OpenClaw 是一款开源 AI 助手，GitHub 星标已超 170k，通过 MCP 协议实现电脑自动化控制，被誉为"数字员工"的雏形。文章详细介绍了 OpenClaw 中文版的安装部署流程，包括 Node.js 环境准备、npm 安装、向导配置、GLM API 对接，以及飞书插件的安装与配置，并提供了常用命令速查
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Agent Skill 是一种将 prompt 提示词与 MCP 工具（Python/Shell/JS 脚本）整合为结构化技能书的方案，能够缩短 AI 从分析到执行的链路，显著减少 token 消耗和幻觉问题。文章详细介绍了 Skill 与 MCP 的关系——Skill 并非替代 MCP 而是增强其使用可靠性，并提供了
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A2A（Agent2Agent）是 Google 2025 年推出的开源协议，旨在实现不同框架、厂商的 AI 智能体跨平台协作。文章通过基于 Google ADK 框架的实战案例，演示了如何构建 A2A 服务端与客户端，将远程智能体转换为本地功能组件进行编排，并展示了 Spring AI + Google ADK 的集
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Google 推出 Agent Development Kit (ADK) 框架，支持 Python、Java、Go 三种语言，旨在简化 AI Agent 智能体开发流程。文章以 Java 版本为例，20 分钟内完成基础智能体搭建，结合 ELK 日志分析场景，演示了 LlmAgent 配置、InMemoryRunner
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Spring AI 是 Spring 官方提供的 AI 应用开发框架，通过统一 API 封装了 OpenAI、Azure、Ollama 等大模型对接。文章以 GPT-4o 为例，演示了 Spring Boot 3.2 + spring-ai 0.8.0 的工程配置，涵盖依赖引入、YAML 配置、同步/流式对话及 DAL
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文章以"文字接龙"为核心比喻，通俗拆解大语言模型的本质：通过预测下一个词生成内容，而非真正理解或搜索。从1956年AI诞生讲起，梳理了两次寒冬、深度学习觉醒、RNN困境、2017年Transformer革命、OpenAI的规模化豪赌，到中国AI的奋起直追（DeepSeek等），层层揭示"逐词推演+海量数据+注意力机制"
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文章系统梳理了AI智能体从2022年至2026年的演进历程：从GPT网页对话服务，到API/SDK对接、MCP协议赋予AI"四肢"，再到Agent工作流、Skills技能书、A2A协议及Spec规约的逐步完善。同时分析了Google、OpenAI、Anthropic三大厂商的技术路线差异，并对比了Python与Java
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Codex Skills是以SKILL.md为核心的指令包机制，通过渐进式加载节省80-95% Token消耗，且格式开放通用。文章详解了Skills的安装方式（手动克隆、官方工具、社区自动化工具）、资源获取渠道，并重点推荐11个必装Skill：create-plan（强制先规划后编码）、Superpowers（TDD
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针对 Claude Code、Codex、OpenCode 三大 AI 编码工具，系统梳理了降低 Token 消耗的核心策略：严控 Input（占总消耗 70%-90%）是关键，通过文件过滤（.claudeignore/.opencodeignore）、上下文压缩（/compact）、文档驱动（CLAUDE.md）、记
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过度思考未来，无异于杀死现在的自己
