AI 与 Agent
用 CodeFlow 接手陌生项目：从一个配置修改画出待检查的范围
用存储迁移场景说明 CodeFlow 的文件依赖图怎样帮助接手项目，补查配置、历史数据和后台任务，并把影响范围转换成具体测试与交接记录。
评估 Plurai 之前，先为自己的 Agent 写出什么算完成
以修改订单地址为例设计 Agent 验收，说明如何使用 Plurai 的模拟与评估思路，核对工具结果、裁判误差、线上处置、延迟和维护成本。
Contract Review Skill 怎么试用：把一份服务合同整理成可复核意见
用虚构服务合同演示 Contract Review 的输入准备、版本核对、验收与责任条款分析，说明风险证据、Word 修订和人工复核该怎样验收。
用 yichen-web-research 整理研究资料：从候选链接到能核对的结论
以笔记工具比较为例，说明 yichen-web-research 的搜索、原文核验和归档分工，处理版本冲突、证据缺口与来源时间，形成可复查的研究结果。
Hermes 连接 Obsidian：从一个测试笔记库开始整理资料
从独立测试库连接 Hermes 与 Obsidian，确认绝对路径和读写范围，再设计来源可追溯的整理、定时运行、冲突处理和按文件恢复。
Codux 怎样管理多个编程任务：工作树、会话恢复与远程接续
从两个开发任务说明 Codux 的工作树、会话状态、恢复与远程接续，区分文件隔离、外部资源和账号权限，并设计小范围试用方法。
Google 的 Coding 差距，不只是模型排名问题
围绕 Pichai 在 Hard Fork 访谈中的 AI 讨论，把 Google Coding 差距放回反馈循环、开发者工作流、Search AI Mode 和 AGI 治理的同一张图里看。
Unlimited-OCR 怎么评估长文档：先检查跨页表格，再看速度与显存
围绕跨页表格设计 Unlimited-OCR 评估，解释 R-SWA 的作用范围、多页输入、输出完整性、重复处理和服务化成本，不把论文结果当作本机实测。
Hermes Agent 初次安装：模型连接、文件读取和会话恢复怎样逐步验收
按当前官方文档安排 Hermes 的安装与验收，逐步检查模型连接、文件读取、会话恢复和常驻服务，说明不同用户、路径与工具权限的常见问题。
MinerU 接入 RAG：从一张错位表格检查解析、引用和入库版本
以参数表格问答为例设计 MinerU 文档入库验收，更新 4.0 的入口、页范围和输出协议，并说明表格、公式、引用、版本回退与权限处理。
Skill 越补越乱怎么办：从一次缺字段错误开始整理规则
以缺字段后仍生成分析的假设故障为例，说明怎样区分工具错误、规则冲突和加载问题，并通过候选版本、正常样本与失败样本整理 Skill。
怎样读《深入理解 AI Agent》：用一份实验记录串起上下文、工具和评估
依据当前 109 个实验的项目资料，安排《深入理解 AI Agent》的阅读与记录方法，用配置查询任务串起上下文、记忆、工具和评估。
Hermes Agent 0.19 更新回看：审批、凭据与消息重投怎样验收
回看 Hermes Agent 0.19 的启动、智能审批、SecretSource、投递账本与配置路由，区分发布说明和实际部署验收，纠正旧文对默认审批的误读。
OpenCodex 本地代理怎么排障：从配置改动查到实际模型路由
按客户端、本地代理和上游提供商逐层排查 OpenCodex，说明初始化副作用、存活与就绪、组合路由、账号亲和性和远程部署的检查方法。
wigolo 架构评估：给 AI Agent 的本地优先 Web 情报层
wigolo 把搜索、抓取、爬取、抽取、缓存和相似查找做成本地优先的 MCP/REST/CLI/SDK 工具层，核心问题是边界、降级和运维纪律。
SkillOpt 把 Agent Skill 变成可训练工件：比提示词优化更重要的是验证门禁
微软 SkillOpt 把 SKILL.md 当作可训练外部状态，用 rollout、反思、受限编辑和验证门禁改进 Agent 行为。
SAG 不是又一个 RAG 变体：它在重建知识库的证据链
把文档切片、事件、实体和查询时动态超边结合起来，解决多跳检索里最容易断掉的证据链。
多 Agent Skill 不是拼装几个工具：真正要补的是调度层
把测试、修复、清理、报告拆成 Skill 之后，仍然需要一个能负责顺序、状态、失败处理和证据汇总的编排层。
TencentDB Agent Memory：Agent 记忆不该平铺成向量库
基于 TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory 仓库，解析 L0-L3 分层记忆、短期符号化卸载、本地优先和可追溯记忆架构。
Loop Engineering 之后，Agent Graph 才是 AI 编程的下一层结构
从 InfoQ 对 Loop Engineering 与 Agent Graph 的讨论出发，解释为什么 AI 编程正在从提示词、循环走向可治理的多 Agent 图结构。