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      <title>Yuga Sun | AI 架构与工程实践</title>
      <link>https://yugasun.com/post</link>
      <description>AI 软件架构师 / 架构顾问，专注 AI Agent 工程化、LLM 知识系统、开发者生产力架构与可持续演进的生产级 AI 系统</description>
      <language>zh-CN</language>
      <managingEditor>yugasun.ai@gmail.com (Yuga Sun)</managingEditor>
      <webMaster>yugasun.ai@gmail.com (Yuga Sun)</webMaster>
      <lastBuildDate>Sat, 25 Apr 2026 10:00:00 GMT</lastBuildDate>
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    <guid>https://yugasun.com/post/agent-skills</guid>
    <title>跨越“知道”与“做到”：Agent Skills如何重塑AI的执行能力？</title>
    <link>https://yugasun.com/post/agent-skills</link>
    <description>当 AI 从聊天工具走向 Copilot 和 Agent，真正卡住交付质量的，往往不是模型本身，而是缺少一套能重复、能维护、也能沉淀经验的执行路径。本文从 Agent Skills 的定义、工作机制、与 MCP 的关系以及落地方式出发，解释为什么 Skill 正在变成 Agent 系统里的能力封装层。</description>
    <pubDate>Sat, 25 Apr 2026 10:00:00 GMT</pubDate>
    <author>yugasun.ai@gmail.com (Yuga Sun)</author>
    <category>AI Agent</category><category>Agent Skills</category><category>MCP</category><category>Claude Code</category><category>工作流自动化</category><category>AI</category><category>AGI</category>
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    <guid>https://yugasun.com/post/vibe-coding-technical-analysis</guid>
    <title>Vibe Coding 不是偷懒：AI 编程正在改写工程控制权</title>
    <link>https://yugasun.com/post/vibe-coding-technical-analysis</link>
    <description>这篇文章从 Karpathy 对 Vibe Coding 的原始定义出发，结合 Addy Osmani 对 AI-Assisted Engineering 的区分、Claude Code 的 agentic coding 形态，以及 Stanford AI Index 2026 的数据，讨论 AI 编程为什么把工程重点从亲手实现推向定义约束、验证结果和承担后果。</description>
    <pubDate>Sat, 25 Apr 2026 09:30:00 GMT</pubDate>
    <author>yugasun.ai@gmail.com (Yuga Sun)</author>
    <category>Vibe Coding</category><category>AI编程</category><category>Agentic Engineering</category><category>软件工程</category><category>架构思考</category><category>AI</category><category>AGI</category>
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    <guid>https://yugasun.com/post/ai-efficient-but-work-more</guid>
    <title>AI 效率革命：为何越“省力”越累？</title>
    <link>https://yugasun.com/post/ai-efficient-but-work-more</link>
    <description>AI 确实提升了知识工作的产出速度，但它并没有自动换来更多自由时间。真正被改写的不是效率本身，而是组织如何重新定义工作量、竞争基准与个人价值。</description>
    <pubDate>Mon, 20 Apr 2026 20:00:00 GMT</pubDate>
    <author>yugasun.ai@gmail.com (Yuga Sun)</author>
    <category>AI</category><category>生产力</category><category>Copilot</category><category>职场观察</category><category>工作方式</category><category>AGI</category>
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    <guid>https://yugasun.com/post/llm-wiki-architecture</guid>
    <title>LLM Wiki：超越 RAG 的持久化知识积累范式</title>
    <link>https://yugasun.com/post/llm-wiki-architecture</link>
    <description>大多数人使用 LLM 与文档交互的方式是 RAG：每次查询时从头检索、拼凑答案，没有任何东西被真正&quot;建立起来&quot;。LLM Wiki 提出了一种完全不同的思路：让 LLM 持续维护一个结构化 wiki，把知识积累成可复合的持久工件，并利用 LLM 把维护成本压到接近零。</description>
    <pubDate>Thu, 09 Apr 2026 10:00:00 GMT</pubDate>
    <author>yugasun.ai@gmail.com (Yuga Sun)</author>
    <category>LLM</category><category>RAG</category><category>知识管理</category><category>AI Agent</category><category>AI</category><category>AGI</category>
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    <guid>https://yugasun.com/post/agent-harness-architecture</guid>
    <title>Agent Harness：AI Agent 可靠性的真正瓶颈在哪里？</title>
    <link>https://yugasun.com/post/agent-harness-architecture</link>
    <description>构建 AI Agent 最难的部分不是选模型，而是包裹模型运行的那套基础设施：工具调用、上下文管理、错误恢复、状态持久化、权限控制。这篇文章拆解 Agent Harness 的五大支柱，解释每个设计决策背后的原因与取舍。</description>
    <pubDate>Thu, 02 Apr 2026 10:00:00 GMT</pubDate>
    <author>yugasun.ai@gmail.com (Yuga Sun)</author>
    <category>AI Agent</category><category>Agent Harness</category><category>LLM</category><category>架构设计</category><category>AI</category><category>AGI</category>
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    <title>Claw Code 架构解析：Rust 如何重塑 AI Agent 的可靠性边界</title>
    <link>https://yugasun.com/post/claw-code-architecture</link>
    <description>大多数 AI Agent 框架用 TypeScript 或 Python 构建，Claw Code 选择了 Rust 并基于 Trait 泛型设计了一套完全解耦的运行时架构。这篇文章深入拆解它的核心设计决策：依赖倒置、分层工具系统、分级权限模型、Hook 机制和 MCP 集成。</description>
    <pubDate>Thu, 02 Apr 2026 10:00:00 GMT</pubDate>
    <author>yugasun.ai@gmail.com (Yuga Sun)</author>
    <category>AI Agent</category><category>Rust</category><category>架构设计</category><category>Claw Code</category><category>MCP</category><category>AI</category><category>AGI</category>
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    <guid>https://yugasun.com/post/mcp-tutorial</guid>
    <title>MCP 不只是工具调用：重新理解 AI 系统的协议层</title>
    <link>https://yugasun.com/post/mcp-tutorial</link>
    <description>MCP 被反复类比为 AI 世界的 USB-C，但真正值得关注的不是这个比喻本身，而是它试图解决一个更现实的问题：当 AI Agent、AI IDE 和企业系统开始同时接入越来越多工具、数据源和上下文时，如何把这些连接关系从一次性集成变成可组合、可迁移、可治理的协议层。</description>
    <pubDate>Sun, 23 Mar 2025 14:15:46 GMT</pubDate>
    <author>yugasun.ai@gmail.com (Yuga Sun)</author>
    <category>MCP</category><category>MCP Server</category><category>LLM</category><category>AIGC</category><category>AI</category><category>AGI</category>
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    <title>ChatGPT助力可视化方案探索</title>
    <link>https://yugasun.com/post/chatgpt-bi</link>
    <description>ChatGPT 是一种基于深度学习的自然语言处理技术，可以理解和生成人类语言。与其他自然语言处理技术不同，ChatGPT可以自我训练和生成大量的文本数据。这使得ChatGPT成为了一个强大的工具，在多个领域都被广泛应用。
如果可以通过与ChatGPT对话的方式，自动提取数据和可视化分析。这将是一件非常 Amazing 的事情！
本文将探讨如何利用 ChatGPT 实现智能数据可视化方案。</description>
    <pubDate>Sun, 21 May 2023 22:29:43 GMT</pubDate>
    <author>yugasun.ai@gmail.com (Yuga Sun)</author>
    <category>ChatGPT</category><category>AIGC</category><category>BI</category><category>数据可视化</category><category>数据分析</category><category>AI</category><category>AGI</category>
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