@axtrur

web3 and AI buildler

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Claude Code 生态项目！（不到2个月不知不觉已经看了这么多项目了，回头针对每个分类下梳理一下） 之前说Claude Code会带动一波开源生态繁荣，结果大家看到了，各家Coding IDE 逐渐推行Coding Cli，SubAgent&Hook&Commands的机制，以及Headless模式和Claude Code sdk给予开发者极大的空间，不管是Basic层还是Spec workflow Spec template，还是各种机遇Claude Code的封装和桥接项目，近两个月的Coding Agent的生态都是围绕Claude Code来的，虽然看到OpenAI在推行agents.md，但估计跟anthropic和openai协议一样，也会很长时间保留 agents.md 和 Claude.md 吧
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讲的真细啊
Lee Robinson
@leerobOct 9
How do always-on, proactive agents like @Bot work? Watch my lecture at Stanford CS146S: 2:35 How we got here 6:13 What changed in the models 10:06 Inside an always-on agent 18:07 The harness 27:26 Context engineering 34:26 Where this is going
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Here's what OpenAI's agentic software factory looks like, today. Details: newsletter.pragmaticengineer… (thanks to all the OpenAI folks who explained how it works! And Perf Factory looks especially interesting to me)
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Harness Profiles应该会是后面Harness Engineering 的重点，目前的配置还不够完善，因为背后不一定是DeepAgents，可以是Claude code, Codex, OpenCode, Pi Agent docs.langchain.com/oss/pytho…

Profiles - Docs by LangChain

Package per-provider and per-model defaults that Deep Agents applies when a model is selected

docs.langchain.com
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做了一年的harness工程，我的理解大概是harness engineer = environment engineer = （agent framework + agent execute panel + agent control profile）
九原客
@9hillsMay 11
都在讲 Harness Engineer， 甚至说模型以外都是 Harness ，最近和客户/学员沟通，他们刚半知半解上下文工程，又来这个，而且没有实感，理解很混乱😵‍💫。 我说下我的理解，不一定对。 Harness 其实是两件事，Harness Workflow，关注 Agent 的工作流，比如研究-需求-设计-开发-验证闭环，比如 autoresearch 等等，更偏方法论。 还有一个是 Harness Infra，指的 Agent 的基础设施（沙盒、skills 等等）。 两件事分开讲会清晰很多，当然 Infra 的目标是保证 Workflow 的落地。
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framework好理解，第二个包括大家熟知的sandbox，browser，filesystem，shell...，第三个包括contex strategy比如建立在framework之上的hook，skill，extension机制，以及内化的压缩策略等profile配置，而所谓的大家看到的memory，self improvement，goal，都是建立在这些profile之上的能力
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简而言之，harness就是我们拿到一个模型，为了完成某类任务需要做的那套约束控制
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Claude Code的SKILL技能在人与人之间共享的时候，某些SKILL往往需要初始化配置，以前大家可能会把初始化的工作都放到SKILL.md里，总感觉不太好，想了下其实可以参考openclaw的BOOTSTRAP.md机制，做一种skill初始化能力
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原理是基于Hook的additionalContext实现加载skill，追加BootStrap引导，阅后即焚，同时也能利用claude code的Ask user question Tool 做好引导工作，大概的机制放到这里 gist.github.com/axtrur/db7dc…

skill-bootstrap初始化

skill-bootstrap初始化. GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets.

gist.github.com
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Cusor在产品上随模型能力提升的交互升级，我们称之为自动化滑块 None -> Tab -> Agent -> Parallel agents -> Agent Teams (?) -> ??? 除了coding agent，相信未来几个月Agent Team这种偏工程范畴的multi agent pattern会相继出现在其他领域，比如design agent，work agent xitter.cf/i/status/2026736314272…
Michael Truell
@mntruellFeb 25

The third era of AI software development

Article · @mntruell
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claude的CodeAct模式的官方托管沙箱实现（PTC）已经GA了，最新toolName=code_execution_20260120, 对于遍历迭代，数据处理的场景很适合，不知道后面会不会支持到Claude Code里
axtrur
@axtrur26 Nov 2025
梳理一下 Claude Programmatic Tool Calling 的大致流程，目前许多高层抽象的sdk都在支持这个特性了
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Claude Code之前推出Task的特性的时候，其实已经有Team Mode能力了，最近把这个开关打开了 在这之前anthropic的技术博客（ Building effective agents，multi-agent-research-system）已经提到这种leader的Orchestrator-workers模式了 这次体验下来感觉这种Leader + N workers形式的 Agent Team 算是一个现阶段更好的multi-agent模式，它不像看上去很美实际上很糙的A2A，它比想Kimi2.5推出的Parallel Fans-out模式的Agent Swarm更近一步，Tasks的Comments更像一种Github like的commit，同时增加了Mailbox通信机制 后续的agentic感觉有2个推进方向 * 针对顺序型、强依赖、同文件密集编辑的任务的 single session + subagents * 针对宽搜索、多分支推理、相互独立、交付物明确的任务的 multi session + leader + N subagents
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期待2026年的沙箱infra费用会显著降低一个量级吧
axtrur
@axtrur30 Nov 2025
Agent概念扫盲【Sandbox】 Agent 控制的核心离不开这些赋予code-use, browser-use的行动空间的沙箱环境，比如 Skill，Programmatic Tool Calling, Search Tool 这些控制机制，背后都需要一个执行环境承载
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vercel-lab 昨天发布了json generate 流式渲染开源项目，短短1天就快3k star，感觉vercel的开源sdk生态越来越成熟了, json-render, streamdown, ai-sdk, ai-gateway, ai-elements, ai-sandbox, ... github.com/vercel-labs/json-…
axtrur
@axtrur21 Dec 2025
Agent概念扫盲【Streaming】 Streaming是流式传输或者流式渲染的基础，一般包括 1. model provider streaming 2. agent framework streaming （包括agent之间的streaming） 3. json streaming （跟stream json容易混淆） 4. markdown streaming
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好漂亮的开源chat UI，可以无缝配合claude agent sdk使用
serafim
@korablevJan 15
Introducing 1Code Open source Cursor-like UI for Claude Code. 🧵
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axtrur retweeted
david fant
@da_fantJan 9
you can steal react components from any website without source code most people screenshot UIs and ask AI to recreate them. but with react fiber, you can extract the exact component 1:1 - same styling, props, design system, component structure
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google studio gemini3实现前端真的太快了，无脑复刻lovart交互，现在的产品没有技术壁垒越来越低了 ai.studio/apps/drive/1bNmERD…
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今天看完cowork第一反应是anthropic怎么这么勇敢会把这种本地操作agent推向普通人？ 晚上认真逛了下hacknews等论坛，大概率是anthropic已经做足了隔离环境的机制，其中应该包括 github.com/anthropic-experim…

GitHub - anthropics/sandbox-runtime: A lightweight sandboxing tool for enforcing filesystem and...

A lightweight sandboxing tool for enforcing filesystem and network restrictions on arbitrary processes at the OS level, without requiring a container. - anthropics/sandbox-runtime

github.com
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