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这篇文章，我会从我对Skill的理解、设计Skill的方法、怎么升级和迭代Skill这些维度展开。并且会结合之前的Codex自动化剪辑工作流，尽可能用简单和直白的语言，把Skill讲清楚，确保朋友们看完就能用得上。
GraphPlanner通过引入图记忆网络，将多智能体LLM的路由过程升级为动态工作流生成。不仅选择调用哪个模型，还决定每个模型应承担的角色，实现任务分解与协作规划。
这套剪辑工作流我已经用了两个多月，迭代过不少于10版。在文章里，我会尽可能详细地把完整流程和细节，给朋友们讲清楚。 你可以跟着文章的思路过一遍，也可以直接把这篇文章发给Codex，让AI给你做成Skill
这个 JavaScript 运行时原本拥有 535,496 行 Zig 代码，不包括注释；同时，约 20% 的代码由 C++ 编写，并嵌入了多个 C/C++ 库。此次借助 AI 重写为 Rust，整个过程涉及超过 100 万行代码变更、6778 次提交，并在 Claude Code 中运行了大约 50 个动态工作流（dynamic workflows）。
开发 AI Agent 最崩溃的不是写代码，而是调 Bug——你根本不知道它中间经历了什么。 你精心设计了一个 Agent 工作流：接收需求 → 拆解任务 → 调用工具 → 返回结果。测试通过，信心满满地上线。
今天来好好盘点 2026 年上半年的图片与视频模型，伴随模型更新时间轴出现的，还有我一些当时的测试文章。也算是对不怎么努力也没什么收获的上半年做个总结汇报了。
当 Agent 从演示视频中的炫技片段开始走进真实工作流与生产环境，下一阶段的「何去何从」成为业界关注的焦点。
DeepMind 联合创始人、2024 年诺贝尔化学奖得主 Demis Hassabis 曾谈到，他一直将 AI 视为推动知识前沿的重要工具。AI 可以帮助科学家处理复杂数据、发现隐藏模式，也可能在未来参与更深层的科学探索。
最近硅谷最火的岗位，非FDE莫属。FDE全称“Forward Deployment Engineer”，可以直接翻译成“前线部署工程师”。他们既要懂模型和技术，也要理解客户的数据、流程和业务痛点，核心任务是把AI从demo变成各个职业自己的AI-native工作流。
这款 AI 邮箱客户端 2025 年 4 月才正式上线，总生命周期不过 17 个月。Notion 给出的理由很直接，随着 Agent 能力变得更强，越来越多用户将邮件工作流交给 Agent 处理。"如今，超过一半的 Notion Mail 用户在不打开收件箱的情况下管理邮件。因此，我们决定全面转向由 Agent 来管理你的收件箱。"