DeepAgents笔记——消息压缩
DeepAgents 的消息压缩不是把旧对话删掉，而是在模型窗口里保留可继续行动的摘要，同时把原始历史、长工具结果和媒体引用放到可回查的位置。 长任务代理会遇到一个很现实的问题：任务还没有完成，模型窗口已经被塞满了。
微信发一句话，WorkBuddy就替你干活
写在前面想在电脑上让 AI 替自己干点活，很多人第一步就卡住了：账号怎么注册、网络怎么配、订阅一个月还得几百块。准备阶段这么磨人，热情先凉了一半。不是你学不会，是这些工具把门槛摆在了最前面。这篇讲的是国内打开就能用的一个 AI 助手——腾讯 WorkBuddy。
OpenAI绝地反击，Codex大脑首曝，8亿用户极限架构硬刚Claude
那个能在终端里自己读代码、改代码、跑测试的AI助手，让不少开发者直呼「这才是未来」。就在大家以为OpenAI还在憋GPT-5.3大招的时候，今天其官博和奥特曼突然在X平台甩出了两张王炸:1.Agent Loop架构揭秘:首次公开Codex的「大脑」是怎么运转的。
Claude Code 的 /compact 会丢 Skill？源码说：看走哪条路径
compact 路径决定 Skill 是否保留，带参数 /compact 更稳。如果你用 Claude Code 做过长任务，大概率见过两类上下文压缩：手动输入 /compact，和上下文快满时系统自动压缩。很多人以为两者只是"一个手动、一个自动"，行为完全一样。
Claude code 上下文与压缩机制（compact）解读
一、上下文的组成每次调 Claude API，CC 会组装一个巨大的 system prompt + messages。这就是"上下文"。
Claude Code 的 /compact、自动压缩与 Skill 保留机制：一篇讲清楚
如果你用 Claude Code 做过长任务，大概率见过两类“上下文压缩”：一种是你手动输入 /compact，另一种是上下文快满时系统自动压缩。很多人会自然地以为：这两者只是“一个手动、一个自动”，背后行为完全一样。源码显示：这个理解只对了一半。
教程 04 · 上下文工程：压缩、Skills 与 Memory
面向：agent 跑长了会变笨、token 成本失控、或者想让它"记住"东西的开发者 难度：中等0.
深度体验DeepSeek Harness，我原谅它涨价了
因为我已经内测了快半个月，现在也是终于能发了。深度体验这么久，又把官方Repo从头到尾翻了个底朝天之后，我最大的感触是——
Coding Agent 技术全景图：Context Engineering、Subagents 与 Harness，一年范式转移全解析
近日，Thoughtworks 的全球 AI 辅助软件交付负责人 Birgitta Böckeler 在 QCon 纽约站进行演讲，深度解析了过去一年 Coding Agent 领域的范式转移:从如何通过 Skills 和 Subagents 精准调控上下文，到如何在云端实现低监督甚至无监督的自主开发，再到最核心的问题:我们如何构建一套确定性的 Harness 作为安全网，来约束非确定性的模型产出?
AI 圈都在聊 Skills，但很多产品经理还没看懂
这个词被人反复引用，出现在每一场 Demo Day 的 PPT 里，被写进产品路线图，被 VC 当作投资判断的关键词。