本文介绍了一位澳大利亚AI专家Paul Conyngham，在无生物学背景的情况下，为挽救其罹患晚期癌症的宠物狗Rosie，通过结合ChatGPT的头脑风暴与方案设计、AlphaFold的蛋白质结构预测，并协同高校科研团队，成功开发出全球首款针对犬类的个性化mRNA癌症疫苗。本文介绍了Vite+，一个全新开源、一体化的Web应用开发工具链。本文以AI产品从业者视角，从“看自己、看行业、看世界”三个

文章以清晰的概念全景图开篇，系统讲解了 LLM、Context、Tool Calling、Agent Loop、MCP、Sub-Agent、Agent Skill 等核心概念。通过 Claude Code 的"代理循环"（收集上下文-采取行动-验证结果）和 OpenSpec 的"规格驱动开发"（SDD）范式，构建了一套可复用、可规模化的企业级 AI 研发体系。实战场景包括智能视觉埋点、AI One

纯本地部署的模型知识有截止日期，看不见你的企业文档，读不了你的数据库。但得分低，大概率有问题。但 Prompt 写得再好，模型也不知道你公司的内部文档长什么样，读不了你的数据库，更发不了邮件。：GitHub（代码操作）、PostgreSQL（查库）、Notion（文档管理）、Puppeteer（浏览器自动化）、Filesystem（本地文件读写）。所以，送你一张“三代工程化跃迁”地图，把满屏飞舞的

开发者不再需要写复杂的集成代码，只需在 AI 配置里填一个 URL（或本地 stdio 命令），就能让 AI 拥有该 SaaS 的校验、读写与流程能力——正如 HAL 用例管理通过 hal900-mcp 接入 Cursor 一样。则是 HAL 的 MCP 桥接：不负责替代 HAL 本身，而是让 Cursor 等 AI 能读平台约定、校验 YAML、直接调用 HAL 的用例 API。：AI 不仅能读

这篇文章信息密度极高，里面有一个非常重要的概念，他管它叫"复杂度棘轮"（Complexity Ratchet），指每次 AI agent 写代码时同时产出测试、文档和评估结果，让质量底线每一轮都在上升，永远不会下降。文章介绍了作者从产品设计、UI/UX 到前后端开发再到核心算法落地的全流程实践，面向 Harness 设计了一个技能工厂，旨在解决人工编写 skill 效率低、质量波动大、测试覆盖不足

文章详述了其技术原理与在天猫超市的落地实践，证明该体系能有效提升AI生成代码的质量、准确性和业务贴合度，是告别“伪智能”的关键路径。该系统采用识图-推理解耦架构抑制多模态幻觉，并针对Qwen-VL模型进行多阶段优化，在业务量激增背景下将机审覆盖率提升至97%，年度节省千万级标注成本，显著提升AI产品迭代效率。实践表明，AI工具能有效拓展技术边界，但需人工把控逻辑和交互细节，结合日志定位等经验，为A

作者指出 Skill 的核心价值不在于自动化，而在于与 AI 交互的标准化，让不同的人产出相同质量的工作，同时也分析了组合爆炸、验证闭环缺失、版本演进等当前系统无法解决的问题。核心应用包括 AI OneData 标准化建模（百张表规模）、AI SQL Coding 实践（代码结构优化与性能提升）、AI 数据测试（测试用例自动生成与公式验证）以及 AI 需求文档转换，最终实现规范遵守率大幅提升与交付

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1 序言2023 年在华为开发者大会（HDC.Together）上，除了面向消费者的 HarmonyOS4 之外，华为还推出了面向开发者的 HarmonyOS Next 开发者预览。而在今年的 6 月份华为开发者大会上，对外开启了 HarmonyOS Next Beta 版，并在年内将正式推出面向消费者的商用版本。HarmonyOS Next，是鸿蒙生态的一个重要拐点。去年的时候，转转和华为已经达

算一下：如果你的 system prompt + CLAUDE.md 一共 5k token，每轮对话这 5k 都命中 cache，实际只花了 500 token 的价格。差距不在 Claude，而在使用方式。："帮我了解一下这个项目的整体结构"，Claude 会 ls、Read README、Grep 关键文件、Read 核心源码，10+ 次工具调用很正常。（明确知道改哪、只动一两个文件、改动意