别再重复提示了 — Greg Pstrucha，Sentry

我为用 Claude Code 设计 CAD 模型写了一套工作规则，寻求反馈

I wrote working rules for designing CAD models with Claude Code — looking for feedback

r/ClaudeAI 社区帖子（原文为法语），作者用 Claude Code 通过 MCP 连接器控制 CAD 软件，做了一个参数化楼梯。为避免模型变得难以维护，他写了一份约 90 行的规则文件，让代理在每次会话开始时读取，内容包括：代理先提方案、经批准才改动；模型须保持可手工编辑（草图内标尺寸、命名参数、明确命名、基于骨架构建）；每次变更写入设计记录文件，便于配合 Git、PLM 或普通文件夹。作者以 MIT 许可在 GitHub 发布为 v0.1，仅在一个项目中测试过，并向使用 FreeCAD、Onshape、Fusion 或 SolidWorks 搭配 AI 代理的人征集补充规则的建议。适合把 AI 代理接入 CAD 建模流程、关心模型可维护性与变更记录的人阅读。

SonarQube + OpenAI：代理式开发——Killian Carlsen-Phelan（Sonar）

SonarQube + OpenAI: Agentic Development — Killian Carlsen-Phelan, Sonar

一个会议工作坊视频。演讲者用一个预埋硬编码 API 密钥、SQL 注入路径等问题的 Python 小项目演示流程：用 SonarQube 扫描并把结果带入 Codex，让智能体修复存在漏洞的查询（把字符串拼接改为参数化查询），再通过验证钩子重新检查被修改的代码，把安全反馈放进编码循环。现场搭建了 SonarQube Cloud、其 CLI、插件和 MCP 服务器，展示秘密检测钩子拦截提示词中的伪造凭据、问题列表技能为智能体提供证据、上下文增强在生成前提供编码指引，以及智能体式分析实时检查改动。问答涉及钩子如何被绕过、哪些步骤在本地或容器中运行、哪些功能依赖组织权限。

构建 Claude Code 的经验：我们如何使用 skills

Lessons from building Claude Code: How we use skills

claude.dev 博客文章（作者 Thariq Shihipar，约 11 分钟阅读），讲述 Anthropic 内部构建并规模化使用数百个 skills 的经验。内容涵盖 skills 的定义（指令、脚本和资源的文件夹）、类型划分、编写技巧、分发方式、skills 市场管理、组合与度量方法，以及入门指引。

教会你的智能体证明自己完成了任务

Teach Your Agent to Prove It's Done — Nick Nisi & Zack Proser, WorkOS

WorkOS 的 Nick Nisi 和 Zack Proser 讲解如何为编码智能体构建验证闭环，让智能体检查自己的工作，内容包括设定可检查的目标、CLI 健康检查、浏览器快照、LLM 评判与评估，使失败能驱动下一轮修复而不是落到人手上。演示使用“Midnight Snack Club”示例应用并附有可跟随的代码仓库。适合开发编码智能体或使用智能体写代码的工程师。

EricJujianZou/rederive

这是一个 GitHub 仓库，提供一个 Claude Code 技能，主张通过自己重新推导代码库的设计决策来学习该代码库。仓库标签涉及智能体技能、苏格拉底式提问和系统设计，标注为 MIT 许可、兼容 Agent Skills，并称可在 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体环境中使用。

为数据与机器学习流水线编写稳健的测试

Writing Robust Tests for Data & Machine Learning Pipelines

Eugene Yan 博客上的一篇文章，标注为工程/机器学习/生产方向，阅读时长约 19 分钟。文章从“新代码正确但测试仍然失败”的现象出发，用一个简单流水线演示单元测试、schema 测试和集成测试，再引入新数据与新逻辑观察测试如何失效，从中总结模式，讨论测试的效度、粒度与范围等相关概念，最后给出让流水线测试不易脆弱的建议，并指出测试范围越小反馈回路越短。面向从事数据与 ML 工程实践的读者。