GitHub Agentic Workflows 教程：把 Agent 放进 Actions，但先管住权限
把 Agent 接进 CI/CD，听起来很诱人：自动整理 issue、修小 bug、更新文档、跑评审、生成 PR。问题是，Agent 一旦进了仓库自动化链路，权限、输出和审计就不能再靠一句“相信模型”。 GitHub Agentic Workflows 的方向很值得看：用自然语言 Markdown 写 agentic
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Archon 教程：把 AI 编程流程写成可重复的工作流
AI 编程最大的问题之一，是同一句“修这个 bug”，今天和明天可能跑出两种完全不同的过程。一次它先读测试，一次它直接改代码；一次会写计划，一次把计划省了；一次跑验证，一次嘴上说完成。 Archon 的思路很直接：不要把工程流程交给模型临场发挥，而是把计划、实现、测试、review、审批和 PR 创建写成工作流。模型负
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用 tempmail.ee 注册 GitHub：先试用，再把主邮箱留给真正重要的账号
GitHub 是典型的代码托管和开发者协作平台：不注册，很多功能看不完整；一注册，又可能开始收到确认邮件、提醒、营销信息和各种后续通知。只想先试一下时，tempmail.ee 可以当作临时邮箱缓冲层。 要先把边界说清楚。临时邮箱不是绕过平台规则的工具，也不该用于刷号、规避封禁、垃圾信息或冒充身份。它只适合低风险试用：先
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Awesome Codex Skills：Codex 真要进工作流，靠的不是神提示词，是可安装技能
“让 AI 帮我做事”这句话，听起来已经不新鲜了。真正麻烦的是，每次都得重新解释：这个仓库怎么跑，邮件怎么发，Issue 怎么建，PDF 怎么处理，团队规矩是什么。 Awesome Codex Skills 的价值，不是收集了一堆酷炫提示词，而是把这些重复解释，整理成 Codex 可以安装、识别、触发的技能包。 Com
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Beads 教程：给 Coding Agent 一张任务记忆图，别再靠 Markdown TODO 硬撑
Beads 的定位很清楚：给 Coding Agent 用的 distributed graph issue tracker，底层用 Dolt，提供结构化、可合并、可查询的任务记忆。它想替代那种越来越乱的 Markdown TODO、聊天记录计划和临时任务清单。长任务里，Agent 最容易忘的不是代码，而是“现
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