全球开发者狂喜！Claude Code史上最大更新，一次性1096次提交_Skills_代码_工具
新智元报道 编辑：定慧 全球程序员最喜欢的工具迎来最大更新。Boris老哥不仅靠自造的Claude Code年入10亿美金，现在更是玩起了极致「套娃」，用Claud Code开发Claude Code，疯狂迭代1096次提交！ Boris Cherny现在不写代码了。 作为Claude Code的创造者，……
VSCode 2026 年第一个版本支持了 Agent Skills - Vim - 大象笔记
VSCode 2026 年的第一个版本新增了 Agent Skills 功能，这也是最近最火的一个概念。 之前是看 Claude Code 的团队经常提到 Agent Skills，说的神乎其神的，这次 GitHub Copilot 也支持了这个功能，那说明这个功能确实有它的价值所在，我就必须了解一下了。要不真得跟不上时代。 VS Code now supports Agent Skills, allowing you to teach the coding agent new capabilities and provide domain-specific knowledge. Agent Skills are folders of instructions, scripts, and resources that GitHub Copilot……
Google Skills - 谷歌官方AI课程全免费 - Google Skills的介绍和评价 - AI星踪岛 - AI工具导航大全
Google Skills 介绍 Google Skills 整合了 Google Cloud、Google DeepMind、Google for Education 等顶尖团队的资源，打造了一个拥有近 3000 门课程的超级学习平台。这个平台不仅是原 Google Cloud Skills Boost 的全面升级版，更是全球学习者掌握 AI 和云计算技能的权威阵地。Google Skills 打破了传统高昂的技术教育门槛，将原本价值数万美元……
Claude Code史上最大更新，一次性1096次提交_Skills_工具_代码
编辑：定慧 全球程序员最喜欢的工具迎来最大更新。Boris老哥不仅靠自造的Claude Code年入10亿美金，现在更是玩起了极致「套娃」，用Claud Code开发Claude Code，疯狂迭代1096次提交！ Boris Cherny现在不写代码了。 作为Claude Code的创造者，这位Ant……
部署 - LangChain 框架
部署¶ 要部署您的 LangGraph 智能体，请创建并配置一个 LangGraph 应用。此设置支持本地开发和生产部署。 功能 🖥️ 用于开发的本地服务器 🧩 用于可视化调试的 Studio Web UI ☁️ 云和 🔧 自托管部署选项 📊 LangSmith 集成，用于追踪和可观测性 要求 ✅ 您必须拥有一个 LangSmith 账户。您可以免费注册并开始使用免费套餐。 创建 LangGraph 应用¶ <span id="__span-0-1">pip install -U "langgraph-cli[inmem]" <span id="__span-0-2">langgraph new path/to/your/app --template new-langgraph-project-python……
这大概就是Skills能够降维打击n8n的原因吧！
n8n其实还是之前低代码的那套逻辑。 看似友好，实则依然在用流水线的逻辑，去解决新AI时代的问题。 一旦业务逻辑复杂起来，你将面对的就是乱如麻的连线，不断地反复调试上一个节点的 Output，和无尽无聊的提取字段。 最后的结局就是：会写代码的人看不上，不会写代码的人用不上。 所以N8N根本……
近期热门 Claude Skill 仓库合集
前言 最近写了很多 skill 相关的文章，有很多读者问能不能再多分享一些好用的 skill。 一个 Skill，解决 90% 的信息图需求｜支持 Claude code 批量跑，文字还能改 Anthropic 官方最简单的一个 skill，却藏着最高级的提示词技巧 用Claude Code + skill跑通AI+教育的变现闭环｜完整技术拆解 Claude Skill 完全入门指南（2……
运行时概览 - LangChain 框架
LangGraph 运行时¶ [Pregel](https://langgraph.com.cn/reference/pregel/index.html#langgraph.pregel.Pregel “ Pregel”) 实现了 LangGraph 的运行时，管理 LangGraph 应用程序的执行。 编译一个 [StateGraph](https://langgraph.com.cn/reference/graphs/index.html#langgraph.graph.state.StateGraph “ StateGraph”) 或创建一个 [entrypoint](https://langgraph.com.cn/reference/func/index.html#langgraph.func.entrypoint “ entrypoint”) 会生成一个 [Pregel](https://langgraph.com.cn/reference/pregel/index.html#langgraph.pregel.Pregel “ Pregel”) 实例，该实例可以通过输入进行调用。 本指南从高层解释了运行时，并提供了直接使用 Pregel 实现应用程序的说明。 注意： [Pregel](https://langgraph.com.cn/reference/pregel/index.html#langgraph.pregel.Pregel “ Pregel”) 运行时以 Google 的 Pregel 算法命名，该算法描述了一种使用图进行大规模并行计算的有……
运行代理 - LangChain 框架
运行代理¶ 代理支持同步和异步执行，可使用 .invoke() / await .ainvoke() 获取完整响应，或使用 .stream() / .astream() 获取增量流式输出。本节将解释如何提供输入、解释输出、启用流式传输以及控制执行限制。 基本用法¶ 代理可以在两种主要模式下执行 同步使用 .invoke() 或 .stream() 异步使用 await .ainvoke() 或 async for 与 .astream() <code tabindex="0"><span id="__span-0-1">from langgraph.prebuilt import create_react_agent <span id="__span-0-2"> <span id="__span-0-3">agent = create_react_agent(...) <span id="__span-0-4"> <span id="__span-0-5">response = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "what is the weather……
评估 - LangChain 框架
评估¶ 要评估代理的性能，可以使用 LangSmith 评估。您需要首先定义一个评估器函数来判断代理的结果，例如最终输出或轨迹。根据您的评估技术，这可能涉及或不涉及参考输出。 <span id="__span-0-1">def evaluator(*, outputs: dict, reference_outputs: dict): <span id="__span-0-2"> # compare agent outputs against reference outputs <span id="__span-0-3"> output_messages = outputs["messages"] <span id="__span-0-4"> reference_messages = reference["messages"] <span id="__span-0-5"> score = compare_messages(output_messages, reference_messages) <span id="__span-0-6"> return {"key": "evaluator_score", "score": score} 要开始使用，您可以使用 AgentEvals 包中的预构建评估器。 <span id="__span-1-1">pip install……
