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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。
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Context Hub 想解决的，不是搜索不到文档，而是 agent 老是忘
Published: at 10:59 PMAndrew Ng 这个 Context Hub 项目最有意思的地方，不是又做了一个 API 文档搜索 CLI，而是它把 agent 用文档时最烦的两个问题摆到了台面上：第一，模型会拿过期、零碎、噪声很大的资料瞎写；第二，它即使这次踩过坑，下次也很可能重新踩。Context Hub 的思路，是把文档做成可检查、可版本化、可按语言获取、还能附带本地注释与全局反馈的上下文层。
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AI 没让编程消失，它先把程序员的工作方式改得很怪
Published: at 07:46 AMClive Thompson 这篇关于 AI 辅助编程的报道最值得看的，不是“程序员会不会消失”这种老问题，而是他抓到了一种已经在很多团队里发生的工作变化：开发者并没有离开软件生产，只是把大量时间从亲手敲代码，挪到了描述目标、审阅方案、放行执行和收拾失控结果上。编程没有结束，但它确实越来越像指挥、评审和判断工作。
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这个 Claude Code 最佳实践仓库，适合拿来整理自己的工作流
Published: at 04:49 AMshanraisshan 做的 claude-code-best-practice 仓库，最有用的地方不是又总结了几十条零散技巧，而是把 Claude Code 里最容易混在一起的几层东西——commands、subagents、skills、MCP、memory、settings、workflows——放进同一张地图里。对刚开始搭自己的 agent 工作流的人来说，它更像一份可直接照着抄的目录，而不是一篇看完就忘的经验帖。