先说一个反直觉的事：大模型自己根本不会干活。你让它"帮我修这个 bug"，它不会真的去翻代码、跑测试、改文件。它只会做一件事——吐字。一个字一个字往外蹦。那Codex 是怎么做到"真的去干活"的？秘密就在一个叫 Harness 的东西里。今天我就把它拆开给你看。

本文介绍一个给 Claude Code / Codex 等 AI 编程工具装的开源 Skill：diagram-design。装上之后，AI 画出来的不再是"通用圆角框"，而是品牌一致、编辑级、能直接导出的图。全文含安装命令、使用示例和选型对比，读完 5 分钟，装完 1 分钟。

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腾讯云开源项目TencentDB Agent Memory解决了AI Agent长期存在的"失忆"问题。该项目上线4个月获22,788星标，核心功能包括： 构建四大记忆资产：Chat Memory保存对话历史、Skill提炼可复用的技能、Wiki结构化文档知识、CodeGraph分析代码关系 分层记忆管理：从原始对话到核心认知分L0-L3四级存储，实现精准召回 团队知识共享：支持跨Agent经验传

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腾讯云开源项目TencentDB Agent Memory解决了AI Agent长期存在的"失忆"问题。该项目上线4个月获22,788星标，核心功能包括： 构建四大记忆资产：Chat Memory保存对话历史、Skill提炼可复用的技能、Wiki结构化文档知识、CodeGraph分析代码关系 分层记忆管理：从原始对话到核心认知分L0-L3四级存储，实现精准召回 团队知识共享：支持跨Agent经验传

文章摘要： darwin-skill是一款基于进化论思想的AI技能自主优化工具，通过五步闭环（评估→改进→验证→确认→回滚）持续优化AI技能。

本文用通俗语言解析了AI Agent的本质、架构及主流框架选型指南。核心观点：1. Agent是LLM的升级版，通过添加工具调用、记忆存储和循环机制，实现了从"语言生成"到"任务执行"的跨越；2. Agent采用ReAct循环机制（观察-思考-行动），通过多轮迭代完成任务；3. 主流架构包括单Agent、多Agent协作、规划执行等六种模式，实际应用中常组合

本文用通俗语言解析了AI Agent的本质、架构及主流框架选型指南。核心观点：1. Agent是LLM的升级版，通过添加工具调用、记忆存储和循环机制，实现了从"语言生成"到"任务执行"的跨越；2. Agent采用ReAct循环机制（观察-思考-行动），通过多轮迭代完成任务；3. 主流架构包括单Agent、多Agent协作、规划执行等六种模式，实际应用中常组合