agency-agents-zh 教程：211 个专家角色，不是提示词合集，是 Agent 分工手册
AI 编程工具用久了，大家都会遇到一个问题：你明明只想让它修个登录 bug，它偏偏开始设计一套“可扩展身份系统”；你让它写一段营销文案，它先给你上价值，再给你编十个受众画像。不是模型不会干活，而是角色没定住。 `agency-agents-zh` 值得看的地方，不是“有 211 个 AI 专家角色”这个数字，而是它把角
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#Claude
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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
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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
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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
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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
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FireRed-OpenStoryline 教程：AI 剪视频，真正值钱的是把风格沉淀成 Skill
AI 视频剪辑这条线，过去一年有点热过头了。很多工具都在讲“一句话生成视频”“自动剪辑”“智能成片”，听起来很爽，但真正做过内容的人都知道，剪辑不是把素材丢进时间线这么简单。 难点在三处：素材怎么选，节奏怎么控，风格怎么复用。FireRed-OpenStoryline 值得看，不是因为它又把视频剪辑包装成一个聊天框，而
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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
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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
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吴恩达说的不是 PM 消失，而是产品判断成了新瓶颈
AI 编程工具把代码写快以后，很多团队才发现，真正拖慢项目的不是 IDE，也不是框架，而是“到底该做什么”。 吴恩达在 The Batch 里讲的这个判断，表面看是在说工程师和产品经理的关系，往深了看，其实是在说软件团队的瓶颈迁移：当实现成本快速下降，产品判断、跨部门协同、发布节奏和风险把关，会一下子变得更贵。 ##
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