#Agent

推荐理由：Figma 官方总结了六种智能体用法，附具体提示词示例，设计师可直接照着把智能体引入日常设计工作流。

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推荐理由：原文以竞品分析 Agent 为例拆解检索低效、上下文过载和陈旧信息三类问题，并给出 grep、offload、子代理委托等可直接复用的做法。

推荐理由：作者以 Google Agent Skills 维护者身份拆解了完整 CI 门禁与 AI 评审规则，读者可把同一套版本化、原子化评测方法迁移到自己的技能仓库。

推荐理由：原文厘清 code mode 与 sandbox 是两个不同概念，并给出 Pydantic AI 中沙箱边界的三种位置与 workspace 组合方案，可迁移到智能体隔离设计。

推荐理由：OpenRouter 官方实测数据，读者可据此了解语音智能体的延迟构成、成本分布和各模型选型差异。

推荐理由：原文用基准数据和 trace 分析说明工具设计如何影响浏览器智能体的成本与速度，方法可迁移到其他智能体优化。

推荐理由：Anthropic 结合 Pokémon 与基准评测拆解智能体记忆组件， dreaming 修正错误笔记将通关结果反转，对设计记忆系统有直接参考价值。

推荐理由：Lovable 创始人复盘多次重构智能体架构的取舍，读者可借鉴约束问题、控制执行、用知识文件替代微调等可迁移方法。

推荐理由：指南回顾了 Binance 被盗和 Claude Code Cursor 扩展被投毒等事件，并给出可立即执行到 30 天内完成的安全措施清单。

推荐理由：原文用 50 题实测数据说明路由省钱的前提条件，并给出 thinkingLevel 设置和缓存兼容等可直接落地的规则。

推荐理由：官方给出完整可复用的 233 行审查脚本和四款模型的实测成本与耗时数据，读者可以按步骤把它接入 pre-push 钩子或 GitHub Actions。

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推荐理由：官方复盘开源付费投放智能体的架构取舍，提供上下文分层、代码化计算、工具按需发现等可迁移设计经验。

推荐理由：原文完整拆解了如何用技能、环境和记忆让设计智能体学会团队审美，方法论可迁移到其他 Agent 项目。

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