你们搞大模型的已经害死前端兄弟了，还要害死后端兄弟……”知识和经验随着人走而消散，是每个团队都无法回避的损失。同事 .skill 用一种略带"赛博永生"色彩的方式，给出了一个解法：与其感慨人走茶凉，不如把茶凉之前的那杯茶，转化成 AI 继续喝。官网：https://agentskills.io安装说明：https://github.com/titanwings/colleague-skill/bl

这个项目本质上是一面镜子。它照出了当前 AI Agent 领域最顶级的工程实践——51 万行代码背后，是一套极其精密的架构设计。从最小的 agent loop，到 12 层安全带机制，到多代理团队协作，每一层都有深思熟虑的设计决策。对于想深入 AI 领域的工程师来说，这是一份不可多得的教材。文档语言：English / 中文 / 日本語 / 한국어。

这个项目的本质，是一个人类在 AI 时代做的"人肉过滤器"。13,729 个技能 → 人工审查 → 5,211 个精品。这件事算法做不了吗？也许能，但目前这家团队选择用人工确保质量——宁可慢一点，也要准一点。这种"慢"，在现在是稀缺品质。如果你用 OpenClaw，这个项目是你扩充技能库的最佳起点。如果你关注 AI Agent 生态，这个项目的过滤标准和分类体系本身就是一份高质量的行业调研。技能市

claw-code之所以值得关注，不只是因为它 167K+ 的恐怖 star 数。而是它正在用自己的存在证明一件事：AI 编程 Agent 的开发模式本身，也可以被 AI 驱动。从开源替代到生态建设，从 Rust 重写到 Agent Workflow——这个项目的每一步，都在拓宽我们对「软件开发」这件事的想象边界。也许用不了太久，review 你代码的、修 bug 的、写新功能的，真的可以是同一套

WordPress 统治内容管理 20 年，生态足够丰富，但那个时代的技术债越来越重。安全：插件沙箱隔离，不再有一个漏洞毁掉一片现代化：TypeScript + Astro + Serverless，从底层到体验全新设计AI-Native：AI Agent 是第一等公民，不是后期打补丁CMS 赛道很久没有让人眼前一亮的产品了。EmDash 值得关注。文档：https://github.com/em

AI Coding Agent 不应该只有 Claude Code 一个选择。它用开源的方式，把终端 AI Coding 的体验带给了更广泛的开发者群体——无论你用什么模型、什么平台，都能用上同样流畅的工作流。3 天 8K Stars 的增长，足以说明社区对"不锁死"这件事有多渴望。如果你一直在找 Claude Code 的平替，或者想在一个 CLI 里用上所有大模型——OpenClaude 值得

飞书在国内的企业协作市场已经占了很大份额，但其开放平台的能力一直缺乏好用的终端入口。lark-cli 用一个 CLI 把飞书的全部能力释放了出来，而且从设计第一天就考虑了 AI Agent 场景——这一点在当前 Agent 大爆发的时间节点上，格外有价值。如果你在用飞书，又在探索 AI Agent 工作流，这个项目值得试试。飞书开放平台：https://open.feishu.cn/官方文档：ht

OpenSpace是一个由港大开发的自进化引擎，能让AI Agent（如Claude Code、Cursor等）具备持续学习和优化的能力。它通过三层机制实现：自动修复失效技能、自动沉淀成功经验、自动捕获有效工作流。相比传统Agent每次从零开始，OpenSpace可减少46%的token消耗，提升4.2倍收益。项目采用MCP协议接入，无需修改原有Agent代码，支持本地技能库和云端社区共享。适用于

OpenSpace是一个由港大开发的自进化引擎，能让AI Agent（如Claude Code、Cursor等）具备持续学习和优化的能力。它通过三层机制实现：自动修复失效技能、自动沉淀成功经验、自动捕获有效工作流。相比传统Agent每次从零开始，OpenSpace可减少46%的token消耗，提升4.2倍收益。项目采用MCP协议接入，无需修改原有Agent代码，支持本地技能库和云端社区共享。适用于

如果设置了，每个实例启动时会自动生成摘要（基于目录、git 分支、最近文件），描述你可能在做什么。其他实例调用list_peers时能看到。让技术民主化——不懂代码的人也能理解代码是怎么工作的。这是 Vibe Coding 时代的刚需。探索了 AI 代理的社交能力——当多个 AI 实例可以互相交流，会发生什么？这可能是未来多代理协作系统的雏形。都是开源的，值得试试。项目地址。