AI 与 Agent
Playwright Test Agents 上手：测试自动化从写脚本，变成审核计划
以前聊 Playwright，重点多半落在“怎么点按钮、怎么找元素、怎么稳定跑 CI”。到了 Agent 这一步，问题其实变了：不是让 AI 多会操作浏览器，而是让它别把测试写成一锅粥。 Playwright Test Agents 有意思的地方就在这儿。它没有把“写测试”塞给一个万能 Agent，而是拆成三个角色：P
Deep Researcher Agent 教程：让 AI 替你盯训练，但别把科学判断也外包
Deep Researcher Agent 火，不是因为它又包装了一个“AI 科研助手”的概念，而是它盯准了研究里最磨人的一层：实验运营。 改超参、跑训练、看日志、整理结果、再改。真正有价值的是 idea 和判断，但研究者大量时间耗在等待和机械复盘上。Deep Researcher Agent 想接过去的，正是这段重复
Beads 教程：给 Coding Agent 一张任务记忆图，别再靠 Markdown TODO 硬撑
Beads 是面向 Coding Agent 的图结构任务跟踪工具，底层使用 Dolt。文章介绍任务记忆、依赖关系和可合并的记录如何帮助长任务保持状态。
RTK 上手：别让 Coding Agent 把 token 烧在 ls、cat 和重复命令上
RTK 的定位很直接：CLI proxy，减少 LLM 在常见开发命令上的 token 消耗。它不是让模型更会写代码，而是让 Agent 别把钱和上下文窗口浪费在 `ls`、`cat`、`grep`、重复日志和巨长输出上。README 里提到在常见开发命令上能减少 60% 到 90% 的 token 消耗，这个数字先别
Oh My OpenAgent 上手：给 OpenCode 系工具加一层可维护的 Agent Harness
Oh My OpenAgent 以前叫 Oh My OpenCode，最近重新站到 Agent Harness 这个位置上。它不是一个“让界面更好看”的小插件，而是围绕 OpenCode/多 Agent CLI 的一组工作流、规则、安装方式和运行习惯。现在这类项目越来越多，真正要比的不是谁的 prompt 更唬人，而是
FireRed-OpenStoryline 教程：安装、API 配置与 AI 视频剪辑
从源码安装或用 Docker 启动 FireRed-OpenStoryline，配置外部 API、运行 MCP 服务与 Web 界面，再通过对话调整视频、保存 Style Skills。文中说明素材版权和 AI 转场成本。
OpenAI Symphony 入门：别再盯着 Agent 干活，开始管理任务队列
OpenAI 开源 Symphony，最值得看的不是它用了 Elixir，也不是它现在能不能立刻替你管完整团队。更关键的，是它把问题换了一个层级：不要再盯着 coding agent 干活，要开始管理“工作本身”。 这句话听起来有点抽象，但落到团队里很现实。Agent 越多，人工盯每个会话越不现实。未来更合理的方式
CC Switch 上手：五套 Coding CLI 太乱，用一个面板管 Provider、MCP 和 Skills
现在认真用 Coding Agent 的人，桌面上很容易堆出一把工具：Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw。每个都有自己的 provider、MCP、prompt、skills、session。刚开始还新鲜，过几天就乱成一锅粥。 CC Switch 这个项目解决的
Claude-Mem 教程：给 Claude Code 接一层能搜索的长期记忆
长项目里最烦人的事，不是 Claude Code 不会写代码，而是它今天记得、明天忘了；这个会话里知道，换个窗口又得从头讲。上下文窗口再大，也不是长期记忆系统。 Claude-Mem 的定位很明确：自动捕获 Claude Code 会话，把关键上下文压缩、索引，再在未来会话里按需注入。它不是把所有聊天记录硬塞回 pro
别让 Codex 直接写页面：先把 UI 生产线拆成三段
很多人用 Codex 做页面，第一句话就是：帮我写一个后台、帮我写一个落地页、帮我做一个管理界面。 它确实能写，而且很快。但第一版经常有一种熟悉的味儿：功能都在，页面也能跑，就是像一张被组件库拼出来的表格。按钮、卡片、筛选框都有，可信息主次不清楚，用户进来不知道先看哪儿。 问题不一定在 Codex 的代码能力，而在你把