刚接触AI时最容易听懵的12个词，Token、Agent到底是什么意思？
前阵子看一些 AI 创作交流群里的聊天，我发现一个挺有意思的现象：大家聊得热火朝天，隔三差五就冒出几个新词。什么 AIGC、Token、Agent，还有人说自己在做 RAG 知识库。这些词单独看，好像也不难，可放在一起，刚接触 AI 的人还真不一定能跟上。
别再卷大模型了！不懂这套Harness，你的Agent就是废铁
兄弟们，今天聊个得罪人的真相。现在圈子里有一种极端的狂热：天天盯着大模型跑分，今天GPT-5，明天Claude，后天DeepSeek。好像只要接入了最强的模型，你的AI应用就能降维打击、颠覆行业。醒醒吧！
Agent、Token满天飞：别把自我矮化，错当成国际化
摘要：开会张口Agent、LLM、Token；街边招牌英文大字居中，中文挤在角落。很多人把这当成国际化。官媒的评论点破深层隐忧：大量英文术语未经转化涌入公共场景，字母缩写替代汉语表达，暗藏科技话语权旁落、母语表达体系被消解的风险。
Vercel CEO：60% 的部署已来自 agent，人该站在哪里
Vercel 上编程 agent 的部署占比，从年初的 3% 涨到 60%。Guillermo Rauch 在播客里复盘十年十亿次部署如何变成十个月十五亿次，也谈了人该站在哪里。
耗时41分钟，千问办公押注了怎样的Agent未来？
本文通过实测千问办公、WorkBuddy、TRAE Work三款产品，揭示速度背后的Agent路线分野:效率优先还是判断优先?
5000词需求文档，Claude也只能交付14%，实测28种Agent组合
如今Agent已经能熟练调用工具、修改文件、运行测试，但面对一个长期演进的大型软件系统，它能否从一份新需求出发，交付完整功能?
换了工作电脑、或者换了个 Agent，之前装的 Skill 还在吗？
换了工作电脑、或者换了个 Agent，之前装的 Skill 还在吗？换机后找回技能换了电脑，或者换了一个 Agent，之前装好的 Skill 到底还在不在？很多人的第一反应是“应该跟着账号走吧”，但实际情况往往不是这样。今天不谈复杂原理，就聊清楚怎么判断、怎么找回来。先说现象。
别天天念叨好用的 Agent，Skill 你真的会用吗？
半年前，大家还在纠结"到底用哪个agent"；半年后，风向变了，满屏都是"Skill"。各种技能包像下饺子一样往外冒——写文案的、做 PPT 的、查资料的、帮你改简历的……多到什么程度？打开任何一个 Agent 市场，手指头滑三分钟都滑不到底，主打一个"卷"。
普通人用Agent：周报1小时压成10分钟
先说怎么压到10分钟：把周报当成「派给同事的固定活」，别当自己从头写。你只定口径、看结果、改三处，Agent 去翻聊天、对数字、出草稿。