当 Agent 成为团队一线生产力，知识供给的问题随之暴露：检索不准、注入低效、过时内容越堆越多。本文记录安全中心团队从定目标、搭体系到跑通知识飞轮的完整过程，包括关键决策背后的思考、踩过的坑，以及可直接复用的方法。当团队开始用 Agent 做研发和运营，一个问题很快浮出来：Agent 的输出质量，直接取决于你能给它什么质量的知识。怎么让知识「产得出、找得准、喂得进、淘汰得掉」，是每个上了 Agent 的团队都要解决的工程问题。本文章是基于团队搭建AI知识体系的实践，写建知识库整个过程的思考、踩过的坑，以及可直接复用的方法。
这是一篇关于企业 Agent 落地的笔记：结合行业案例和自己的实践。我知道在 AI 时代写长文是逆潮流的——注意力越来越短。写完后我反复权衡过要不要让 AI 删减，最终没舍得删任何一段。希望对你有启发。 企业 Agent 从演示走向生产，最难的问题通常不再是模型能不能调用工具，而是三个更基础的问题：一次任务可以访问什么，分散在各团队的业务经验如何进入 Agent，以及跨越几十甚至几百步的工作状态应该保存在哪里。 如果这三个问题没有统一答案，接入再多模型和 MCP 工具，也只会得到一个能力强但不可治理的聊天机器人。本文讨论一种更接近生产系统的架构：以统一 harness 承载执行和安全，以 skill 分发领域能力，以虚拟文件系统管理长任务的上下文、证据和最终产物。
DeepSeek 发布了第一款 Agent 产品，DeepSeek Harness。这次的重点放在了运行时架构上，官方给的关键词是"everything is a plugin"，模型接入、工具执行、会话记录、循环本身、界面，全部走插件机制。
这是一份 WorkBuddy 的「从入门到精通」完整指南，从下载安装到基础使用，再到进阶玩法与效率技巧，3 万字带你一步步摸清 WorkBuddy 的核心能力。无论你是第一次接触，还是已经用过一段时间、想进一步解锁更多玩法，都可以在这里找到答案。 温馨提示：WorkBuddy 仍在持续迭代中，本文部分章节及操作界面可能会随产品功能更新有所调整，具体功能及使用方式请以 WorkBuddy 最新版本为准。 接下来，就从安装 WorkBuddy 开始。
AI 时代下，平台如何做内容治理与分发？SkillHub 作为国内最大的 Skill 社区之一，与小红书、知乎、App Store 这些传统内容社区做推广搜有什么不同？SkillHub 是如何帮助用户快速找到那 20% 值得被看见的 Skill 的？本文将通过深度解读 SkillHub 针对这些命题的思考与实践，来逐一为大家解答。
在 AI 很强的现在，依然很多人会认为，AI 更适用于新项目快速迭代，但很难在一个背负着沉重的历史包袱的项目中起到很大的用处。最近大半年都在重构项目，从前期使用 AI 依然困难重重，到如今 AI 能高效定位问题、给到十分贴合项目需要的解决方案，中间特别明显的一个转折点，在于开始给项目搭建 AI 上下文工程。当然，这一年来 AI 的能力本身也在不断加强，我们项目的质量和架构的合理性在我的努力重构下也在稳步提升，但 AI 上下文的搭建依然起到了十分关键的作用。今天给大家分享的，主要是如何在重构过程中，将 AI 总是胡言乱语，变成了 AI 也可高效助力的一个项目。
