Agent 写完的代码没人读过：出事时你该潜多深
CI 挂了。这不该发生——作者 Adrian Quiroga 已经把 agent 工作流调到自己会惊讶的程度：他的 agent 提交的分支几乎不可能带着失败的测试。是 CI 抖动，还是环境问题？结果是 SonarQube 在对 App.tsx 报圈复杂度。
DeepAgents笔记——Interpreters
Interpreters 是嵌入 agent loop 的受限解释器运行时：接收模型写出的程序，在隔离上下文里执行控制流，再把结构化结果交回模型。
Claude Code、Cursor、Codex、Trae 适用场景对比，新手教程
这四个工具不是同一类东西，所以不存在"谁最强"，只存在"谁匹配你的工作方式"。1、定位Claude Code"能自己干活的工程 Agent"，解决的不是你敲代码顺手不顺手，而是"这件事我一个人要干三天"。适合大仓、遗留系统、长链条自主改造，代价：无免费额度，国内接入摩擦最大。
对于AI Agents思考以及使用
截至2026年10月。用最新、最好的模型。其他一切都是浪费时间。如果一个模型有10%的时间会出错，而你并不知道是哪10%，那最终就只能反复试。你什么时候会真想雇一个便宜50%、却会随机犯蠢20%的通用模型？谁还在用Opus 4.5？没错。别再担心积累的泥泞了。
如何写 Skill 番外，你的第一个自定义 agent
▍ 摘要：同一段盲测提示词，手写到第三遍，我把它固化成了自己的第一个自定义 agent。
AGENTS.md里的规则换个写法，Claude的遵守率从78%掉到64%
如果你用 Claude Code、Codex 这类编码智能体，你的仓库里多半有一个 AGENTS.md 或者 CLAUDE.md。一项对 2853 个开源仓库的研究发现，90.6% 都放了这样的文件。
股票交易智能体TradingAgents原理
单个大模型直接看K线做交易，往往会陷入算错价格、编造新闻、观点摇摆的泥潭。Tauric Research开源的TradingAgents（论文arXiv:2412.20138）给出了工业级解法。
AGENTS.md越写越长：给AI的规则正在失控
CSDN 热榜上有个话题，热度六千多，说的是同一件事：AGENTS.md 越写越长之后，怎么管理 AI 的上下文。如果你在用 Claude Code、Cursor、Codex 这类编程助手，大概率已经有一个这样的文件了——AGENTS.md，或者 CLAUDE.md、.
开源项目的AGENTS.md 怎么写：DeepSeek、Qwen、Kimi
AGENTS.md 怎么写：DeepSeek、Qwen、Kimi 三个开源Harness的AGENTS.md分析最近我在重新梳理我VibeCoding项目的Agents.
别把所有规则塞进提示词：AGENTS.md、Skills、MCP 应该这样分工
当 AI coding agent 总是忘记项目规范，很多人的第一反应是继续往提示词里加规则。但更稳妥的办法，是把“项目长期约束”“可复用工作流程”“外部工具连接”拆开管理。OpenAI 当前文档把这几层明确区分：AGENTS.