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一个 Agent 到底凭什么越来越强？有人靠更大的模型，有人靠更多数据。就在前天，Google Research 最新发布的 WikiSkill 给出了另一条答案：给 Agent 搭一套三层知识架构，让技能自己进化。
Dify 正式推出全新 Agent 体验，将 Agent 从工作流中的执行节点升级为拥有独立配置与完整生命周期的独立实体，提供 Build、Manage、Track 三层能力及 Tool、Skill、Sandbox CLI 三种扩展方式，支持企业 AI Agent 跨场景复用与持续演进。
Lovart正式开启中国区运营并同步上线新版本，主打"Just Design"理念，新增灵感采集插件、100个专业Skill工作流及一键转矢量等功能，支持图片、视频、动效、可交互HTML及PPT等多种格式输出。
趁着这个重置额度，做了几个小工具，今天要分享的就是其中一个。一个 Codex 桥接 ChatGPT 的 SKILL 技能，开源了。5.6 Sol 很强，在 Codex 桌面端拿它处理复杂任务，额度消耗得很快，特别是 Codex Plus 用户，已经恢复了5小时的窗口限制，稍微写一个复杂的技术方案，可能问几个问题，5小时的额度就干没了，这种体验很差。
昨晚，孙割写的小作文爆火。具体的小作文详情我就不放了，应该传的满天都是，感兴趣的可以去孙割的GitHub上看。但是就别问我孙割具体的GitHub链接是什么，你可以直接复制这个问题去问AI。
因为一份Markdown，Claude Code可能要被踢出门了。最近，Shopify CEO Tobi Lütke突然在X上发话——我正在考虑禁止Shopify使用Claude Code。除非他们改主意，开始支持读取AGENTS.md和.agents/skills 。
DeepSeek Harness(DSH) 的口号，大家应该都有所了解，模型、工具、Skills、会话、沙箱、存储、Agent Loop、调度，甚至 UI，一切皆插件。
在 AI 时代，只要你学得足够慢，你就可以不用学。年初 OpenClaw 最火的时候，为了养一只「龙虾」，有人专门买 Mac mini，有人从命令行开始补课，装环境、配模型、研究 Skill，顺便再和各种报错斗智斗勇。
第一次测试这个 Skill 时，我没有让 Flova 生成任何画面。
一个需求从零推到能开发，我得写调研问卷、拆竞品、出原型、写 PRD，就是给研发看的那份需求说明书，然后拉上研发测试设计法务开评审会，最后再补一份埋点方案，说清楚上线之后用户每个动作要记哪些数据。