Hatano
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GitHub 遇到的问题可能比我们想象的还要严重:GitHub 即日起暂停付费开通新的 Copilot Pro、Pro + 和学生订阅,同时缩减 Pro 订阅权益。
GitHub 目前似乎面临非常严重的算力短缺和成本问题,所以不惜得罪用户调整政策,当然 GitHub 也允许用户取消订阅并获得退款,GitHub 将免除四月份使用费。
查看详情:ourl.co/112751

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Anthropic官方最新的演讲,直接给火了一年的Agent时代浇了一盆冷水。
他们说别再造Agents了,赶紧去造Skills。
这句话也不是啥小众观点,是Claude核心团队的工程师Barry Zhang 和Mahesh Murag站在台上对着全世界喊出来的。
最反直觉的地方在这里,大部分人都以为Agent的未来,是做出一个更聪明的大脑,让它自己思考,自己规划,自己解决所有问题。
但Anthropic说,这条路走不通,
通用Agent确实聪明,但它没有领域知识,一碰真实世界就碎。
难维护,不可靠,出了问题你都不知道为什么。
绝大多数你见过的Agent,都只能停留在演示视频里。
真正能落地的,是Skills。
不是什么复杂的新东西,
就是一个个文件夹,里面放着代码、脚本、提示词和流程知识。
用文件系统、bash、Python这些最朴素的东西做接口。
它没有Agent那么酷,但它可组合,可版本控制,可分享。
需要的时候才加载进上下文,永远不会爆token。
甚至连财务、HR、法务这些非程序员,都能自己造技能。
这其实是一次非常务实的倒退,
我们不再要求AI自己学会怎么干活,而是把人类已经验证过的干活方法,打包成一个个技能包,让AI去调用,去执行。
把AI从一个需要你手把手教的实习生,变成一个能熟练使用所有专业工具的得力助手。
现在终于明白,为什么Claude一直在死磕MCP,死磕文件系统,死磕终端集成,它根本就不想做一个聊天机器人,它想做的是所有技能的运行时。
未来的竞争,不看谁的Agent更聪明,主要看谁的技能库更丰富更专业更可靠。
最后两位老哥呼吁别再纠结怎么让AI自己思考了,先把你手里的工作打包成第一个技能。
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写技术文章最烦的事之一:画图。
脑子里很清楚的架构,落到 draw.io 上总是对不齐、颜色难看、导出模糊。
所以我做了 fireworks-tech-graph,一个专门生成技术图的 Claude Code Skill。
o…
用法很简单——
t
「画一张 Multi-Agent 协作图:Orchestrator 调度 3 个
SubAgent,分别负责搜索、计算和代码执行,最后汇聚到 Aggregator 输出结果,玻璃态风格」
然后它会:
① 识别图类型 → Agent 架构图
② 分配语义形状 → Orchestrator 用六边形,Agent 用六边形,存储用圆柱体
③ 用语义颜色编码箭头 → 蓝色主流程、橙色控制流、绿色读写
④ 自动导出 SVG + 1920px PNG
整个过程不需要写 DSL,不需要打开任何工具,一句话描述,图就出来了。
o…
目前支持 8 种图类型、5 种视觉风格,AI/Agent 领域的常见 Pattern
全部内置(RAG、Mem0、Agentic Search、Multi-Agent、Tool Call 等)。
开源,欢迎 star 和 fork 👇
github.com/yizhiyanhua-ai…

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