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Meta开源Astryx：面向AI Agent的前端基础设施
Meta 开源了 Astryx，一个面向 AI 代理的 React 前端设计系统。它通过页面级模板和强制规则文档，让 AI 生成的代码在风格和结构上保持一致。
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AI 编程中依赖必须指向稳定
AI 编程中，自动生成的代码常为短期目标牺牲长期可维护性。本文提出架构核心是依赖方向：稳定层不应依赖易变层。通过目录结构、规则文档和 Lint 工具，可以在开发中强制这一原则，避免技术债务。
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用LLM构建Ontology的五种方法
介绍使用大语言模型（LLM）构建Ontology的五种方法，说明各自原理、限制与适用场景，并基于工程实践给出选择建议。
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用Claude实现十倍速学习的六个策略
以Claude为例，AI可以辅助学习。六个步骤包括：拆解学习目标、锁定关键20%内容、用苏格拉底式追问测试掌握程度、生成一页速查表、筛选资源、运用费曼技巧。这套流程将AI从搜索工具变成私人导师，构建知识内化闭环。
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工单客服系统核心：工具权限边界与SOP协同机制
工单客服系统将工具权限边界与 SOP 绑定：低风险操作自动发送，高风险操作强制审批。系统用权限标签区分操作层级，明确每个工具的责任、风险和流程。
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AI Agent 学习地图：一份结构化的项目介绍
awesome-agentic-ai-zh 项目提供 AI Agent 学习路径，包含基础知识、CLI 用户与 Agent 构建者两条路线，以及面向研究、开发、教学等角色的延伸应用。
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从提示工程到循环设计
AI 编程代理的交互模式正从提示工程转向循环设计。循环通过重复执行任务单元直到满足停止条件，可划分为回合制、目标导向、时间驱动和主动循环四种类型。文章说明各类循环的触发机制和适用场景，并讨论如何用环境治理和资源控制保证代码质量、控制 Token 消耗。
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WLOC iOS 虚拟定位：纯网络层 MITM 拦截方案
WLOC 是一个开源 iOS 虚拟定位方案。它通过代理工具拦截苹果网络定位服务器（gs-loc）的请求，在无需越狱或连接电脑的情况下修改返回的坐标。本文说明其 MITM 原理、部署步骤，以及针对 iOS 26+ 缓存机制的处理方法。
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从 GStack 到 DBS：复用的入口
对比 GStack 与 DBS 可核验的入口设计与 skill 结构，说明跨领域方法论复用的核心是迁移“角色化专家”范式，并使新系统形态服从新领域的问题结构。
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Agent 图工程：跑得远不等于跑得对
一位移动端开发者用 Orca 编排 570 个任务，记录了一个月中图拆解、机器证据验证和改图权限如何共同作用。