AI协同 | 从 LangSmith 到 AGENTS.md：一次 Agent 上下文优化实践
从上下文增长机制出发，介绍如何用 LangSmith 定位开销、设计 AGENTS.md 约束并开展对照实验，结合规则叠加、缓存变化和语义反例，讨论 Agent 优化的工程边界。
LLM
Speaker| 当三台 Mac mini 跑起大模型之后：从部署踩坑理解 Model Infra
从一次三机 Exo 部署复盘出发，理解本地大模型请求链路、性能指标、缓存失效、节点不一致和模型选型。
Agent Skill 指南
这篇文章说明 Skill 如何把专业知识、操作流程和工具调用组织成可复用的 AI Agent 工作说明书。
译文 | 规范驱动开发（SDD）
TR;DR(Gemini 提炼总结，人工审核) 这篇文章的核心逻辑可以精炼为一句话：在 AI 编程时代，将“代码”视为副产品，将“规格（Spec）”视为唯一的真理来源。 ...
AI协同 | MCP vs CLI vs Skills：AI Agent 协作该选哪一套？
从标准化接入、上下文成本、安全边界和维护成本出发，比较 MCP、CLI 与 Skills 在 AI Agent 协作中的取舍。
MCP 入门（实践篇）
通过天气查询 MCP Server 示例，串起数据结构、工具构建、服务入口和 LLM 集成步骤。
MCP 入门（概念篇）
从协议背景、客户端与服务端关系、工具调用流程和生态资源几个角度入门 MCP。
MCP 入门（协议篇）
这篇文章把 MCP 放回 JSON-RPC 2.0 的协议模型中，解释无状态、轻量级和传输无关的设计。