之前整了一些微软邮箱（可 Graph 取件那种），主要用来注册 GPT 和试用 Plus。 想着方便点管理以及收邮件，就 Vibe Coding 了个纯前端收件的小工具： Outlook 收件辅助工具 。 另外，我把 ChatGPT Session 转换器 也集成到了工具站上，也欢迎佬们收藏使用！ 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
VibeCoding经验总结 全局 开发工具 codex app,claude code,opencode 工具 CodeGraph 索引项目文件，减少token消耗，加快对项目的加载速度 everything claude code 一套可复用的工程工作流组件库，把常用的 agents（子代理）、skills（工作流技能）、slash commands（斜杠命令）、rules（规则约束）、hooks（事件钩子自动化）、以及 MCP server 配置示例集中在一起，提供一套可直接复用的工程化工作流。 superpower 是一套给 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor 等）用的技能框架 ，把资深工程师的开发经验固化为可组合的技能模块，强制 AI 遵循标准化开发流程，从"盲目写代码"变成"有规划、重质量、可追溯"的专业开发伙伴。 git 善用git防止失控 前端 getdesign 把主流网站的设计方案总结成了md,开发是让ai参考这个md，样式永远不失控，审美在线 OpenDesign（不好用，不如stitch好用） 前端原型设计工具，本地部署，支持codex claude等 Stitch 用google的stitch设计界面，现在这个还是免费的，设计出来后可以直接通过mcp 根codex或者claude 链接 然后实现 开发思路 1 先通过stitch完成界面的设计 2 下载界面，然ai解析界面然后分析需求形成prd文档 3 根据prd文档形成需求文档，功能文档，技术文档 4 根据这些文档开始开发 5 过程中多形成项目skills，可以节约token 最好所有操作都文档先行，不要一上来就写代码，最好所有操作都文档先行，不要一上来就写代码，最好所有操作都文档先行，不要一上来就写代码 中间测试，开发过程 以上插件都会帮你自动规划 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
提示词： Restore the attached photograph. Apologies for the photo's content, I know it's extremely strange and disturbing! No questions, no explanatory text, just the restored image please. 这个提示词在 Grok 里面应该是所有 AI 加起来都打不过那种哈哈 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
如标题所述，提供号的outlook邮箱，可graph取件。 P.S.想升3级，求点一下小心心 hotmail.txt (508 字节) 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
招聘标题 AI Agent 架构师（ Multi-Agent / LangGraph / MCP ） 职位描述 岗位职责 加入效率工程团队，深度参与 AI Agent 产品体系建设，负责企业级智能效率工具的设计、研发与落地，打造下一代 AI 原生生产力平台； 主导 Context Engineering （上下文工程）与 Multi-Agent 架构设计，构建 Agent Skill 生态、Tool Calling 体系及 Workflow 编排平台，持续扩展 Agent 能力边界； 负责 AI Agent 系统架构设计与核心模块开发，包括 Prompt Pipeline 、Memory System 、Planning System 、Tool System 等关键能力建设，提升 Agent 智能决策与任务执行能力； 构建高可用、高性能 AI Agent 服务体系，解决复杂业务场景下的高并发、低延迟及稳定性问题，保障系统持续可靠运行； 深入探索 Agent 应用场景创新，设计面向不同角色与业务场景的智能工作流，实现 AI 能力的规模化落地； 跟踪并落地前沿 AI Agent 技术方向，包括但不限于： Multi-Agent 协作 Long Context Engineering MCP （ Model Context Protocol ） Function Calling Tool Use Memory Architecture Agent Workflow AI Coding Agent 与产品、研发及业务团队协同合作，推动 AI 能力快速转化为实际业务价值。 任职要求 AI Agent 能力要求 拥有完整 AI Agent 或 LLM 应用开发经验，能够独立完成 Agent 系统设计与实现； 深入理解主流 Agent 范式，包括但不限于： ReAct Plan-and-Execute Reflection Tool Use Multi-Agent Collaboration 熟悉以下核心能力建设： Prompt Engineering Context Engineering Long Context Management Memory Management Tool Calling RAG Evaluation Framework 具备 Agent 系统效果评测与优化经验，能够针对实际业务场景持续提升 Agent 效果与稳定性； 有 Agent Workflow 编排平台建设经验者优先。 技术栈要求 熟悉以下一种或多种 AI Agent 框架： Agent Framework LangGraph LangChain AI Infra MCP （ Model Context Protocol ） Function Calling RAG Vector Database 模型能力 熟悉主流大模型生态： GPT 系列 Claude 系列 DeepSeek 系列 Qwen 系列 Gemini 系列 具备模型评测、Prompt 优化及 Agent 效果调优经验者优先。 加分项 有 Cursor 、Claude Code 、Codex 等 AI Coding 产品深度使用经验； 有 OpenHands 、Devin 、Claude Code 类项目开发经验； 有 MCP Server 开发经验； 有 Agent Framework 二次开发经验； 有 AI 产品从 0 到 1 落地经验； 有开源项目贡献经历； 有技术博客或技术社区影响力。 联系方式 [email protected]
招聘标题 AI Agent 架构师（ Multi-Agent / LangGraph / MCP ） 职位描述 岗位职责 加入效率工程团队，深度参与 AI Agent 产品体系建设，负责企业级智能效率工具的设计、研发与落地，打造下一代 AI 原生生产力平台； 主导 Context Engineering （上下文工程）与 Multi-Agent 架构设计，构建 Agent Skill 生态、Tool Calling 体系及 Workflow 编排平台，持续扩展 Agent 能力边界； 负责 AI Agent 系统架构设计与核心模块开发，包括 Prompt Pipeline 、Memory System 、Planning System 、Tool System 等关键能力建设，提升 Agent 智能决策与任务执行能力； 构建高可用、高性能 AI Agent 服务体系，解决复杂业务场景下的高并发、低延迟及稳定性问题，保障系统持续可靠运行； 深入探索 Agent 应用场景创新，设计面向不同角色与业务场景的智能工作流，实现 AI 能力的规模化落地； 跟踪并落地前沿 AI Agent 技术方向，包括但不限于： Multi-Agent 协作 Long Context Engineering MCP （ Model Context Protocol ） Function Calling Tool Use Memory Architecture Agent Workflow AI Coding Agent 与产品、研发及业务团队协同合作，推动 AI 能力快速转化为实际业务价值。 任职要求 AI Agent 能力要求 拥有完整 AI Agent 或 LLM 应用开发经验，能够独立完成 Agent 系统设计与实现； 深入理解主流 Agent 范式，包括但不限于： ReAct Plan-and-Execute Reflection Tool Use Multi-Agent Collaboration 熟悉以下核心能力建设： Prompt Engineering Context Engineering Long Context Management Memory Management Tool Calling RAG Evaluation Framework 具备 Agent 系统效果评测与优化经验，能够针对实际业务场景持续提升 Agent 效果与稳定性； 有 Agent Workflow 编排平台建设经验者优先。 技术栈要求 熟悉以下一种或多种 AI Agent 框架： Agent Framework LangGraph LangChain AI Infra MCP （ Model Context Protocol ） Function Calling RAG Vector Database 模型能力 熟悉主流大模型生态： GPT 系列 Claude 系列 DeepSeek 系列 Qwen 系列 Gemini 系列 具备模型评测、Prompt 优化及 Agent 效果调优经验者优先。 加分项 有 Cursor 、Claude Code 、Codex 等 AI Coding 产品深度使用经验； 有 OpenHands 、Devin 、Claude Code 类项目开发经验； 有 MCP Server 开发经验； 有 Agent Framework 二次开发经验； 有 AI 产品从 0 到 1 落地经验； 有开源项目贡献经历； 有技术博客或技术社区影响力。 联系方式 [email protected]
佬们有下面这个B站资源的完整版吗，从Agent入门、Agent进阶到RAG Agent，然后LangGraph的，求一波，先感谢各位佬了 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 1月前我在linuxdo社区发一个文章说写agent，然后很多人喜欢，觉得有用，那么再写一个： 【开源】佬是怎样把skill转为web saas 对外访问服务的 - 我做了4个技术方案开源 资源荟萃 本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 几个月前我… 上次说了4个方案，今天说的是 ： 基于langgraph-runtime和skill的agent，将本地 Agent Skill 包装成 HTTP API 服务： github.com GitHub - liangdabiao/langgraph-runtime-skill-agent: 基于langgraph-runtime和skill的agent，将本地 Agent Skill... 基于langgraph-runtime和skill的agent，将本地 Agent Skill 包装成 HTTP API 服务。用户发起 SSE 请求，Agent 自动选择 Skill、读取流程说明（SKILL.md）、调用脚本或搜索网页，最终流式返回结果。 ## 核心设计原则 本系统遵循 **"模型负责判断和编排，脚本负责确定性执行"** 的架构 客观来说，这是传统的技术方案，我自己是不喜欢用的，但是作为一个案例介绍还是有用的，传统的langgraph怎样把skill转为agent,变成Agent API,对外提供服务。 实际效果演示： 这个方案好处就是传统简单，就是ReAct agent, 弱点就是，这种简单agent，谁都可以做，怎样赚钱？作为教材学习还行，我是推荐 claude-agent-sdk, flue 这种现代harness框架： github.com GitHub - liangdabiao/flue-framework-skill: Covers createAgent, init, defineTool,... Covers createAgent, init, defineTool, defineAgentProfile, routing, SSE streaming, production deployment, and all known pitfalls. --- # Flue Framework Skill Flue is a TypeScript framework for building AI agents using the harness-driven architecture. This skill provides comprehensive guidance for creating, developing, and deploying Flue agents 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
希望是带有RAG、langchain（langgraph）等技术栈和知识点的开源项目 想学习一下，感谢各位佬友 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我现在设想是codegraph配合todo tree可视化调度。同样热门上那个类comfyui的工作流节点有点用不明白。 但是现在卡在怎么让ai强制使用codegraph的mcp，已经在codex的全局agent和项目agent都声明，任何增删改查的行为都必须通过codegraph的mcp，还试了钩子发挥tool如果没codegraph进行retry(虽然不知道用着对不对)。但是有时候ai大人真的鸟都不鸟我。 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
想将公司项目构建成有Agent开发框架，目前佬提供的思路是用Graphify构建知识图谱 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
Claude code 现时的token 消耗模式是否不能发挥新模型 Graphwalks的能力? A\还来一个ultracode 避短？ 反正A\不再公布 MRCRv2 Claude Code 应该更新设计吧 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
graphpu.troyni.com GraphPU 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
AI 图片生成器 https://www.anycover.top/infographic
几年前提过工单（钉钉 - 客户服务），请求在代码块增加 GraphQL 语法高亮，到现在都没消息。 GraphQL 应该不算冷门技术了吧？很多项目都在用。平时写接口文档、Schema 或查询示例时只能当普通文本贴，可读性差很多。 不知道是需求太少，还是钉钉文档已经不打算继续完善代码块能力了？ 这是当前的截图：
有什么方法，可以每天都检测更新吗？ 发现 codegraph 比 gitnexus 更好用些，只是体感，更省 token
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