Agent-Playbook
⚗️ AI Agent 生态每天海量资讯，99% 是噪音。这个仓库只做一件事：把最新碎片信号提纯为你能直接用的架构导轨、设计模式和工程实践。
Agent-Playbook
📊 PULSAR 照见 · 每日北京时间 12:00 更新，减少信息焦虑 — sou350121.github.io/pulsar-web
AI App 工程监控手册 — Pulsar 系统的 AI 工具与 Agent 情报臂，每日自动过滤 50+ 发布，提炼工程关键信号，持续追踪生产级架构模式与预测验证记录。
这是什么
Agent-Playbook 记录 AI 工具与 Agent 领域的工程级洞察：哪些值得投入、哪些存在生产陷阱、社区真实反馈如何分布。内容由 Pulsar 自动化流水线驱动，人工审校后归档。
与其他信息源的区别
| 维度 | Twitter/X 信息流 | GitHub Awesome 列表 | 微信公众号 | Agent-Playbook |
|---|---|---|---|---|
| 过滤深度 | 无 — 原始噪音 | 收录即存档，不淘汰 | 软文比例高 | 50+ → 5-10，qwen3.5-plus 评级门控 |
| 失效模式分析 | 极少 | 无 | 极少 | 架构深潜：并发陷阱、AI 代码盲区 |
| 社区信号 | 碎片化，不可搜索 | 无 | 无 | Git 历史永久可检索 |
| 独立视角 | 无 | 无 | 无 | Devil's Advocate — 对最强信号给出具体质疑 |
| 预测追责 | 无 | 无 | 无 | 双周预测 + ✅/❌ 验证记录，公开判断历史 |
| 跨域信号 | 无 | 无 | 无 | 与 VLA 机器人研究的交叉规则引擎 |
内容导航
| 目录 | 聚焦 | 更新频率 |
|---|---|---|
landscape/ |
AI 生态图谱：工具索引、技术全景、关键人物 | 月度 |
theory/01-principles/ |
底层原理：Transformer、RLVR、Scaling Law 等（11 篇） | 按需 |
theory/02-agent-design/ |
Agent 设计：架构、记忆、工具、UI/API 设计（17 篇） | 按需 |
theory/03-engineering/ |
Agentic 工程实战：护欄 / Context 工程 / 评估迭代（35 篇）★ | 按需 |
theory/04-paradigm/ |
范式转变：Vibe Coding、Software 3.0、Intent-Driven（11 篇） | 按需 |
theory/05-strategy/ |
战略生存：工程师定位、变现、组织角色（13 篇） | 按需 |
theory/06-frontier/ |
前沿研究：具身智能、世界模型、生物分子（7 篇） | 按需 |
playbooks/onboarding/ |
8 阶段学习路径（思维 → 商业化） | 稳定 |
playbooks/tools/ |
30+ 工具集成指南 | 工具发布后 |
playbooks/prompts/ |
12 个生产级 Prompt 模板 | 按需 |
playbooks/use-cases/ |
真实场景案例研究 | 按需 |
playbooks/security/ |
IDE 自动执行风险、权限边界 | 按需 |
scaffolds/ |
生产就绪项目模板（阿里云、DocOps） | 按需 |
reports/ |
双周情报报告 + 预测验证 | 每两周 |
memory/blog/archives/ |
日报精选、社交情报归档 | 每日（自动） |
theory/ 知识体系
Agentic Engineering 知识库（93篇）围绕三个核心张力构建，读懂它们就读懂了为什么 03-engineering/ 是整个体系的核心：
| 张力 | 核心命题 | 工程含义 |
|---|---|---|
| 委托 vs. 自动化 | 没有 scope 定义的 Agent = 责任真空 | Task Packet 是最小委托合同 |
| 能力 vs. 可控性 | 越强大的 Agent 越需要分层信任架构 | 信任分层矩阵决定谁能做什么 |
| 速度 vs. 可靠性 | 评估是生产实践，不是测试阶段的事 | eval loop 嵌入生产流程而非事后 |
[底层原理] ──▶ [Agent 设计] ──▶ [工程实战 ★]
↑ ↑ ↓
[前沿研究] [范式转变] [战略生存]
→ 完整学习指南 theory/README.md（含三条学习路径、精选必读、全部 93 篇索引）
自动化流水线（北京时间）
06:45 RSS 采集 50+ 来源：GitHub、Hacker News、ithome、36kr、少数派等
07:00 AI 日报 qwen3.5-plus 评级 → 5-10 条工程关键精选 → Telegram 推送
07:15 每日精选归档 ai-daily-pick.json 追加，Git 历史永久留存
07:45 社交情报采集 Twitter/X + 论坛，72h 时效窗口，去重过滤
深度分析（周二/四/六 15:30）
架构深潜：失效模式、AI 代码盲区、并发陷阱、生产部署反模式。
双周节律
预测生成 → 下期验证（✅ 准确 / ❌ 偏差）→ 归档，判断历史完全透明。
信号标签体系
重要性分级
| 标签 | 含义 |
|---|---|
| ⚡ | 战略级 — 影响技术选型或架构走向 |
| 🔧 | 可操作 — 近期可落地的工程实践 |
| 📖 | 参考 — 背景知识，按需查阅 |
| ❌ | 不收录 — 噪音、重复、软文 |
方向标注
| 标签 | 含义 |
|---|---|
| 🎯 | 主方向 — 当前核心关注域 |
[方向名] |
团队专项追踪（如 [Coding Agent]、[RAG]） |
Devil's Advocate — 独立质疑机制
对每日评为 ⚡/🔧 的最强信号，流水线额外生成一条具体反驳：
🔥 最强反驳
- [信号名]：具体质疑角度（禁止空话）
目的是对抗确认偏误，保留判断的独立性。
假设追踪与月度校准
流水线维护 19 条 AI App 领域假设，置信度每月自动校准：
- 日常信号触发时实时比对假设清单
- 大佬观点（Karpathy / Altman / LeCun 等）与假设冲突时标注假设序号
- 月度汇总：置信度上下浮动上限 ±0.08，更新 watch-list
校准记录归档于 memory/，可通过 MCP get_predictions 接口查询。
Pulsar 自动化系统
本仓库内容由 Pulsar 驱动生成：
- 开源模板：sou350121/Pulsar-KenVersion
- 技术栈：Python 3.11 + DashScope (qwen3.5-plus) + Telegram Bot + GitHub Contents API
- 自托管，2GB RAM 约束下稳定运行，无外部 SaaS 依赖
如需复用本系统监控其他领域，参考 Pulsar-KenVersion 的 setup.sh 一键部署流程。
姊妹仓库
VLA-Handbook — Pulsar 系统的机器人视觉-语言-动作研究臂，追踪 VLA 论文、SOTA 进展与具身智能理论。
跨域规则引擎在两个仓库的信号之间建立连接：AI App 领域出现 embodied AI 实践突破，或 VLA 领域的扩展律研究影响 Agent 架构选型时，自动触发跨域洞察。
贡献与使用
- 内容归档由自动化流水线写入，人工内容请参阅 CONTRIBUTING.md
- Agent 行为规范参见 AGENT_CONSTITUTION.md
- 多 Agent 协作约定参见 AGENTS.md
许可证
内容以 CC BY 4.0 授权。引用时注明出处即可。
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