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用后台响应处理 AI Agent 的长时间运行操作
Microsoft Agent Framework 引入后台响应机制，让 AI Agent 可以在后台处理耗时的复杂推理、长内容生成任务，客户端通过 continuation token 轮询结果或断点续传流式输出，彻底解决连接超时和进度丢失问题。
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用后台响应处理 AI Agent 的长时间运行操作
Published: at 08:00 AMMicrosoft Agent Framework 引入后台响应机制，让 AI Agent 可以在后台处理耗时的复杂推理、长内容生成任务，客户端通过 continuation token 轮询结果或断点续传流式输出，彻底解决连接超时和进度丢失问题。
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Google Stitch：用自然语言「氛围设计」UI 的 AI 原生画布
Published: at 05:00 AMGoogle Labs 将 Stitch 升级为 AI 原生软件设计画布，引入无限画布、设计 Agent、DESIGN.md 设计系统、交互原型、语音设计和 MCP 集成，让任何人都能从自然语言直达高保真 UI 设计。
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Superpowers：给编码 Agent 装上工作流技能库
Published: at 05:02 AMSuperpowers 是一套给 Claude Code、Cursor、Codex 等 AI 编码工具用的可组合技能框架，通过自动触发的 skills 把 TDD、需求提炼、任务分解、并行子 agent 等流程变成 agent 的默认行为，而不是可选建议。
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为 .NET HttpClient 实现 RFC 标准 HTTP 缓存
Published: at 04:49 AM介绍如何通过 Meziantou.Framework.Http.Caching 包为 HttpClient 添加符合 RFC 7234 和 RFC 8246 标准的 HTTP 缓存支持，覆盖基础用法、依赖注入集成、客户端缓存指令和并发安全机制。
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Open SWE：面向工程团队的开源编码 Agent 框架
Published: at 04:43 AMLangChain 发布 Open SWE，一个基于 Deep Agents 和 LangGraph 构建的开源编码 Agent 框架。它提炼了 Stripe、Ramp、Coinbase 等公司内部编码 Agent 的共同架构模式，包括隔离沙箱、精选工具集、子 Agent 编排和开发者工作流集成，可作为团队构建内部 AI 编码助手的起点。
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5 个 Agent Skill 设计模式，ADK 开发者看这一篇
Published: at 04:30 AMSKILL.md 的格式问题已经基本解决了，真正的挑战在于 skill 内部逻辑怎么设计。本文整理了 5 种来自实际生态的 agent skill 设计模式：Tool Wrapper、Generator、Reviewer、Inversion、Pipeline，每种附带可运行的 ADK 代码示例。
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Claude Code Skills 的九种类型与写法技巧
Published: at 02:24 AMAnthropic 内部已有数百个 Skills 在真实运行，这篇文章总结了从实践中归纳出的 Skills 分类方式，以及写好一个 Skill 的关键技巧：Description 是给模型读的触发条件，而不是摘要；Gotchas Section 是信息密度最高的部分；Skill 是一个文件夹，不是一个 Markdown 文件。
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Outbox Pattern 扩展实践：每天处理 20 亿条消息
Published: at 07:42 AM从 1,350 MPS 到 32,500 MPS，通过逐步优化 PostgreSQL 查询、批量更新和 RabbitMQ 批量发布，把 Outbox Pattern 扩展到每天处理超过 28 亿条消息。
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VS Code 的 browser agent tools，开始让 agent 自己下场测页面
Published: at 03:59 AM微软这篇 browser agent tools 指南表面上是在教你做一个计算器，实际更值得看的是另一层：Copilot agent 不只是写 HTML、CSS、JavaScript 了，它还能把页面打开、自己点按钮、检查结果、发现 bug，再回头把代码修掉。对前端来说，这比单纯多几个浏览器自动化工具更有意思。
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Dapper 配 ASP.NET Core 10，到底适合什么场景
Published: at 03:54 AM这篇 Dapper + ASP.NET Core 10 的长文，真正值得看的不是它把 API、仓储、事务、多结果集、存储过程这些能力又罗列了一遍，而是它提醒了一个很现实的选择题：如果你在做高性能、SQL 驱动、读多写少、想自己掌控查询的系统，Dapper 依然很能打；但如果你想要完整 ORM 带来的追踪、迁移和更强抽象，它就不是省心路线。
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Leanstral 在做什么：给 vibe coding 加上可验证性
Published: at 01:40 AMMistral 发布的 Leanstral，最值得注意的不是它又做了一个面向 Lean 4 的模型，而是它把 coding agent 的一个根问题说得很直白：在高风险场景里，真正拖慢速度的已经不是生成，而是人工验证。Leanstral 的野心，是把“能写”往“能证明”推进一步。
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Godogen 这套 Claude Code skills，想把“描述游戏”直接变成 Godot 项目
Published: at 01:05 AMhtdt 做的 godogen，最有意思的地方不是又在喊一句“AI 能做游戏”，而是它真的把这件事拆成了一条能跑起来的流水线：规划、生成资源、写 GDScript、跑 Godot、截图、做视觉 QA、再修回去。它想交付的不是一堆散代码，而是一个真正结构化的 Godot 4 项目。