一周内发布两套生产级 AI Agent
一位开发者分享从想法到生产部署的全流程：两个 AI Agent 项目已上线，其中 Craftsman-Agent 在 Product Hunt 当日排名 #36（200+ 产品），正服务真实流量。
- Craftsman-Agent：根据提示生成 3D 组装图和步骤说明，支持乐高、Minecraft、特斯拉车贴等创意场景。技术栈包括 Gemini/OpenAI、DeepNLP OneKey Gateway 和 3D 渲染 API。
- CoachOwl Agent Timetable：AI 日程编排平台，允许人类和 AI Agent（Codex、Claude、Gemini）协作完成任务，支持日历集成、任务分配与跟踪。开源代码见 GitHub。
- 开发与成本：Craftsman 网站数分钟搭建，核心工作流 3 天；CoachOwl 数据库与执行系统耗时 4-5 天。LLM 和 API 调用成本约 $50-67/千次，托管免费基础版。
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一位开发者分享从想法到生产部署的全流程：两个 AI Agent 项目已上线，其中 Craftsman-Agent 在 Product Hunt 当日排名 #36（200+ 产品），正服务真实流量。
- Craftsman-Agent：根据提示生成 3D 组装图和步骤说明，支持乐高、Minecraft、特斯拉车贴等创意场景。技术栈包括 Gemini/OpenAI、DeepNLP OneKey Gateway 和 3D 渲染 API。
- CoachOwl Agent Timetable：AI 日程编排平台，允许人类和 AI Agent（Codex、Claude、Gemini）协作完成任务，支持日历集成、任务分配与跟踪。开源代码见 GitHub。
- 开发与成本：Craftsman 网站数分钟搭建，核心工作流 3 天；CoachOwl 数据库与执行系统耗时 4-5 天。LLM 和 API 调用成本约 $50-67/千次，托管免费基础版。
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Claude Code 清理上下文三规则
长时间混用 Claude Code 做不同任务，会引发跨话题混淆、纠正后错误反复、Token 配额超标。问题不在模型，在上下文管理。三条原则：
1. /clear 是卫生习惯
切换任务、经历“你说得对”死循环后立即清空会话，成本为零。
2. 上下文存在磁盘
把结论写进 markdown 文件，用文件替代历史对话（2k token 文件替换 25k 历史），避免错误残留。
3. 按阶段选模型
研究用 Opus，写计划到磁盘，再 /clear后用 Sonnet 执行。相同工作量可省一半以上 token 成本。
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长时间混用 Claude Code 做不同任务，会引发跨话题混淆、纠正后错误反复、Token 配额超标。问题不在模型，在上下文管理。三条原则：
1. /clear 是卫生习惯
切换任务、经历“你说得对”死循环后立即清空会话，成本为零。
2. 上下文存在磁盘
把结论写进 markdown 文件，用文件替代历史对话（2k token 文件替换 25k 历史），避免错误残留。
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研究用 Opus，写计划到磁盘，再 /clear后用 Sonnet 执行。相同工作量可省一半以上 token 成本。
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OpenClaw曝高危漏洞链
安全研究人员披露了开源AI agent平台OpenClaw的四个可链式利用漏洞（Claw Chain），可导致数据窃取、权限提升、沙箱逃逸和持久化控制。最严重的 CVE-2026-44112（CVSS 9.6）是沙箱写逃逸漏洞，允许攻击者重定向文件写入到沙箱外。其他三个漏洞涉及沙箱读逃逸、命令白名单绕过和所有者上下文伪造。建议用户立即升级到 2026.4.22 或更高版本，并审计插件和工作流。
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智能E2E测试：8轮揪出11个线上bug
作者发布基于六原则的 agentic E2E 测试系统实践报告，在 8 次运行中跨 5 个业务模块、3 种前端界面（管理后台/桌面版店铺/移动版店铺）发现 11 个生产环境 bug。系统知识库从 25 个 gotchas 增长至 42 个，首次尝试通过率从 14% 提升到 95%。
- 核心流水线由 4 个 agent 组成：分析（analyze）、规划（plan）、生成（generate）、修复（heal），每个 agent 独立职责，产出可审查的中间产物。
- 知识库（KB）分为项目本地与跨栈两类，通过 editorial gate 管理候选条目的自动升级，避免 KB 退化为错误日志；跨栈知识可在不同项目间复用。
- 该方法论已移植到第二套技术栈（FastAPI + Alpine 后端 + Next.js 管理后台），移植耗时数天，首次通过率从约 48.6% 升至 91.4%，验证了饱和曲线的可复现性。
GitHub
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作者发布基于六原则的 agentic E2E 测试系统实践报告，在 8 次运行中跨 5 个业务模块、3 种前端界面（管理后台/桌面版店铺/移动版店铺）发现 11 个生产环境 bug。系统知识库从 25 个 gotchas 增长至 42 个，首次尝试通过率从 14% 提升到 95%。
- 核心流水线由 4 个 agent 组成：分析（analyze）、规划（plan）、生成（generate）、修复（heal），每个 agent 独立职责，产出可审查的中间产物。
- 知识库（KB）分为项目本地与跨栈两类，通过 editorial gate 管理候选条目的自动升级，避免 KB 退化为错误日志；跨栈知识可在不同项目间复用。
- 该方法论已移植到第二套技术栈（FastAPI + Alpine 后端 + Next.js 管理后台），移植耗时数天，首次通过率从约 48.6% 升至 91.4%，验证了饱和曲线的可复现性。
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BuildPath：输入创意即获完整开发计划
创业规划工具 BuildPath 上线——输入想法、预算和技能水平，自动完成市场验证、技术栈推荐并输出执行计划。
- 输入创意、预算与技能，获取基于 Perplexity/ChatGPT/Claude 的定制验证方案
- 市场现实检查，评估可行性
- 完整技术栈推荐（AI 构建工具、IDE、托管、支付）
- 输出可执行计划 + PDF 导出
- 无需注册或信用卡，自带 API 密钥（Groq/OpenAI/Gemini）
🔗 原文链接
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创业规划工具 BuildPath 上线——输入想法、预算和技能水平，自动完成市场验证、技术栈推荐并输出执行计划。
- 输入创意、预算与技能，获取基于 Perplexity/ChatGPT/Claude 的定制验证方案
- 市场现实检查，评估可行性
- 完整技术栈推荐（AI 构建工具、IDE、托管、支付）
- 输出可执行计划 + PDF 导出
- 无需注册或信用卡，自带 API 密钥（Groq/OpenAI/Gemini）
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Garudust: Rust 编写的日志 AI 分析 Agent
Garudust Agent 是一个基于 Rust 的 AI agent runtime，支持自托管，通过 LLM 自动检测日志异常，可实时或定时分析，并内置告警机制。
- 安装简单：提供预编译二进制或源码编译，支持 Anthropic、vLLM、Ollama 等 LLM 后端。
- 内置
- 支持 cron 定时检查，异常时通过 Telegram 自动告警；可自定义 skill 适配专有日志格式。
- 对比传统 grep/ELK ：上下文理解更强，资源占用低（~10MB binary），支持中文分析，可完全自托管。
GitHub: GitHub
Hub: 原文链接
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Garudust Agent 是一个基于 Rust 的 AI agent runtime，支持自托管，通过 LLM 自动检测日志异常，可实时或定时分析，并内置告警机制。
- 安装简单：提供预编译二进制或源码编译，支持 Anthropic、vLLM、Ollama 等 LLM 后端。
- 内置
log-analyst skill，可分析 syslog、应用日志等，自动识别异常模式并给出原因与修复建议。- 支持 cron 定时检查，异常时通过 Telegram 自动告警；可自定义 skill 适配专有日志格式。
- 对比传统 grep/ELK ：上下文理解更强，资源占用低（~10MB binary），支持中文分析，可完全自托管。
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星型拓扑简化多Agent路由
VORTEX 是一个七 Agent 销售智能平台，通过星型拓扑解决多 Agent 链式调用的路由混乱问题。作者总结：一个 Executive Router 处理所有条件逻辑，其他 Agent 只执行单一任务。
要点：
- 所有路由逻辑集中在 Agent 7，避免逻辑分散到各个 Agent
- Agent 1 负责数据规范化，下游无需防御性检查
- 使用 Hindsight 记录决策链，便于调试任意线索的处理过程
- Firestore 作为共享状态层，取代消息队列实现实时 UI
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VORTEX 是一个七 Agent 销售智能平台，通过星型拓扑解决多 Agent 链式调用的路由混乱问题。作者总结：一个 Executive Router 处理所有条件逻辑，其他 Agent 只执行单一任务。
要点：
- 所有路由逻辑集中在 Agent 7，避免逻辑分散到各个 Agent
- Agent 1 负责数据规范化，下游无需防御性检查
- 使用 Hindsight 记录决策链，便于调试任意线索的处理过程
- Firestore 作为共享状态层，取代消息队列实现实时 UI
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tessl-audit：AI Agent 插件安全审计 CLI
tessl-audit 是一个开源的 CLI 工具，用于扫描 AI Agent 插件（skills/rules）的安全、质量与效能，类似 npm audit 或 pip-audit 但针对 Agent 上下文。
- 运行
- 对安全警告直接链接到完整报告；质量低于 80% 可运行
- 需要 Tessl CLI 及免费账户，在项目根目录有 tessl.json 即可使用
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tessl-audit 是一个开源的 CLI 工具，用于扫描 AI Agent 插件（skills/rules）的安全、质量与效能，类似 npm audit 或 pip-audit 但针对 Agent 上下文。
- 运行
npx tessl-audit 即可分析项目中所有插件，30秒输出报告，包含安全状态（Advisory/Risky/Critical）、质量评分（Quality Score）和效能提升数据（Uplift Score）- 对安全警告直接链接到完整报告；质量低于 80% 可运行
tessl skill review --optimize 自动优化；无 uplift 数据可生成测试场景并运行 eval 获得评分- 需要 Tessl CLI 及免费账户，在项目根目录有 tessl.json 即可使用
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批量抓取Amazon图片方案
批量下载亚马逊商品图片面临动态渲染、反爬检测和CDN链接不稳定三层问题。采用 Pangolinfo Scrape API 或 MCP 协议可规避。
方案一：直接调用API
传入ASIN返回结构体JSON，含主图、多角度图、A+图片和视频缩略图。Python异步示例支持并发20的批量采集，1000个ASIN约3–8分钟。
方案二：MCP协议（零代码）
注册 MCP 工具后，Claude Desktop 或 Open Claw 可直接调用 get_product_images，自然语言触发分析，无需写API客户端代码。
生产建议：并发控制、指数退避、URL归一化为高分辨率、及时下载到对象存储并监控成功率。
链接：
原文介绍：原文链接
API文档：相关链接 （示例需替换API Key）
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批量下载亚马逊商品图片面临动态渲染、反爬检测和CDN链接不稳定三层问题。采用 Pangolinfo Scrape API 或 MCP 协议可规避。
方案一：直接调用API
传入ASIN返回结构体JSON，含主图、多角度图、A+图片和视频缩略图。Python异步示例支持并发20的批量采集，1000个ASIN约3–8分钟。
方案二：MCP协议（零代码）
注册 MCP 工具后，Claude Desktop 或 Open Claw 可直接调用 get_product_images，自然语言触发分析，无需写API客户端代码。
生产建议：并发控制、指数退避、URL归一化为高分辨率、及时下载到对象存储并监控成功率。
链接：
原文介绍：原文链接
API文档：相关链接 （示例需替换API Key）
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设计 AI 浏览器代理的账户上下文清单
账号型浏览器自动化常因缺少账户环境信息而导致混乱。本文提出一种结构化清单——Account Context Manifest，将账户身份、浏览器配置、代理、时区与语言、会话状态、工作流权限、人工审核规则和调试证据整合到一个文件。
- 核心字段包括：account_id、profile_id、profile_path、proxy、browser.mode、allowed_tasks、requires_human_review、evidence
- 相比 Playwright 的 storageState，清单能明确浏览器 profile、代理、时区/语言、扩展、工作流边界等完整上下文
- 示例使用 Playwright 加载清单并执行任务前进行任务许可校验，生产环境还可加入 Zod 模式验证和预运行检查
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账号型浏览器自动化常因缺少账户环境信息而导致混乱。本文提出一种结构化清单——Account Context Manifest，将账户身份、浏览器配置、代理、时区与语言、会话状态、工作流权限、人工审核规则和调试证据整合到一个文件。
- 核心字段包括：account_id、profile_id、profile_path、proxy、browser.mode、allowed_tasks、requires_human_review、evidence
- 相比 Playwright 的 storageState，清单能明确浏览器 profile、代理、时区/语言、扩展、工作流边界等完整上下文
- 示例使用 Playwright 加载清单并执行任务前进行任务许可校验，生产环境还可加入 Zod 模式验证和预运行检查
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