HumanLayer 实现任务传送

非常酷的演示，展示了 @marcelfahle 如何使用 humanlayer 处理需要设计和规划的大型工程任务（用 openclaw 和 @AmpCode orbs 处理较小的部分）

Code mode （注：主推文内容仅为"Code mode"两词，来源为 X：Dex Horthy（HumanLayer）（@dexhorthy），无更多正文信息可翻译。）

Dex Horthy 宣布开源与 @mattpocockuk 讨论后产出的 pull request skill，该技能随 HumanLayer 捆绑提供，基于 /show-me 并加入引导指令，用来削减多数 Agent PR 中的冗余噪音。可通过 npx skills add humanlayer/skills --skill visual-pr 安装。

这人懂行。这既是 @0xblacklight 的创新，也是 dex 的创新。

性能工程：🦄 AI That Works #74 https://x.com/i/broadcasts/1nJOLQjaXqnxR

今日所学："/grill-me"也能用在早餐上--干杯 @mattpocockuk

Dex Horthy 介绍本期 AI That Works 节目中 @tbrownio 分享的 "compounding" 复盘流程：每当智能体 pull request 需要人工引导时生成 post-mortem。每周末回顾这些 post-mortem，逐步改进技能、任务提示词和智能体记忆文件，以避免问题再次出现。

@pvncher 分享技巧：让 Astra 把应用截图拼成 contact sheet，减少图像读取调用次数，节省大量上下文用量。Dex Horthy 转发补充该技巧对 fable 同样有效，他最早见 fable 主动这样做，且拼图也适用于从视频中提取时间线。

哦不错，@AndrewWarner 在 NextNewThing 上对 humanlayer/skills 做了个小解析 - https://www.youtube.com/watch?v=aX8Y183qDpY&t=355s

Dex Horthy 回应 Peter Yang 对"软件工厂"的质疑，主张"亮灯工厂"模式--尽可能自动化，但保留人类在环。Peter Yang 认为除验证和测试外，AI 尚无法在无人类定义需求或检查工作的情况下端到端构建新功能，并质疑有哪些产品真正做到了这一点。