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据DeepSeek官方API文档及GitHub仓库信息，一款名为Deep Code的第三方开源AI编程助手近日被收录进DeepSeek Agent工具。该工具面向DeepSeek-V4系列模型做了适配，支持深度思考、推理强度控制、Agent Skills以及MCP集成。截至发稿，Deep Code GitHub仓库显示，该工具收获超1500星、127 fork。
这个官方仓库vercel-labs/skills，发布仅五个月，GitHub星标就冲到了2.4万。凭什么这么火？简单到只有一行命令：npx skills add <package>。说白了，它就是AI智能体（AI agent）的包管理器。
最近看到越来越多的一些国民级产品，开始把自己的一些能力，给封装称Skill或者MCP，来向大家开放，我觉得这个大家逐渐为Agent来做能力的趋势，越来越明显了。特别是前段时间瑞幸咖啡上线了AI开放平台，支持MCP、CLI、Skill三种接入方式。
在常规的对话外，Claude Code（也可以是 Codex）其实还提供了一些别样的控制（或者说：上下文注入）方法，比如：CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output Styles、以及 System Prompt Append
PD大促还有两个周就开始了，不知道做亚马逊的你们词库搭好了吗？
5 月中旬，一个名叫 anysearch-skill 的开源仓库出现在 GitHub 上，一周之内冲上了 Agent 技能市场 Skills.sh 的热榜第一。开发者们发现，给自己的 Agent 装上这个 Skill 之后，原本要搜七八轮才能拼凑完整的调研任务，常常一两次调用就能拿到结果，而且返回的不是网页链接，是可以直接进推理链路的结构化数据。
一颗土豆，表皮上爬满发光电路，焦黄的皮和银色走线贴在一起，像是英伟达和肯德基联名了。 标题端端正正：Potato Chip Tech Summit——一颗土豆如何颠覆半导体行业。 这是我们给 AI 出
训练大模型时，工程师绝对不会指望网络做一次前向传播就能收敛。它需要数据喂养、Batch切分、学习率控制、验证集筛选以及优化器状态的迭代试错。
从大模型的提示词到智能体的 Skills，看着进化了，但又没有完全进化。
我们公司之前一直有件让我头疼的事，就是怎么让Skills在团队里流通起来。直到昨天，发现，阿里的Accio Work，居然把这个功能给做了。。。 关于Accio Work，我上个月写了一篇用他复刻多Agent协同的文章