他主导开发了开源的 AI 智能体编排系统，用它在 8 天内由智能体自身构建出 4 万行 TypeScript 代码，实现 20 倍人类效率跃升，专注多智能体并行、自愈与自改进工程。但编排器智能体已经在工作了——它审视了你所有的工作流并告诉你：“这个 PR 阻塞了另外三个任务，这个 CI 失败是由于测试不稳定导致的，而这条审查意见才是真正重要的。我从“写代码的人”变成了“给写代码的机器当保姆的人”。

导读API作为不同应用程序之间的桥梁，通过简单对接，即可让不同的企业平台之间自动化完成跨企业协作。快递100旗下B端品牌“百递云”，早在2010年开始投入研发快递物流查询订阅API，创造性推出支撑高并发、高可用、安全可靠、分布式的API开放平台，目前日均调用量已超过4亿次，是国内API经济的引领者与实践者！01API与API经济API，即应用程序编程接口，是一种计算接口，它允许两个不同的应用程序在

此文根据【QCON高可用架构群】分享内容，由群内【编辑组】志愿整理，转发请注明出处。王康，奇虎360基础架构组资深工程师 目前负责分布式配置管理服务QConf的研发和维护...

前几天「高可用架构」推送了微博分布式存储考试题，很多工程师踊跃提交了自己的作业。考虑到网上有很多架构师也在讨论该题如何实现，补充题目一些说明如下。访问场景上面题目是访问微...

Claude 通过“工具调用（Tool Calling）”来采取行动，但在 Claude API 中，构建工具的方式多种多样，包括 Bash 脚本、预设技能（Skills）以及最近推出的代码执行功能（关于 API 上的程序化工具调用，可以参阅 @RLanceMartin 的新文章）我们可以把这些信息全塞进系统提示词（System Prompt）里，但考虑到用户很少问这些，这会造成“上下文腐化（Co

但当你调试智能体为什么做出错误决策时，你需要分享一个轨迹，在特定的决策点添加评论，讨论为什么它选择了这条路径。在传统软件中，你通过阅读代码来理解应用的功能，决策逻辑存在于你的代码库中。在 AI 智能体（AI Agents）中，代码只是脚手架，实际的决策发生在运行时的模型中。你只能在轨迹中看到这一点：相同的工具调用、相同的参数、相同的失败，不断重复。智能体是否做出了好的决策、推理是否有效，这些逻辑存

高可用架构导读：今天文章来自 Marco Franzon，他主张为 AI agent 构建 CLI 工具，而非复杂的 MCP 集成，因为 agent 擅长 Unix 管道操作，能实现简单高效的工具链。减少无意义的协议冗余，将 Token 留给真正的推理，是追求生产力的必然选择。2026 年的编程不再是关于如何构建更复杂的工具协议，而是关于如何让 Agent 重新发现那台已经存在了半个世纪的、最强大

Agent 告诉他：“我发现这是个音频文件，我找了找，发现你没装 Whisper，但我看到你有一个 OpenAI 的 API Key，所以我调用了 curl 将文件发去转码，现在任务完成了。传统的自动化是预设的、脆弱的；而 Peter 展示的自动化是代理式的、具有韧性的。对于工程师而言，未来的竞争不在于你掌握了多少种框架，而在于你是否具备系统性思维，能够将 AI 这个强大的杠杆，准确地支在解决现实

我们在代码库中内置了一个 BigQuery 的“技能 (Skill)”，团队里的每个人都直接在 Claude Code 里运行分析查询。中开启 “Explanatory”（解释性）或 “Learning”（学习）输出风格，让 Claude 在进行代码变更时，详细说明背后的**“为什么”**。如果你也想摆脱繁琐的微观管理，实现从“手动撸码”到“系统指挥”的飞跃，这 10 条来自创始团队的一手秘籍，将

当“提示词乱炖”被标准化的技能包取代，当内存管理像垃圾回收一样成为底层原语，开发者终于可以从繁琐的逻辑粘合中抽身，去构建真正具有长周期执行能力的“数字雇员”。虽然 OpenClaw 的安全性饱受诟病（被称为“带枪的管家”），但其活跃的 Skills 社区证明了：当 AI 能够直接触碰真实物理机器时，它爆发出的生产力是托管平台难以企及的。这一模式是真实工作智能体的基础，因为它创建了一个清晰的审查边界