VibeSkills：一个让你解放大脑，端到端的Skills路由器
一篇面向工程实践的 VibeSkills 介绍，覆盖项目价值、痛点解决、同类对比、上手路径与使用建议。
Claude Code 架构学习：从启动入口、查询引擎到工具链与远程桥接
从 CLI 入口到 QueryEngine，再到权限、Bridge、UI 和技能体系，一次看懂 Claude Code 为什么不是“带几个工具的聊天壳”。
AI编程工具深度评测:10款主流产品全方位对比 | 编程效率 | 开发体验 | 价格分析
一篇基于真实使用体验的 AI 编程工具盘点，按顶尖梯队、新手友好型和特色工具做主观整理。
我花七天时间打造了一个数字生命：Alicization
基于 AIRI 二次开发，Alicization 正在把“只在对话框里存在的 AI”推进成“能在设备里长期生活的数字生命”。
如何让 AI 智能体拥有“人格、情感与自主性”：后端架构深度剖析
从人格模块、分层记忆、情绪状态机、事件驱动到多智能体协作，系统拆解让 AI Agent 更像“数字实体”的后端架构设计。
AI Agent学习路径全攻略：从入门到实战的完整路线图
本文基于作者发布在公众号的同名文章整理重写，保留核心路线，同时按独立博客阅读习惯补充了项目落地、避坑重点和更可执行的学习顺序。原文链接：微信文章 为什么现在值得学 AI Agent在 2026 年，AI Agent 已经不只是“能聊天的大模型外壳”，而是能调用工具、读取知识库、管理状态并完成连续任务的执行系统。真正拉开差距的，也不再是谁会写一句 Prompt，而是谁能把模型接入工具、流程、评估和权限体系。 Agent 值得投入的原因主要有三点： 模型能力已经足够支撑复杂推理、代码生成和任务拆解。 基础设施明显成熟，Function Calling、MCP、LangGraph、CrewAI 这类组件让工程落地成本大幅降低。 企业需求非常真实，从知识库问答、自动化客服到代码审查和流程编排，都需要能“持续执行”的系统，而不是一次性回答。 六个阶段，从新手到能落地第一阶段：Prompt 与 API 集成目标不是“会调接口”，而是做出稳定、可复用、可约束输出的单 Agent 原型。 重点：角色设定、Few-shot、结构化输出、上下文裁剪、失败重试。 代表项目：垂直领域助手，例...