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过去半年，国产大厂扎堆发布一种新东西：桌面Agent。如果你最近在刷相关讨论，会发现 WorkBuddy、豆包专业版、QoderWork 这三个名字出现得特别频繁。如果一个普通办公用户今天就想选一款桌面 Agent，到底该先试谁？
这事听着像钓鱼帖，但偏偏是真的。
把一个Bug交给Claude Code或Codex，十几分钟后它回了一句“Done”和一大片Diff。过程中它读错了什么、为什么反复改同一个文件、最后有没有重新跑测试......开发者想知道就只能去几百行日志里碰运气。7月11日，一个名叫Mindwalk的开源项目发布了v0.1.0。
刚刚，Agnes 升级了！
OpenAI高管亲自下场，教开发者5分钟极速「策反」Claude Code，这波贴脸开大太狠了。
最近刷小红书，总能刷到 ChatCut。
奖励模型（Reward Model, RM）是大语言模型对齐的核心组件，负责为模型输出提供符合人类偏好的评价信号。现有方法各有短板：标量判别式 RM 高效稳定但可解释性有限；生成式 judge 能给出判断理由，却需为每个样本生成长 reasoning，token 与延迟开销显著。
卷起来了！
2026年，AI安全终于被推到了台前。
这篇文章，我会从我对Skill的理解、设计Skill的方法、怎么升级和迭代Skill这些维度展开。并且会结合之前的Codex自动化剪辑工作流，尽可能用简单和直白的语言，把Skill讲清楚，确保朋友们看完就能用得上。