按兴趣浏览，循来源深入。
Reddit 用户 /u/Electrical_Ninja3805 公开一份 briefing 文件，让 Claude Code 等强模型写规格与任务卡，由本地 8-bit Ornith 1.5-9B 执行命令、构建、git 等机械性工作，以降低 Claude token 开销。文件涵盖小模型能力预期、精确到文件行范围与预期输出的任务写法、每任务新会话等运行规则，以及用 git 和日志而非模型自述做验证。实测中 9B 完成 75-commit 的双仓库合并且回归测试全过，但耗时约一天，远慢于 Claude 单独约一小时。
推荐理由：作者给出一份可直接复用的 briefing 文件，并附 75-commit 合并实测与耗时对比，读者可据此评估本地小模型跑编码任务的取舍。
作者 DJtx001 发布 ai-coding-playbook 仓库，主打让 AI 编码产出可以被验证的完整方法论，不绑定模型或编辑器。内容包括 6 章 HTML 主教程、一页纸速查手册，以及来自 obra/superpowers 的 14 个 skill 完整副本和离线安装脚本，可复制到 ~/.claude/skills/ 使用。核心主张包括 TDD 闸门、要求出示命令加输出加退出码的验收方式、按爆炸半径路由任务复杂度、会话卫生和用子代理独立核对 SPEC。
推荐理由：给出完整的可验证工作流方法论，含两道验收闸门和 14 个 skill 的安装与出处，任何模型和编辑器可直接套用。
alicexl 在 GitHub 开源 mini-agent 项目，用 6 个递进的最简 demo 拆解 Claude Code、Cursor、Devin 这类自动干活工具的底层机制，核心公式为 Agent 效果 = LLM 能力 × Agent 工程。demo1 为 ReAct 循环 base，demo2-6 分别正交叠加记忆、工具扩展、规划、多 Agent 与约束五条轴；每个 demo 附讲稿、约 400-720 行可直接运行的 agent.py 和 README，默认通过智谱 BigModel 的 Anthropic 兼容网关调用 glm-5.2 模型，换官方 API 只需改 BASE_URL 和 MODEL。
推荐理由：用 6 个递进可运行的 demo 拆解 ReAct、记忆、工具、规划、多 Agent 与约束各轴，适合想从零看懂 Agent 工程底层机制的读者。
Reddit 用户 /u/PilgrimofHaqq2 发布 9 条可加入 AGENTS.md、CLAUDE.md 或系统提示词的思考纪律规则，在 4 个模型上共 664 次运行测试，任务零损失，最多减少 29% 思考量。
推荐理由：作者用 664 次运行和盲测脚本验证 9 条规则，给出各模型思考量变化和被无证据要求回退时的表现差异，方法可复用。
alexvervloet 发布 multimodal-deep-dive 仓库，通过 11 个分节示例从零讲解多模态 LLM 的实际工作方式，涵盖图像输入的 content-block 结构、截图转结构化 JSON、多图对比、语音转文字与文字转语音、图像生成、多模态 RAG 和原生 PDF 输入。
推荐理由：仓库用可运行的分节示例拆解多模态请求的 content-block 结构与图像 token 成本，并给出 OpenAI 与 Claude 的能力差异对照。