YouTube 技术分享课程

Ruflo 用最多 60 个并行 Agent 同时处理编码、测试和安全审查，并通过共享记忆与模型路由降低成本。

NVIDIA Jim Fan 讲述把 LLM 成功配方平移到机器人的"The Great Parallel"：从 VLA 到世界动作模型 WAM、会"做梦"的 Dreamer、以第一人称视频为主食的数据策略，以及通往 2040 终局的三个成就。

Anthropic 在东京举办的 Code with Claude 2026 活动开幕演讲，介绍 Claude 最新能力及开发者生态进展。

Cursor CEO Michael Truell 分享 AI 编程工具的发展愿景，探讨如何通过 AI 增强开发者能力。

用七层金字塔梳理 Claude Code 入门到进阶：安装、模型选择、项目规则、截图调试、任务队列、计划模式、subagents 和 GitHub 协作。

从 LLM 与 Agent 的区别讲起，逐步搭建环境、创建 Hello World Agent、理解记忆与上下文，并实现函数工具调用。

从 Model Context Protocol 的工具发现、工具调用和 stdio transport 讲起，把一个 ADK 博客写作 Agent 接入 Google Trends MCP server。

从 API 为什么不适合模型直接消费讲起，拆解 MCP client/server、tools、resources、prompts 与 context 的边界。

把 AI 使用方式拆成聊天、工具、工作流和自主 Agent 四层，解释 2026 年如何按任务复杂度选择正确层级。

Andrej Karpathy 与红杉 Stephanie Zhan 对谈：Software 3.0、可验证性与"锯齿状智能"、Vibe Coding 与 Agentic Engineering 的分界，以及智能廉价时代人类的新价值——品味、判断与"无法外包的理解"。

深入分析 StockPilot Agent 如何从单一提示词膨胀为失控系统，以及如何通过 Skill、子智能体等模式重构，使其从 62% 提升至 92% 成功率。

用认证文件查找、安全审查和并行修复演示 Claude Code subagents：把探索、审计、实现拆到独立上下文，避免主线程被噪声塞满。

拆解 2026 年最被浪费的 AI 订阅：同款 Claude 20 美元月费，聊天机器人 vs AI Agent 是两种完全不同的工具。实操对比 Claude Code、OpenAI Codex、OpenClaw、Google Antigravity 四大平台，并讲解 Prompt Contracts 四段式提示结构与 CLAUDE.md/AGENTS.md 记忆文件这两项"改变习惯"的核心技巧。

从单次 LLM 调用到自治 Agent 的五个复杂度层级，Dave Ebbelaar 用代码和真实客户案例逐层拆解

从零教学 AI Agent 三大可控要素（Prompt/Knowledge/Tools），用 n8n + Gemini + Airtable 端到端搭 4 个真实可卖的 Agent（费用报销 / 太阳能咨询 / 语音 Qualification），附 30 天拿首付费客户蓝图

从 Agentic AI 基础概念讲到 LangChain、AutoGen、CrewAI、记忆、规划、评估与 n8n 实战，适合作为 2026 年 Agent 工程入门地图。

从 VPS 常驻运行讲到 OpenRouter、Telegram gateway、定时任务、技能、记忆与安全成本边界，适合第一次真正部署个人 Agent。

用本地 27B agentic coding 模型串起 LM Studio、MLX、OpenCode、视觉输入和工具调用，展示离线代码库修改的真实边界。

用 no-code 方式创建个人 Super Agent，连接 Gmail、Slack 和 WhatsApp，设计任务、权限、知识库与自动化边界。

用 Base44 从任务创建、筛选、仪表盘和用户认证一路升级到能理解任务上下文的动态 AI Agent。

用咖啡聊天、日历查询、Make.com 内容流水线和视觉检索示例，清晰区分 LLM、AI workflow 与真正由模型接管决策的 AI Agent。

从上下文窗口、token、Embedding、向量数据库和 RAG 讲到 LangChain、LangGraph 与 MCP，把 AI Agent 拆成可理解的工程积木。

从 /agents 自动生成、手写 Markdown 角色、工具权限、模型选择和 project memory，建立可复用的 Claude Code 子智能体工作流。

Anthropic 官方工程师分享如何在生产环境中高效使用 Claude Code，涵盖工程实践、调试技巧和团队协作模式。

深入讲解 MCP（Model Context Protocol）的架构设计与进阶用法，探讨如何构建多 Agent 共享治理机制。

探讨在生产环境中实践 Vibe Coding 的经验与避坑指南，兼顾开发效率与代码质量。

介绍 Mirage 这种虚拟文件系统如何取代 MCP 工具调用模型，让 Claude 通过原生 bash/cd/cat/grep 操作任意外部数据源（Google Drive / Gmail / Drive），无需为每个新场景手写 MCP server。

用同一个 AI 任务管理器测试 n8n、Claude Code 和 Base44 Super Agents，比较工作流、开发者工具与零代码 App Builder 的真实差异。

从 Git、工作目录和 Markdown 上下文讲到计划模式、子智能体、连接器权限、定时例程与 Netlify 部署，重点建立可复用、可审查的 Agent 工作系统。

用 Claude/Opus 与 Base44 从零生成作品集网站和卡路里追踪器，重点训练结构化提示词、数据库字段设计、AI insights 与验收流程。

用航班预订场景讲清 MCP 为什么存在、client/server 架构、JSON-RPC、stdio/HTTP 传输，并从零构建可被 Agent 调用的 tools、resources、prompts 与自定义 client。

从 LM Studio、显存与上下文窗口讲到 Continue、Kilo Code 和 Claude Code Router，建立可落地的本地 AI 编程工作流。

从上下文压缩与工具治理讲到 GitHub MCP、代码审查 Skill、子智能体和 CLAUDE.md 分层记忆，搭建可复用的专业 Agent 工作流。

用 Cursor 演示如何让 Agent 先理解代码库、生成计划、迭代 UI、调试失败、补测试并把经验沉淀进团队 rules。

把 Claude 从聊天工具升级成可复用工作系统：用 CLAUDE.md、workflow 文件、计划审查和澄清问题搭建研究与内容再利用 Agent。

用一个初学者教程串起 Claude 的 Chat、Code、Co-work、Projects、Design 和连接器，建立从提示词到自动化任务的工作台视角。

把一句习惯追踪器需求变成可上线应用：先收敛 MVP，再用 AI 生成前端、并行补后端和品牌 UI，最后部署验证。

Garry Tan 用 G Stack 演示从 YC office hours、adversarial review、design shotgun 到浏览器 QA 和多 PR 并行的 Agent 工程团队流程。

从编辑器运行、CLAUDE.md 项目记忆、Playwright/Context7 插件，到 GitHub MCP、/compact 与 /insights，整理一套低门槛但稳定的 Claude Code 入门配置。

从 Ollama 安装、Qwen3 8B 本地模型、OpenCode 配置，到 Next.js 组件生成和 API 路由验证，搭一套可离线运行的 AI 编码环境。

用 Claude Code 时代的实际边界判断，拆清 Skills、MCP、CLI 脚本和云端 Agent 微服务分别适合承载什么。

从 VS Code 工作区、CLAUDE.md 项目规则和计划模式讲起，把一次研究报告任务沉淀成会提问、会执行、会迭代的 Agentic Workflow。

从 Obsidian 工具调用、Docker MCP Toolkit、dice/timer 自定义 server，到 Kali 容器和 stdio/HTTP 传输，建立 MCP 工具服务器的实战视角。

用落地页、Chrome 摘要扩展、图片文案脚本和本地习惯追踪器，练习从计划、生成、截图反馈到上下文管理的 Claude Code 入门闭环。

按基础层、增强层和 Agentic 层拆解 Claude：从 Web Search、Artifacts、Memory、Projects，到 Connectors、Skills、Claude Code 与 Computer Use。

按 Agent harness、模型、IDE、开发栈、生产力工具、AI 框架和平台七层拆解 2026 年真实开发者 AI 工具选择。

从 PRD、技术设计和 AI Spec 的边界讲起，用认证、PG Vector 和 YouTube 分析功能演示如何先写规格、拆任务、审查并逐步提交。

从 Warp/Oz 环境、Skill、GitHub 仓库和云端 runcloud 命令讲起，把前端、后端、测试 Agent 并行运行并接入 PR 审查。

从五个 persona 并行评审、YAML front matter、触发描述和工具权限讲起，建立 Claude Code 子智能体的创建、调试与使用边界。

从 Neuroflow 三人团队 demo、直接消息、文件所有权、计划审批到 shutdown 流程，拆解 Claude Code agent teams 的真实协作边界。

从记忆迁移、模型选择、Projects、Skills 和 Connectors 讲到 Co-work 定时任务与 Claude Code，把 Claude 从问答框升级成可复用工作系统。

从模型、工具 harness 和自建 AI layer 的三层结构讲起，拆解 rules、skills、MCP、hooks 与多会话 Ralph loop 如何把 agent 变成可验证流程。

用 Tracer 演示 Claude Code 和 Codex 在同一项目目录里共享上下文、互相 review、分工生成市场情报仪表盘。

从 NPX 启动、模型选择、trajectory view 到插件安全边界，拆解开放式 Coding Agent harness 为什么会成为模型之外的核心竞争点。

从安装、模型与 token、权限 settings、VS Code 扩展、重构、CLAUDE.md、skills、MCP 到 sub-agents，整理 Claude Code 的开发者日常工作台。

不用框架，从 completion、消息历史、工具 schema 到 tool result 回灌，拆出一个可扩展 mini-agent 的最小实现。

从 agent native Slack、ACP connector、频道上下文、模型分工到手机远程控制，拆解 Buzz 如何把多种 coding agent 放进团队流程。

从自定义看板、模式权限、provider 切换到调用 Claude Code/Codex 的 coordinator-worker 模式，拆解插件化 Harness 的真实价值和成本边界。

从 intent、spec、ticket、build、review 到 sandbox 和 token 成本，拆解如何把 Agent 编排成可验证的软件交付流水线。