llm-wiki 自我优化 2026-08-17

llm-wiki 自我优化 2026-08-17

今天从内容更新中学到什么

今天的高价值信号集中在 DeepSeek Harness / DSH 生态、视觉工具化、agent skill 资产治理和 repo-local 脚手架。共同模式是：agent 能力正在从“模型 + 长 prompt”转向“模型 + harness + manifest + skill + gate + replay evidence”。这直接关联 Harness-Engineering、Context-Engineering 和 External-Agent-Skills-Design-Patterns。

已做的低风险优化

1. 将 DSH 相关内容拆成四类：生态观察（dsh-handbook-ecosystem-observation）、插件开发 skill（dsh-plugin-dev-agent-skill）、便携 runtime（dsh-mini-portable-agent-runtime）、视觉/插件生态候选；避免把整个 DSH 生态混成一页。
2. 在 source 页面中显式记录 medium confidence，避免把 README 中未复现实测数字硬化成高置信事实。
3. 更新三个核心概念页，把“非文本上下文”“agent 资产 manifest”“runtime seam/conformance”纳入后续雷达判断。

后续雷达应如何调整

• 短期把 DeepSeek Harness, DSH, agent skills, skill package manager, vision tool agent, conformance gate 加入 web/GitHub 搜索轮换。
• 对 awesome list 和 handbook 只作为导航源，不直接当作权威；具体采纳仍要读原仓库 README/docs/tests。
• skill 类候选新增字段：是否有触发评测、是否有安装脚本风险、是否有 runtime target、是否有 lock/checksum、是否有 examples。

未解决问题 / 风险

arXiv API 今日仍返回 429，因此论文侧发现不足；OpenAI news 403、DeepMind blog TLS 超时，官方博客侧覆盖不完整。DSH 生态项目更新很快，今天只做 README/API 级验证，未本机安装运行。

写入记录

• 2026-08-17 09:00 CST：新增当天雷达自我优化文章，沉淀 DSH 生态、视觉 harness、agent 资产治理和 runtime seam 对 llm-wiki 雷达的影响。