那些过去被认为"老掉牙"的东西——TDD、DDD、XP、模块化设计——在 AI 时代不是过时了，是第一次有了能落地的载体。它们过去靠工程师自己的自律执行，大多数时候执行得很差。它们现在能靠 skills 让 AI 帮你执行，一致、不疲倦、可以版本化和迭代。Kent Beck、Eric Evans、John Ousterhout、Andrew Hunt 这些人写的书，过去二十年里被引用得最多，被实践

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我特别想唠一下：这份 skill 只有 100 行。作为对比，Karpathy 的原帖是接近 3000 字的散文。社区做的事不是"把 3000 字浓缩成 1000 字"，是浓缩成 100 行 markdown，4 个章节，每章 4-5 个 bullet point。为什么这么短？因为 skill 是给 LLM 看的，不是给人看的。LLM 的 context window 是有限的——你写得越长，每

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Source Map 是前端开发中的调试利器。当 TypeScript/JavaScript 代码经过编译、压缩、混淆后，Source Map 文件能把它"还原"回原始源码，方便开发者在浏览器或 Node.js 中调试。一个典型的.map"sourcesContent": ["// 这里是完整的原始源码...", ...],关键字段是——它直接包含了所有原始源文件的完整内容。换句话说，只要拿到.m

2026 年的 AI Agent 赛道，卷得像 2015 年的共享单车。OpenClaw 打了样之后，各种"龙虾杀手"跟下饺子似的往外冒——Nanobot、NanoClaw、Hermes、还有一堆叫不上名字的。但 Hermes 不一样。它不是又一个"我也能做 OpenClaw 做的事"的 me-too 产品。AI 助手应不应该随着使用变得更好？OpenClaw 的答案是"不需要，用户自己会调教"。

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Agent Skill = 可被 AI 智能体动态发现并按需加载的"能力包"。如果 MCP 是"USB 接口"，那 Skills 就是"U 盘里的安装程序"。MCP 解决的是连通性，Skills 解决的是"AI 到底会不会干这件事"。每个 Skill 的入口是一个SKILL.md文件，由YAML 前置元数据Markdown 正文---When to use: 当需要对 Pull Request 进

48 封公开信浓缩成一张知识图谱后，最打动人的不是某一个投资技巧，而是一致性。价值投资— 48 年出现 280 次复利效应— 48 年出现 200 次长期主义— 48 年出现 190 次保险浮存金— 48 年出现 180 次内在价值— 48 年出现 170 次巴菲特的成功不是因为他有什么秘诀，而是因为他在正确的原则上坚持了足够长的时间。找到对的方法，然后重复做对的事情，等待复利的奇迹。本文展示的所

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