不知道大家有没有发现，最近有一个叫Manim的动画库特别火？它是3Blue1Brown（那个用惊艳动画讲数学的YouTube频道）的创始人GrantSanderson用Python写的数学动画引擎。短短几年，它已经成为技术圈和数学教育领域的"网红工具"——用代码就能做出那

一开始并不相信AI能真正帮到编程。原因很简单：写代码这件事，表面上是敲键盘，实际上是做决策——怎么设计结构、怎么处理异常、怎么控制性能、怎么保证系统稳定。尤其当项目一复杂，真正耗时间的往往不是“写出一个函数”，而是“让它长期稳定地跑下去”。但后来发现，对AI的误解在于：把它当成了“替我

什么是AgentSkills？和MCP有什么区别？如何创建自己的Skill？最近Agent（智能体）越来越火，大家从“会聊天”走向“能干活”。但真到落地时，你很快会遇到三个现实问题：同一类任务，每次都要重新写Prompt输出不稳定：今天能用，明天就跑偏接工具接得很痛苦：每个

如果你已经跟完前四篇，你会发现一个事实：👉Agent越做越复杂，越不像“一个人”，👉越像“一个团队”。这不是偶然，而是复杂系统的必然演化。单Agent的天花板在哪里？哪怕你已经有了：DAG执行器长期记忆并发调度单Agent依然有三个绕不过去的瓶颈：❌

视频生成平台跑通之后，其实还有一个绕不开的问题：这东西，怎么用？命令行当然可以，但也只适合我自己。一旦你希望它变成一个「能长期使用的工具」，可用性就会变成第一优先级。于是今天，我又往前走了一步——用Tauri把整套视频生成平台包装成了一个桌面应用。为什么不是Web，而是Ta

在上一篇里提到，这个周末我把视频生成真正做成了一条可复用的流程。但很快我就发现一件事：如果流程足够稳定，它就不该只是“我自己用的脚本”。于是，我索性往前多走了一步——用Rust把这条流程，直接做成了一个视频生成平台。为什么不是“工具”，而是“平台”一开始，我只是想提高自己的效率

如果你已经实现了前面几篇里的Agent：有Executor有并发有长期记忆你很快会撞上一堵结构性的墙。一个必然会出现的问题：Plan→Act循环开始失控先看一个真实但常见的Agent行为：“我先查A，再查B，如果B失败就重试A，然后根据A+B决定是否

在上一篇文章里，我提到在项目中使用pandas做数据处理和清洗，整体效果非常不错。后台也有不少同学留言问：pandas做数据清洗，有没有一套「通用实现路径」？这件事是不是强业务相关，没法复用？这篇就专门聊一聊这个问题。先给结论：数据清洗≠业务规则pandas可以覆盖

在近期的一个项目中，我大量使用了pandas进行数据清洗和处理。不得不说，pandas在数据处理层面的效率和表达力都非常优秀，开发体验也很顺滑👍。问题出现：Web调用Python服务频繁崩溃项目整体架构是这样的：Web端：Node.js数据处理服务：Python