenAI Codex 的代码修改效率？
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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？
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如何利用Claude Agent SDK打造高效智能体？
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如何有效构建强大、可靠且高效的智能体系统？
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如何在大模型时代有效实施Text-to-SQL以应对技术挑战并实现企业落地实践？
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