{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"description":"AI Builder、开源贡献者、数字游民的技术博客：Kubernetes、Go、AI 开源项目与成长思考。","feed_url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/feed.json","home_page_url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/","icon":"https://cubxxw.com/assets/og-image.png","items":[{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"为什么你跟 AI 聊了三个小时，越聊越开心，停下来却什么都没留下？因为你给的是\"方向\"，不是\"任务\"。方向没有完成态，可以聊到天荒地老；任务有明确的验收标准，一次就产出可用的东西。这篇短文把这一条操作原则讲透——它可能是你用 AI 时最该建立的习惯。\n","date_modified":"2026-07-11T21:02:20+08:00","date_published":"2026-07-11T16:30:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/give-ai-tasks-not-directions/","image":"https://cubxxw.com/images/blog/give-ai-tasks-not-directions.svg","language":"zh-cn","summary":"为什么你跟 AI 聊了三个小时，越聊越开心，停下来却什么都没留下？因为你给的是\"方向\"，不是\"任务\"。方向没有完成态，可以聊到天荒地老；任务有明确的验收标准，一次就产出可用的东西。这篇短文把这一条操作原则讲透——它可能是你用 AI 时最该建立的习惯。\n","tags":["AI","LLM","Agent","Context Engineering","Product Strategy","Automation"],"title":"给 AI 任务，别给方向：一条原则改变你和 AI 的协作","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/give-ai-tasks-not-directions/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"大多数人的个人 AI 系统停在\"能跑就行\"，然后被不可靠的输出反噬。而软件工程早就积累了一套让系统可靠的纪律：可观测性、质量门禁、结构即约束、SOP。这篇文章把这四样搬进个人 AI 工作流——让你的系统不只是能跑，还能报警、能自查、能稳定复用。\n","date_modified":"2026-07-11T21:02:20+08:00","date_published":"2026-07-11T15:30:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/engineering-discipline-ai-workflow/","image":"https://cubxxw.com/images/blog/engineering-discipline-ai-workflow.svg","language":"zh-cn","summary":"大多数人的个人 AI 系统停在\"能跑就行\"，然后被不可靠的输出反噬。而软件工程早就积累了一套让系统可靠的纪律：可观测性、质量门禁、结构即约束、SOP。这篇文章把这四样搬进个人 AI 工作流——让你的系统不只是能跑，还能报警、能自查、能稳定复用。\n","tags":["AI","LLM","Agent","Harness Engineering","Testing","DevOps"],"title":"给你的 AI 工作流装上质量门禁：把软件工程的纪律搬进个人系统","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/engineering-discipline-ai-workflow/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"大多数人的笔记系统是\"给人读的\"，而 AI 时代真正有杠杆的，是一个\"AI 能直接读写、操作\"的知识系统。这篇文章讲清楚它的三层架构（Claude 当大脑、Obsidian 当文件系统、微信当随身入口），一步步怎么搭，以及一个社群里真实踩出来的坑：别想一天跑通全链路，要分层验收。\n","date_modified":"2026-07-11T21:02:20+08:00","date_published":"2026-07-11T15:00:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/ai-second-brain-build/","image":"https://cubxxw.com/images/blog/ai-second-brain-build.svg","language":"zh-cn","summary":"大多数人的笔记系统是\"给人读的\"，而 AI 时代真正有杠杆的，是一个\"AI 能直接读写、操作\"的知识系统。这篇文章讲清楚它的三层架构（Claude 当大脑、Obsidian 当文件系统、微信当随身入口），一步步怎么搭，以及一个社群里真实踩出来的坑：别想一天跑通全链路，要分层验收。\n","tags":["AI","LLM","Agent","MCP","Harness Engineering","Automation"],"title":"把笔记交给 AI 操作：Claude + Obsidian 搭一个 AI 原生的第二大脑","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/ai-second-brain-build/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"创作是流水线的成品，它解决的是别人的问题。这篇文章讲清楚创作和知识的本质区别、如何搭一条\"灵感→加工→文章→视频→反馈→新洞见\"的内容飞轮、为什么必须\"先手动呈现自己\"AI 才帮得上忙，以及 AI 在创作层到底该站在哪个位置。这是「从信息到创作」专栏的收官篇。\n","date_modified":"2026-07-11T18:28:03+08:00","date_published":"2026-07-11T14:40:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/info-to-creation-creation/","image":"https://cubxxw.com/images/columns/info-to-creation/zh-05-creation.svg","language":"zh-cn","summary":"创作是流水线的成品，它解决的是别人的问题。这篇文章讲清楚创作和知识的本质区别、如何搭一条\"灵感→加工→文章→视频→反馈→新洞见\"的内容飞轮、为什么必须\"先手动呈现自己\"AI 才帮得上忙，以及 AI 在创作层到底该站在哪个位置。这是「从信息到创作」专栏的收官篇。\n","tags":["Product Strategy","Personal Growth","AI","LLM","Self-Discovery","Super Individual","Automation"],"title":"第四层·创作：把知识重组成别人愿意接收的东西","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/info-to-creation-creation/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"知识是结构化、可反复调用、解决你自己问题的能力沉淀。这篇文章讲清楚为什么要把知识库从\"收藏夹\"改造成\"能力沉淀区\"：分开生产区与沉淀区、只让验证过的内容入库、用 PARA 和知识卡片做结构、把目录当成给 AI 的地图、以及\"没用过就删掉\"的淘汰机制。这是「从信息到创作」专栏的第四篇，也是与上下文工程结合最紧的一篇。\n","date_modified":"2026-07-11T18:28:03+08:00","date_published":"2026-07-11T14:30:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/info-to-creation-knowledge/","image":"https://cubxxw.com/images/columns/info-to-creation/zh-04-knowledge.svg","language":"zh-cn","summary":"知识是结构化、可反复调用、解决你自己问题的能力沉淀。这篇文章讲清楚为什么要把知识库从\"收藏夹\"改造成\"能力沉淀区\"：分开生产区与沉淀区、只让验证过的内容入库、用 PARA 和知识卡片做结构、把目录当成给 AI 的地图、以及\"没用过就删掉\"的淘汰机制。这是「从信息到创作」专栏的第四篇，也是与上下文工程结合最紧的一篇。\n","tags":["AI","LLM","Agent","Context Engineering","RAG","Automation"],"title":"第三层·知识：知识库不是收藏夹，是你的能力沉淀区","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/info-to-creation-knowledge/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"记录是信息和知识之间的半成品，也是整条流水线上转化率最高的一环。这篇文章讲清楚为什么\"每天写点什么\"是最被低估的动作、写下来的过程本身就是复盘、用最低摩擦把半成品沉下来的方法，以及\"隔天精修\"如何用冷却期把记录逼向知识。这是「从信息到创作」专栏的第三篇。\n","date_modified":"2026-07-11T18:28:03+08:00","date_published":"2026-07-11T14:20:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/info-to-creation-record/","image":"https://cubxxw.com/images/columns/info-to-creation/zh-03-record.svg","language":"zh-cn","summary":"记录是信息和知识之间的半成品，也是整条流水线上转化率最高的一环。这篇文章讲清楚为什么\"每天写点什么\"是最被低估的动作、写下来的过程本身就是复盘、用最低摩擦把半成品沉下来的方法，以及\"隔天精修\"如何用冷却期把记录逼向知识。这是「从信息到创作」专栏的第三篇。\n","tags":["Personal Growth","Self-Discovery","AI","LLM","Automation","Product Strategy"],"title":"第二层·记录：信息和知识之间，那个转化率最高的半成品","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/info-to-creation-record/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"信息是流水线的第一道工序，它的绝大部分是噪音。这篇文章把信息分成三类——给 AI 看的、给自己粗略扫的、和该被挡在门外的纯噪音，讲清楚在 AI 批量生产内容、信噪比持续恶化的时代，怎么采集、怎么降噪、怎么反过来去抓稀缺信号。这是「从信息到创作」专栏的第二篇。\n","date_modified":"2026-07-11T18:28:03+08:00","date_published":"2026-07-11T14:10:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/info-to-creation-information/","image":"https://cubxxw.com/images/columns/info-to-creation/zh-02-information.svg","language":"zh-cn","summary":"信息是流水线的第一道工序，它的绝大部分是噪音。这篇文章把信息分成三类——给 AI 看的、给自己粗略扫的、和该被挡在门外的纯噪音，讲清楚在 AI 批量生产内容、信噪比持续恶化的时代，怎么采集、怎么降噪、怎么反过来去抓稀缺信号。这是「从信息到创作」专栏的第二篇。\n","tags":["AI","LLM","Personal Growth","Self-Discovery","Product Strategy","Automation"],"title":"第一层·信息：给 AI 看的，给自己扫的，和纯粹的噪音","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/info-to-creation-information/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"大多数人的笔记越记越多，人却没有变——因为把「信息、记录、知识、创作」当成了同一件事。这篇文章把它拆成四道工序：信息负责采集与降噪，记录是转化率最高的半成品，知识是可复用的能力沉淀，创作面向受众重组。这是「从信息到创作」专栏的总纲，也是我在 AI 时代重建笔记系统的底层框架。\n","date_modified":"2026-07-11T18:28:03+08:00","date_published":"2026-07-11T14:00:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/info-to-creation-the-framework/","image":"https://cubxxw.com/images/columns/info-to-creation/zh-01-framework.svg","language":"zh-cn","summary":"大多数人的笔记越记越多，人却没有变——因为把「信息、记录、知识、创作」当成了同一件事。这篇文章把它拆成四道工序：信息负责采集与降噪，记录是转化率最高的半成品，知识是可复用的能力沉淀，创作面向受众重组。这是「从信息到创作」专栏的总纲，也是我在 AI 时代重建笔记系统的底层框架。\n","tags":["AI","LLM","Personal Growth","Context Engineering","Product Strategy","Self-Discovery","Automation"],"title":"信息、记录、知识、创作：AI 时代，我把笔记拆成了四种东西","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/info-to-creation-the-framework/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"传统的\"排名+点击\"在 GEO 时代会失灵，因为大半价值发生在用户没来你站的地方。这最后一篇给你一套能落地的度量体系：提示词测试法、AI 转介流量、GSC 交叉验证、专业工具（Profound/Peec），以及用本仓库自带脚本搭的低成本 DIY 监测。GEO 系列第 6 篇（终章）。\n","date_modified":"2026-07-11T18:28:03+08:00","date_published":"2026-07-11T12:00:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/geo-measurement-and-tools/","image":"https://cubxxw.com/images/columns/geo/zh-06-measurement.svg","language":"zh-cn","summary":"传统的\"排名+点击\"在 GEO 时代会失灵，因为大半价值发生在用户没来你站的地方。这最后一篇给你一套能落地的度量体系：提示词测试法、AI 转介流量、GSC 交叉验证、专业工具（Profound/Peec），以及用本仓库自带脚本搭的低成本 DIY 监测。GEO 系列第 6 篇（终章）。\n","tags":["GEO","Measurement","Analytics","AI Search","Tools","Content Strategy","SEO"],"title":"GEO 度量与工具：怎么知道 AI 到底有没有引用你（附 DIY 监测）","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/geo-measurement-and-tools/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"前四篇讲方法，这一篇上真数据。我把 cubxxw.com 的 Google Search Console 与 PageSpeed Insights 数据翻了个底朝天，用五层模型逐层诊断：87 万曝光为什么只换来 852 点击、哪些是噪声哪些是金矿、域名迁移怎么保权重，以及一份按优先级排好的改造清单。GEO 系列第 5 篇。\n","date_modified":"2026-07-11T18:28:03+08:00","date_published":"2026-07-11T11:30:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/geo-blog-rebuild-case-study/","image":"https://cubxxw.com/images/columns/geo/zh-05-case-study.svg","language":"zh-cn","summary":"前四篇讲方法，这一篇上真数据。我把 cubxxw.com 的 Google Search Console 与 PageSpeed Insights 数据翻了个底朝天，用五层模型逐层诊断：87 万曝光为什么只换来 852 点击、哪些是噪声哪些是金矿、域名迁移怎么保权重，以及一份按优先级排好的改造清单。GEO 系列第 5 篇。\n","tags":["GEO","Case Study","SEO Audit","Analytics","Content Strategy","AI Search","Hugo"],"title":"GEO 本博客改造复盘：用真实数据把五层模型跑一遍","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/geo-blog-rebuild-case-study/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"技术底座和结构都做对了，为什么还是不被 AI 引用？因为最后一关拼的是\"信任\"，而信任大半来自站外。这一篇讲 E-E-A-T 怎么落地、实体一致性怎么建、为什么 Reddit+Wikipedia 占了 AI 引用的 66%，以及个人博客怎么务实地做站外背书。GEO 系列第 4 篇。\n","date_modified":"2026-07-11T18:28:03+08:00","date_published":"2026-07-11T11:00:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/geo-trust-and-endorsement/","image":"https://cubxxw.com/images/columns/geo/zh-04-trust.svg","language":"zh-cn","summary":"技术底座和结构都做对了，为什么还是不被 AI 引用？因为最后一关拼的是\"信任\"，而信任大半来自站外。这一篇讲 E-E-A-T 怎么落地、实体一致性怎么建、为什么 Reddit+Wikipedia 占了 AI 引用的 66%，以及个人博客怎么务实地做站外背书。GEO 系列第 4 篇。\n","tags":["GEO","E-E-A-T","Digital PR","Content Strategy","AI Search","Community","Branding"],"title":"GEO 信任与背书：为什么 Reddit 和 Wikipedia 占了 AI 引用的一大半","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/geo-trust-and-endorsement/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"原理讲完，这一篇全是手上功夫：怎么写 Answer-First 段落、怎么把标题改成问题、FAQPage/HowTo schema 在富媒体被弃用后到底还要不要加、llms.txt 与 tldr 的正确姿势，以及怎么用内链织成主题集群。带代码、带前后对照。GEO 系列第 3 篇。\n","date_modified":"2026-07-11T18:28:03+08:00","date_published":"2026-07-11T10:30:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/geo-structured-content-tactics/","image":"https://cubxxw.com/images/columns/geo/zh-03-structured.svg","language":"zh-cn","summary":"原理讲完，这一篇全是手上功夫：怎么写 Answer-First 段落、怎么把标题改成问题、FAQPage/HowTo schema 在富媒体被弃用后到底还要不要加、llms.txt 与 tldr 的正确姿势，以及怎么用内链织成主题集群。带代码、带前后对照。GEO 系列第 3 篇。\n","tags":["GEO","Structured Data","Schema","Content Strategy","SEO","AI Search","Hugo"],"title":"GEO 结构化实战：把\"值得被引用\"写进每一段（Answer-First、Schema、llms.txt）","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/geo-structured-content-tactics/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"想让 AI 引用你，先得知道它怎么\"选人\"。这一篇把 AI 搜索的 RAG 管线拆到零件级：查询扇出、混合检索、向量语义匹配、多层重排、预埋引用的生成。核心结论只有一句——检索单元是\"段落\"不是\"整页\"，你要优化的是 chunk。GEO 系列第 2 篇。\n","date_modified":"2026-07-11T18:28:03+08:00","date_published":"2026-07-11T10:00:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/geo-how-ai-retrieves-and-cites/","image":"https://cubxxw.com/images/columns/geo/zh-02-retrieval.svg","language":"zh-cn","summary":"想让 AI 引用你，先得知道它怎么\"选人\"。这一篇把 AI 搜索的 RAG 管线拆到零件级：查询扇出、混合检索、向量语义匹配、多层重排、预埋引用的生成。核心结论只有一句——检索单元是\"段落\"不是\"整页\"，你要优化的是 chunk。GEO 系列第 2 篇。\n","tags":["GEO","RAG","AI Search","Retrieval","LLM","Embeddings","Content Strategy"],"title":"GEO 原理篇：AI 是怎么把你\"检索 → 重排 → 引用\"的","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/geo-how-ai-retrieves-and-cites/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"当 68% 的 Google 搜索不再产生点击、AI 直接把答案端到用户面前，传统 SEO 争的\"排名\"正在失效。GEO（生成式引擎优化）争的是另一件事：让 AI 在生成答案时理解你、信任你、引用你。这是一篇从原理到方法论、再到我用自己博客做的真实案例复盘的支柱长文，也是「GEO 系列」的总纲。\n","date_modified":"2026-07-11T17:27:12+08:00","date_published":"2026-07-10T22:00:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/geo-generative-engine-optimization-guide/","image":"https://cubxxw.com/images/columns/geo/zh-01-guide.svg","language":"zh-cn","summary":"当 68% 的 Google 搜索不再产生点击、AI 直接把答案端到用户面前，传统 SEO 争的\"排名\"正在失效。GEO（生成式引擎优化）争的是另一件事：让 AI 在生成答案时理解你、信任你、引用你。这是一篇从原理到方法论、再到我用自己博客做的真实案例复盘的支柱长文，也是「GEO 系列」的总纲。\n","tags":["GEO","SEO","AI Search","Generative Engine Optimization","Content Strategy","LLM","AEO"],"title":"GEO 生成式引擎优化完全指南：当搜索从\"给链接\"变成\"给答案\"","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/geo-generative-engine-optimization-guide/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"把 firecrawl/open-lovable（27k★，输入一个网址几秒重建成 React 应用）从产品到代码彻底拆开。它最有意思的地方不是「能生成代码」，而是它不用任何 Agent 框架、不用 Claude Agent SDK、不用原生 tool-calling，而是在裸 LLM API 之上手搓了一整套 harness：文本 DSL 协议、流式正则解析、截断检测与补全、手工上下文编排，再配一套可切换的云端沙箱（E2B / Vercel Sandbox）。这是一份「直接驯服原始 API」的工程范本拆解。\n","date_modified":"2026-07-11T08:33:54+08:00","date_published":"2026-06-29T09:30:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/dissecting-open-lovable/","language":"zh-cn","summary":"把 firecrawl/open-lovable（27k★，输入一个网址几秒重建成 React 应用）从产品到代码彻底拆开。它最有意思的地方不是「能生成代码」，而是它不用任何 Agent 框架、不用 Claude Agent SDK、不用原生 tool-calling，而是在裸 LLM API 之上手搓了一整套 harness：文本 DSL 协议、流式正则解析、截断检测与补全、手工上下文编排，再配一套可切换的云端沙箱（E2B / Vercel Sandbox）。这是一份「直接驯服原始 API」的工程范本拆解。\n","tags":["AI","Agent","LLM","Architecture","Sandbox","Harness Engineering"],"title":"拆解 open-lovable：一个不靠 Agent 框架、直接驯服裸 API 的应用生成器","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/dissecting-open-lovable/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"这篇文章以 Relay 开源求职 Agent 项目为案例，完整拆解一个生产级多 Agent 系统从架构设计到落地的每一个关键决策：为什么把单 Agent 拆成 5 个、如何用 LangGraph 实现 HITL 检查点、三层 LLM 路由如何精算成本、反虚构防卫如何运行时验证、混合后端（Hono/Bun + FastAPI/Python）如何优雅解耦。无论你是在搭建第一个 Agent PoC 还是推进生产落地，这里都有可以拿走的设计模式。\n","date_modified":"2026-07-11T08:22:51+08:00","date_published":"2026-06-24T10:00:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/relay-agent-architecture-design/","image":"https://cubxxw.com/images/blog/relay-agent-architecture.webp","language":"zh-cn","summary":"这篇文章以 Relay 开源求职 Agent 项目为案例，完整拆解一个生产级多 Agent 系统从架构设计到落地的每一个关键决策：为什么把单 Agent 拆成 5 个、如何用 LangGraph 实现 HITL 检查点、三层 LLM 路由如何精算成本、反虚构防卫如何运行时验证、混合后端（Hono/Bun + FastAPI/Python）如何优雅解耦。无论你是在搭建第一个 Agent PoC 还是推进生产落地，这里都有可以拿走的设计模式。\n","tags":["AI","Agent","LangGraph","LLM","Architecture","TypeScript","Python"],"title":"从零设计一个生产级 AI Agent 系统：Relay 求职 Agent 的架构全解","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/relay-agent-architecture-design/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"上下文工程正在从一句口号变成一门独立学科。这篇文章从 Anthropic、Karpathy、LangChain、Sourcegraph 与 Manus 的一线实践出发，拆解上下文工程与提示词工程的本质区别、两套四支柱分类法、以及装配检索压缩淘汰这些具体设计模式，再回到我自己的判断：上下文不是工具的参数，而是 AI 与你之间那条共享的世界线。\n","date_modified":"2026-07-11T08:22:51+08:00","date_published":"2026-06-22T03:30:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/context-engineering-the-new-foundation/","image":"https://cubxxw.com/images/blog/context-engineering-desk.webp","language":"zh-cn","summary":"上下文工程正在从一句口号变成一门独立学科。这篇文章从 Anthropic、Karpathy、LangChain、Sourcegraph 与 Manus 的一线实践出发，拆解上下文工程与提示词工程的本质区别、两套四支柱分类法、以及装配检索压缩淘汰这些具体设计模式，再回到我自己的判断：上下文不是工具的参数，而是 AI 与你之间那条共享的世界线。\n","tags":["Context Engineering","AI","LLM","Agent","MCP"],"title":"Context 不是 Prompt：为什么「上下文工程」正在成为 AI 的新地基","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/context-engineering-the-new-foundation/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"一篇把 Agent Engineering 当成一门学科来拆的全景地图。从 Claude Code 那个广为流传的「1.6% 是 AI 决策、98.4% 是基础设施」说起，沿着八大支柱——编排、上下文、记忆、工具、可靠性、评估、成本、治理——逐根讲清每一块填补的缺口、最小实现与失效边界，并融合 Anthropic、OpenAI、Cognition、Manus、Temporal 在 2025 至 2026 年的一线工程实践，最后落到一句话：模型是买来的，harness 是你造的，工程杠杆全在那 98.4%。\n","date_modified":"2026-07-11T08:22:51+08:00","date_published":"2026-06-17T09:30:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/agent-engineering-the-98-percent-harness/","image":"https://cubxxw.com/images/blog/agent-engineering-harness.webp","language":"zh-cn","summary":"一篇把 Agent Engineering 当成一门学科来拆的全景地图。从 Claude Code 那个广为流传的「1.6% 是 AI 决策、98.4% 是基础设施」说起，沿着八大支柱——编排、上下文、记忆、工具、可靠性、评估、成本、治理——逐根讲清每一块填补的缺口、最小实现与失效边界，并融合 Anthropic、OpenAI、Cognition、Manus、Temporal 在 2025 至 2026 年的一线工程实践，最后落到一句话：模型是买来的，harness 是你造的，工程杠杆全在那 98.4%。\n","tags":["AI","Agent","LLM","Context Engineering","Architecture","MCP"],"title":"Agent Engineering 全景地图：那 98.4% 的工程量到底在哪里","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/agent-engineering-the-98-percent-harness/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"AI Agent 的失忆不是功能缺陷，是信任账户的根本缺失。本文从洛克 1689 年的身份理论出发，逐层拆解 2026 年 Agent 身份连续性的完整工程栈：文件即身份（SOUL.md 范式）、Harness 作为环境条件、记忆的四层结构与 Gene Capsule 协议、多智能体拓扑中的自我定位，以及评测作为身份验证的终极难题。 适合正在构建或设计 AI Agent 系统的从业者，以及对 AI 自主性边界有深度思考需求的研究者。\n","date_modified":"2026-07-11T08:22:51+08:00","date_published":"2026-04-05T20:00:00+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/agent-identity-from-locke-to-openclaw/","image":"https://cubxxw.com/images/agent-identity/01-locke-spec.svg","language":"zh-cn","summary":"AI Agent 的失忆不是功能缺陷，是信任账户的根本缺失。本文从洛克 1689 年的身份理论出发，逐层拆解 2026 年 Agent 身份连续性的完整工程栈：文件即身份（SOUL.md 范式）、Harness 作为环境条件、记忆的四层结构与 Gene Capsule 协议、多智能体拓扑中的自我定位，以及评测作为身份验证的终极难题。 适合正在构建或设计 AI Agent 系统的从业者，以及对 AI 自主性边界有深度思考需求的研究者。\n","tags":["AI","Open Source","Monthly Notes"],"title":"Agent 的自我：从洛克到 OpenClaw","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/agent-identity-from-locke-to-openclaw/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"本指南深入探讨了使用 LangChain 框架集成和应用语言模型的过程，专为希望简化复杂实现的开发者量身定制。","date_modified":"2026-07-11T08:22:51+08:00","date_published":"2024-05-22T21:37:34+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/harnessing-language-model-applications-with-langchain-a-developer-is-guide/","language":"zh-cn","summary":"本指南深入探讨了使用 LangChain 框架集成和应用语言模型的过程，专为希望简化复杂实现的开发者量身定制。","tags":["AI 开发 (AI Development)","语言模型 (Language Models)","LangChain","AI 框架 (AI Frameworks)","AI","API 集成 (API Integration)","自然语言处理 (NLP)","软件开发 (Software Development)","编程 (Programming)","Automation","AI 工具 (AI Tools)","OpenAI","深度学习 (Deep Learning)"],"title":"利用 LangChain 框架的语言模型应用：开发者指南","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/harnessing-language-model-applications-with-langchain-a-developer-is-guide/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"本文系统介绍大型语言模型（LLM）的核心概念、发展历程与涌现能力。从 GPT、PaLM 等数百亿参数模型出发， 解释它们如何在海量文本上训练以理解和生成人类语言，以及为何参数规模的提升会带来小模型不具备的复杂任务处理能力。\n","date_modified":"2026-07-11T08:22:51+08:00","date_published":"2024-05-15T20:12:29+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/exploring-large-language-models-llms-pioneering-ai-understanding-generation-human-language/","language":"zh-cn","summary":"本文系统介绍大型语言模型（LLM）的核心概念、发展历程与涌现能力。从 GPT、PaLM 等数百亿参数模型出发， 解释它们如何在海量文本上训练以理解和生成人类语言，以及为何参数规模的提升会带来小模型不具备的复杂任务处理能力。\n","tags":["LLM","AI","Deep Learning","Machine Learning"],"title":"探索大型语言模型（llm）：人工智能在理解与生成人类语言方面的先锋","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/exploring-large-language-models-llms-pioneering-ai-understanding-generation-human-language/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"本综合指南介绍了 Sora AI，为开发者提供了一个易于访问、自动化且迅速的途径来挖掘其潜力。深入不同的场景，掌握指挥 Sora 的技巧，并探索这个 AI 模型的多面应用，该模型被训练用以理解和模拟运动中的物理世界。无论你是寻求最新的 Sora 新闻、开发项目还是开源贡献，本文都是你进入 Sora AI 开发广阔世界的入口。","date_modified":"2026-07-11T08:22:51+08:00","date_published":"2024-03-14T08:44:13+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/sora-ease-guide-mastering-sora-ai-for-developers/","language":"zh-cn","summary":"本综合指南介绍了 Sora AI，为开发者提供了一个易于访问、自动化且迅速的途径来挖掘其潜力。深入不同的场景，掌握指挥 Sora 的技巧，并探索这个 AI 模型的多面应用，该模型被训练用以理解和模拟运动中的物理世界。无论你是寻求最新的 Sora 新闻、开发项目还是开源贡献，本文都是你进入 Sora AI 开发广阔世界的入口。","tags":["Blog","Sora","AI","Developer Guide"],"title":"Sora Ease 指南：开发者掌握 Sora AI 的全面指南","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/sora-ease-guide-mastering-sora-ai-for-developers/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"深入Sora技术的世界，这是一个开创性的AI驱动视频生成平台。本文旨在为技术爱好者和开发者提供一个了解和利用Sora潜能的入口。探索如何轻松利用Sora创造令人惊叹的AI生成视频，并加入一个正在改变数字景观的创新者社区。","date_modified":"2026-07-11T08:22:51+08:00","date_published":"2024-02-24T13:30:15+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/exploring-sora-technology-for-enthusiasts-and-developers/","language":"zh-cn","summary":"深入Sora技术的世界，这是一个开创性的AI驱动视频生成平台。本文旨在为技术爱好者和开发者提供一个了解和利用Sora潜能的入口。探索如何轻松利用Sora创造令人惊叹的AI生成视频，并加入一个正在改变数字景观的创新者社区。","tags":["Blog","AI","Technology","Development","Git"],"title":"Sora 技术讨论以及普通人和开发者如何利用 Sora 改变世界","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/exploring-sora-technology-for-enthusiasts-and-developers/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"本文介绍了向量数据库的基础知识，使用场景，以及它在现代大数据和人工智能领域中的应用。","date_modified":"2026-07-11T08:22:51+08:00","date_published":"2024-01-20T12:57:15+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/vector-database-learning/","image":"https://cubxxw.com/images/blog/vector-database.png","language":"zh-cn","summary":"本文介绍了向量数据库的基础知识，使用场景，以及它在现代大数据和人工智能领域中的应用。","tags":["Blog","AI","Database"],"title":"向量数据库的学习","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/vector-database-learning/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei Xiong)"}],"content_text":"探索2024年技术和开发领域的最新趋势和挑战。\n","date_modified":"2026-07-11T08:22:51+08:00","date_published":"2024-01-14T22:52:24+08:00","id":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/emerging-challenges-and-trends-in-2024/","language":"zh-cn","summary":"探索2024年技术和开发领域的最新趋势和挑战。\n","tags":["Blog","AI","Technology"],"title":"AI元年: 2024年的新兴挑战与趋势","url":"https://cubxxw.com/zh/ai-agent/posts/emerging-challenges-and-trends-in-2024/"},{"authors":[{"name":"熊鑫伟 (Xinwei 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