这段时间生信圈都在聊 Claude Science。发布稿里说得很漂亮：面向科学家的 AI 工作台，能连数据库、连计算资源、连远程服务器，把文献、数据、代码、算...

跑完第一轮，我发现两套东西做的事情看起来差不多：都能帮你结构化地拆需求、写代码、验证、归档，都挂上了 OpenSpec 这套 Spec 生命周期，都号称能跨平台...

当使用 PawSQL 执行多语句 SQL 脚本时，脚本中可能包含 CREATE Procedure、FOR、WHILE 等语句。本月新增了脚本 SQL 语句类型...

今天把这两年写 Skill 踩过的坑，总结成六条铁律，每条附一个亲眼见过的反面教材。

它会自动把这个主题做成脚本内容，然后根据脚本内容转成多条脚本，脚本包含：场景、镜头、动作、台词、气泡。

机制本身极简单，三条管道：Codex 把事件数据从 stdin 喂给你的脚本 → 脚本干活 → 脚本用「退出码 + stdout」告诉 Codex 接下来怎么办...

我翻了一下 OpenAI 官方那个 github.com/openai/skills 仓库。

如果只是把按钮换成聊天框，或者把原来的一键生成脚本包装成“智能体”，那对测试团队没有太多意义。真正值得 Agent 化的测试工作，应该满足三个条件：

如果只有这一个脚本，还行。但如果你有几十个脚本都用到了这个账号呢？你得一个一个打开改，改到怀疑人生。

spec-superflow 的硬性依赖只有一个，Node.js ≥ 22。它用 Node 运行安装脚本、CLI 工具链和 Guard 检查，不依赖 Pytho...

运行此脚本 (python my_agent.py)，你将看到 Agent 会依次调用 current_time、calculator、roll_dice 和 ...

在我所在的团队里，我们一度用 RDS + 复杂脚本生成报表，靠人工维持“日更数据” —— 但每加一个字段、每多一个报表，技术债就成倍增长。我们不是不懂 ETL，...

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解压后，大家运行./install.sh。这个脚本非常简单，目的就是生成两个启动图标。过程如下图：

在开发自动化办公脚本、日常小工具时，我们经常需要让 Python 脚本与系统剪贴板进行交互。例如：把程序处理好的文本自动复制，方便手动粘贴到其他软件中；或者读取...

这里因为是在业务系统中以API的方式调用，因此写了一段测试脚本，其中图片地址和提示词都一致，

兄弟们，今天聊 Codex 四副面孔里最特别的那一张——云端版（Codex cloud）。

这里因为是在业务系统中以API的方式调用，因此写了一段测试脚本，其中图片地址和提示词都一致，

我们所有的技术手段（WSL2、Swap、量化、LoRA），都是为了在这三组矛盾中，找到那个勉强可行的平衡点。