wowdahe
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@eze_is_1 标题： Web Access：一个Skill，拉满Agent联网和浏览器能力
地址： mp.weixin.qq.com/s/rps5YVB6TchT…
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明天上午 9:40，发布一个非常旋转无敌好用的 Skill 「Web Access」
能让你的 Agent 的联网和浏览器能力，拉满到最强的一集
并且 👉 用了很大的篇幅，开源这个 Skill 的设计思考（是我这两个月对 Skill 的不断摸索的总结），相信能对很多人都有启发
装了这个以后，你可以让 Agent 代替你做很多事情：
1️⃣ 一次性打开操作 100+ 浏览器网页
2️⃣ 自动化模拟操作，发布各大社媒平台
3️⃣ 帮你直接找 B 站、网飞等并自动打开播放
4️⃣ 自动查美签系统，看可预约时间并预约
5️⃣ Agent 自动化测试 Web App
……每天使用我都在发现新的惊喜
已知特性：
1️⃣ Claude Code、OpenClaw 等 Agent 均可用
2️⃣ 优化 Agent 联网方式的策略，减少只搜不浏览器，只 fetch 不搜等尴尬情况
3️⃣ Skill 内自动总结站点操作经验，每次执行都能优化下次执行速度！
（长文到时候放在公众号里）
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Agent = Model + Harness
Model → 承载智能（推理、理解、规划能力）
Harness → 让智能变得有用（可落地、可持久、可安全、可扩展）
Harness Engineering -> 围绕模型构建系统的艺术/方法论
-- Harness 的核心组件及其设计逻辑 --
1. 文件系统
最基础的原语。模型上下文窗口有限，无法持久存储数据。Harness 内置文件系统抽象与操作工具，让 Agents 拥有工作空间、增量保存中间结果、跨会话延续状态。同时支持 Git 版本控制，实现回滚、分支实验与 Multi Agents 协作。这解决了“复制粘贴”式的低效交互，是后续所有长时程功能的基石。
2. Bash + 代码执行
取代固定工具集的通用解决方案。Agents 通过 ReAct 循环推理-行动-观察，Harness 提供 Bash 工具，让模型动态编写并执行代码，自主发明工具，突破预定义工具的限制。这一步极大提升了 Agents 的自主问题求解能力。
3. 沙箱与执行验证工具
安全与可扩展性的保障。代码执行不能在本地主机运行，Harness 连接隔离沙箱，支持按需创建、销毁环境，并预装语言运行时、Git、测试 CLI、浏览器等工具。Agents 可通过日志、截图、测试运行器实现自我验证循环，安全高效地完成复杂任务。
4. 内存与搜索
实现持续学习。Harness 将 AGENTS.md 等文件注入上下文，并在会话间持久化更新；同时集成 Web 搜索与 MCP 工具（如 Context7），突破模型训练截止日期限制，注入最新知识。
5. 对抗上下文腐烂
上下文窗口是稀缺资源。随着填充，模型推理能力衰退。Harness 通过智能压缩、工具输出卸载、Skills 渐进披露等机制，动态管理上下文，防止性能崩盘。
6. 长时程自主执行
实现“自主软件开发”任务。Harness 将上述组件组合使用：文件系统+ Git 跟踪百万令 tokens 工作；Ralph Loop 钩子拦截退出、刷新上下文并重启目标；规划文件+自验证循环（测试套件、错误反馈）确保连贯性与正确性。这些机制让 Agents 跨越多个上下文窗口，完成复杂、多步工作。
Viv@Vtrivedy10
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字节跳动 @Trae_ai 发布的这份「2026 企业级 AI 编程实践手册」质量不错，推荐朋友们看看。
第一部分：AI 时代的企业级编程方法论
对 Context Engineering、Skills、MCP、Spec、Rules、Agent 等做了很详尽的分享。
第二部分：用 TRAE 开发 TRAE 的实践
一个很典型的 AI Coding Agent 的自举过程，很实战，值得细看。
在第一部分中，TRAE 的分享了他们沉淀和推荐的 MCP 和 Skills，一起看看。
MCP Servers Top 10:
1. Context7
2. Puppeteer
3. Sequential Thinking
4. GitHub
5. Figma AI Bridge
6. Playwright
7. Memory
8. Excel
9. File System
10. Chrome DevTools MCP
bytedance.larkoffice.com/wiki/SOQXwFtwm…
Skills Top 10:
1. frontend-design
2. cache-components
3. fullstack-developer
4. frontend-code-review
5. code-reviewer
6. wepapp-testing
7. pr-creator
8. fix
9. update-docs
10. find-skills
bytedance.larkoffice.com/wiki/YQWWwcyEB…
手册在线地址：
lcnziv86vkx6.feishu.cn/wiki/XZOSwI51w…
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Cloudflare Browser Rendering 新增 /crawl 端点：单次 API 调用实现全站爬取
/crawl 让开发者仅提交一个起始 URL，即可自动发现全站页面、在无头浏览器中完成渲染，并以 HTML、Markdown 及结构化 JSON 等多种格式返回结果。
developers.cloudflare.com/changelog/post…
异步作业流程
提交 POST 请求至 https://api.cloudflare. com/client/v4/accounts/{account_id}/browser-rendering/crawl，携带起始 URL 后立即获得 job ID；后续通过 GET 请求查询同一 job ID 即可实时获取处理进度与完整结果。无需自行维护爬虫队列或浏览器实例，显著降低工程复杂度。
核心特性
· 多格式输出：直接支持 HTML、Markdown 和结构化 JSON（AI 提取的标题、段落、元数据等），无缝对接模型训练或 RAG 管道。
·智能页面发现：自动从 sitemap 或页面内链中抓取新 URL，支持两者结合使用。
· 智能页面发现：自动从 sitemap 或页面内链中抓取新 URL，支持两者结合使用。
· 增量爬取优化：通过 modifiedSince 与 maxAge 参数跳过未变更页面，重复任务成本与耗时大幅下降。
· 静态加速模式：设置 render: false 即可跳过浏览器渲染，直接返回静态 HTML，适用于纯静态站点以实现更快响应。
· 合规优先：严格遵循 robots.txt（含 crawl-delay），确保对目标网站的友好访问。
Cloudflare Developers@CloudflareDev
Introducing the new /crawl endpoint - one API call and an entire site crawled. No scripts. No browser management. Just the content in HTML, Markdown, or JSON.
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Claude 打通 Excel & PPT：跨文件对话贯通 + Skills 工作流复用
咋感觉这件事微软早就该做😂但没做！却让 Claude 这个第三方包抄了。。看看具体功能
claude.com/blog/claude-ex…
1. 跨文件上下文贯通
Claude 现在可以在 Excel 和 PowerPoint 之间共享完整的对话上下文。这意味着：
· 在 Excel 中完成的分析，Claude 会记住并直接应用到 PPT 制作
· 用户无需反复解释同一数据集的背景
· 一个连续对话可跨越多个 Excel 和 PPT 文件
实际场景：金融分析师可以从 Excel 工作簿拉取可比公司财务数据，构建交易对比表，然后将估值摘要直接放入 pitch deck，并起草给 MD 的邮件——全程无需切换标签或重复说明数据集。
2. Skills —— 一键复用最佳实践
Skills 将完整工作流转化为一键操作。一旦团队中的某人找到了正确的方差分析方法或使用公司模板撰写客户报告的方法，将其保存为 Skill 后，未来可立即复用。
Excel 预置技能（覆盖金融分析高频场景）：
· 审计模型：检查公式错误和资产负债表完整性
· 模板构建：LBO、DCF、三表模型
· 可比公司分析
· 数据清洗（支持选定区域、活动工作表或整个文件）
PowerPoint 预置技能（分析后的展示层工作）：
· 构建竞争格局报告：市场定位、同行深度分析
· 用新信息更新现有报告
· 审查投行报告：数字一致性、数据-叙述对齐、语言润色
部署方式：通过 Financial Analysis 插件自动安装，现有 Skills 和 MCP 连接器均可直接使用。Instructions 功能可设置持久性应用级偏好（如公司数字格式、单条 bullet 限制等）。
3. 部署灵活性：三大云平台支持
Claude for Excel 和 PowerPoint 现在支持通过 LLM 网关接入三大云平台：
· Amazon Bedrock
· Google Cloud Vertex AI
· Microsoft Foundry
组织可以在现有合规框架内使用 Claude，无需改变现有的 AI 治理架构。
4. Agent Mode 原生集成 Excel
Microsoft 365 Copilot 客户现在可以在 Excel 中与 Copilot 并排使用 Claude 的 Agent Mode，实现工作簿的协同构建、编辑和分析。
Claude@claudeai
Claude for Excel and Claude for PowerPoint now sync together seamlessly. When you’ve got more than one file open, Claude shares the full context of your conversation between them. Pull data from spreadsheets, build out tables, and update a deck — without re-explaining a step.
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最近刷帖子，刷到几个SKills 开源 GitHub 项目，看起来好像好不错的样子。
1. Marketing Skills for Claude Code
如果是做增长、投放、SEO、文案、数据分析，你会懂那种痛：不是不会问 AI，而是每次都要重新教它框架、给它提示词、纠正它方向，最后感觉像在“训练一个实习生”。
Corey Haines 这套 marketing skills 就很像把“营销大佬的脑子”拆成了模块：转化率优化、文案、SEO 审计、增长黑客、付费广告……都是可以直接套用的工作流。
我最喜欢的是这种思路：不是让 AI 变聪明，而是让 AI 按你认可的方法论做事。这才是真正能省时间的地方。
2. AI 自动生成 PPT
做 PPT 这事太典型了：明明知道内容要讲什么，但就是会被排版、配图、风格统一、页面结构这些事情拖到崩溃。
这个 NanoBanana-PPT-Skills 的爽点在于，它不是“帮你写几页大纲”，而是直接把 PPT 产物做出来：
能从文档提炼要点、规划结构、生成高分辨率页面图，还能搞转场，让整个演示更像“成片”。
我觉得它的意义不是让每个人都变成设计师，而是让人把精力放回到“讲什么”和“怎么讲”上。
表达能力会成为 AI 时代的硬技能，因为内容生产越来越便宜，真正稀缺的是你怎么组织信息、怎么把复杂的东西讲清楚。PPT 自动化就是很现实的加速器。
3.baoyu-skills
这套 baoyu-skills 自媒体人真的需要这种东西了。
它不是单点工具，而是“内容工厂流水线”：小红书风格信息图、专业 infographic、封面图、slide deck、知识漫画，甚至还能直接发到公众号、发到 X。
我自己的感受是：现在做内容，最累的不是“写”，而是 拆分、改格式、做图、发平台、适配不同渠道。这些才是吞时间的黑洞。
人只要负责观点和判断，其它让 AI 执行，最后你变成总编辑而不是内容工人。
4.awesome-claude-skills
这个 ComposioHQ 的 awesome-claude-skills 就是那种：你不一定马上全用上，但你一旦需要处理 PDF / Word / Excel / PPT，就会觉得它像工具箱一样稳。
尤其是文档处理这一块：提取文本表格、合并 PDF、加注释；Word 的修订评论格式化；Excel 的公式图表转换；PPT 的生成和布局调整……
它解决的是一个非常现实的问题：让 AI 按“标准化方式”做文档活，而不是每次都靠你重新解释一遍流程，输出还不稳定。
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🦞 我是文科生，零代码基础，一天学会了用 OpenClaw 搭建自己的私人 AI 助理。
但是，对于不懂技术的小白来说，学习OpenClaw的过程是很overwhelming的。所以，如果你和我一样，可以看看以下10条学习指南，纯小白友好，杜绝焦虑。
1、先搞懂一件事：OpenClaw 是什么？
一句话：你在自己电脑上跑一个"总机"（Gateway），一头连着聊天软件，一头连着 AI 大脑。
装好后，你在任何聊天工具里发消息，AI 都能回你。就这么简单。
2、装上它后，聊第一句话
一行命令：
| bashPlain Textcurl -fsSLhttps://openclaw.ai/install.sh
跟着引导向导一路选下去，然后跑 openclaw dashboard，浏览器里就能跟 AI 对话了。
嫌麻烦的话，可以先不需要配任何聊天通道。
3、作为小白，只需要懂两个概念
🔹 Gateway = 总机，负责收发消息、管理通道
🔹 Agent = AI 大脑，负责思考和回答
Gateway 是身体，Agent 是大脑。所有消息经过总机，交给大脑处理，再由总机回复你。
4、用网页管理界面
openclaw dashboard 打开浏览器控制台。
在这里你可以： → 直接跟 AI 聊天 → 查看运行状态 → 管理对话会话
不用一直敲命令行。
5、连上第一个聊天通道
推荐从 Telegram 开始——申请一个 Bot Token 就行，最简单。
⚠️ 一次只连一个，跑通再加第二个。
6、调教他的的性格（最好玩的部分）
。去 ~/.openclaw/workspace，用记事本打开AGENTS.md和SOUL.md
用大白话写你希望 AI 怎么表现，比如"说话简洁，像朋友聊天，不要用术语"。
不需要写任何代码。
7、按需探索
⏰ 定时任务 → Cron Jobs
🌐 让 AI 上网 → Browser / Web Tools
🧩 加技能插件 → Skills / Plugins
🤖 多个 AI 分工 → Multi-Agent Routing
8、给同为文科生的几句话：
→ 遇到报错先跑 openclaw doctor → 先跑通，再理解，别想着全搞懂再动手
→ 配置文件改坏了？openclaw setup 一键重建
→ 上面不会弄，直接开个claude对话窗口，傻瓜式提问就好了。
1天，零代码基础，你就能拥有一个住在所有聊天工具里的私人 AI 助理。
FYI ⬇️出图的skill：youmind.com/skills/DVLNS4x…
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如果你也用Claude Code，这个𝗖𝗟𝗔𝗨𝗗𝗘 . 𝗺𝗱文件将使你成为 10 倍工程师👇
它融合了Claude Code创始人分享的所有最佳实践，其中包括：
• 工作流编排
• 子代理策略
• 自我提升循环
• 执行前需进行核实
• 自主修复漏洞
• 核心原则
如何做？直接复制并加入到你的Claude Code中然后不断迭代👇
工作流编排
1. 规划节点默认
• 对于任何非平凡任务（3步以上或涉及架构决策）进入规划模式
• 如果事情偏离轨道，立即停止并重新规划——不要继续硬推
• 规划模式也用于验证步骤，不只是构建阶段
• 提前编写详细规格说明以减少歧义
2. 子代理策略
• 自由使用子代理以保持主上下文窗口整洁
• 将研究、探索和并行分析任务卸载给子代理
• 对于复杂问题，通过子代理投入更多计算资源
• 每个子代理专注执行单一任务
3. 自我改进循环
• 在用户进行任何纠正后：将模式更新到 tasks/lessons.md
• 为自己编写规则以防止重复同样的错误
• 无情地迭代这些教训，直到错误率下降
• 在会话开始时查看与当前项目相关的教训
4. 完成前验证
• 未经证明有效绝不标记任务完成
• 在相关情况下对比主版本与你修改后的行为差异
• 问自己："资深工程师会认可这个吗？"
• 运行测试、检查日志、证明正确性
5. 追求优雅（平衡）
• 对于非平凡修改：停下来问自己"有没有更优雅的方式？"
• 如果修复感觉像临时补丁："基于我现在知道的一切，实现优雅的解决方案"
• 对于简单、明显的修复跳过此步骤——不要过度设计
• 在提交前挑战自己的作品
6. 自主修复缺陷
• 收到缺陷报告时：直接修复，不要寻求手把手指导
• 指向日志、错误、失败的测试——然后解决它们
• 用户无需进行任何上下文切换
• 无需被告知具体方法，主动去修复失败的CI测试
任务管理
7. 先规划：将计划写入 tasks/todo.md，包含可勾选的项目
8. 验证计划：开始实施前进行确认
9. 跟踪进度：完成项目时进行标记
10. 解释变更：每一步提供高层摘要
11. 记录结果：在 tasks/todo.md 中添加回顾部分
12. 捕获教训：在纠正后更新 tasks/lessons.md
核心原则
• 简洁优先：使每次修改尽可能简单，影响最少的代码
• 拒绝偷懒：找到根本原因，不做临时修复，保持资深开发者标准
• 最小影响：修改应只触及必要部分，避免引入缺陷
Srishti@srishticodes
This 𝗖𝗟𝗔𝗨𝗗𝗘.𝗺𝗱 file will make you 10x engineer 👇 It combines all the best practices shared by Claude Code creator: Boris Cherny (creator of Claude Code at Anthropic) shared on X internal best practices and workflows he and his team actually use with Claude Code daily. Someone turned those threads into a structured 𝗖𝗟𝗔𝗨𝗗𝗘.𝗺𝗱 you can drop into any project. It includes: • Workflow orchestration • Subagent strategy • Self-improvement loop • Verification before done • Autonomous bug fixing • Core principles This is a compounding system. Every correction you make gets captured as a rule. Over time, Claude's mistake rate drops because it learns from your feedback. If you build with AI daily, this will save you a lot of time.
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