前端转 AI Agent 工程师，别只补 LLM：后端、RAG、权限和队列才是硬骨头
前端工程师转 AI Agent，最容易掉进一个坑：以为补一轮 Prompt、学会调 OpenAI API、弄懂几个 Agent 框架，就算入门了。 这只能算摸到门把手。真正把 Agent 跑进业务里，硬骨头在后面：HTTP、鉴权、任务队列、数据库、向量检索、日志、权限边界、失败重试。模型负责“想”，系统负责“能不能安全
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#MCP
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Oh My OpenAgent 上手：给 OpenCode 系工具加一层可维护的 Agent Harness
Oh My OpenAgent 以前叫 Oh My OpenCode，最近重新站到 Agent Harness 这个位置上。它不是一个“让界面更好看”的小插件，而是围绕 OpenCode/多 Agent CLI 的一组工作流、规则、安装方式和运行习惯。现在这类项目越来越多，真正要比的不是谁的 prompt 更唬人，而是
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FireRed-OpenStoryline 教程：AI 剪视频，真正值钱的是把风格沉淀成 Skill
AI 视频剪辑这条线，过去一年有点热过头了。很多工具都在讲“一句话生成视频”“自动剪辑”“智能成片”，听起来很爽，但真正做过内容的人都知道，剪辑不是把素材丢进时间线这么简单。 难点在三处：素材怎么选，节奏怎么控，风格怎么复用。FireRed-OpenStoryline 值得看，不是因为它又把视频剪辑包装成一个聊天框，而
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CC Switch 上手：五套 Coding CLI 太乱，用一个面板管 Provider、MCP 和 Skills
现在认真用 Coding Agent 的人，桌面上很容易堆出一把工具：Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw。每个都有自己的 provider、MCP、prompt、skills、session。刚开始还新鲜，过几天就乱成一锅粥。 CC Switch 这个项目解决的
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Claude-Mem 教程：给 Claude Code 接一层能搜索的长期记忆
长项目里最烦人的事，不是 Claude Code 不会写代码，而是它今天记得、明天忘了；这个会话里知道，换个窗口又得从头讲。上下文窗口再大，也不是长期记忆系统。 Claude-Mem 的定位很明确：自动捕获 Claude Code 会话，把关键上下文压缩、索引，再在未来会话里按需注入。它不是把所有聊天记录硬塞回 pro
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