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## Recent research and technical writing

- [Claude 给 AI 文本加水印，就能给内容办身份证吗？](https://www.mkshell.com/posts/claude-ai-watermark-provenance.md): 从 Claude 的文本水印与签名来源信息出发，拆解它和 AI 检测器、C2PA 的边界：它能证明什么、会在哪些改写中失效，以及企业与学校不该据此做哪些判断。
- [MaiBot 不是来替你办事的：一次陪伴型 Agent 的源码拆解](https://www.mkshell.com/posts/maibot-companion-agent-source-reading.md): 从官方文档、依赖清单与源码入口拆解 MaiBot：它怎样把“像群友一样聊天”的目标落实为发言时机、人格、长期记忆和可扩展运行时。
- [Multica Runtime 到底拦了什么：一次危险操作会经过哪些边界？](https://www.mkshell.com/posts/multica-runtime-security-boundary.md): Multica 的 runtime 负责调度与身份隔离，不是通用的操作系统安全沙箱。本文结合一次受控实测与官方资料，拆开危险操作实际会经过的流程、能被拦住的地方，以及真正的安全边界。
- [pi 源码解读｜pi 是一个怎样的 Agent Harness？](https://www.mkshell.com/posts/pi-agent-kernel-source-reading.md): 从 pi-mono 的包边界、AgentSession、ResourceLoader、Extension 与 SessionManager 出发，解释 pi 的可编程边界，以及把它放进 Local First Agent OS 时哪些能力仍需自己构建。
- [Cookbook解读｜大型代码库里，先别让 Agent 读完整个仓库](https://www.mkshell.com/posts/large-codebase-context-scope.md): 带读 Claude Code 的大型代码库指南：从一个找错登录链路的任务出发，理解目录规则、受限读取、代码智能与跨包计划如何让 Agent 看见恰好够用的代码。
- [Pi 源码解读｜Agent Harness 和 Agent OS，到底差了什么？](https://www.mkshell.com/posts/pi-harness-vs-agent-os.md): 从 Pi 的 Agent、AgentSession 与 Extension API 出发，解释它为何是适合改造的 Agent Harness，以及它距离 Hermes、OpenClaw、nanobot 这类个人 Agent OS 还缺哪些运行时层。
- [Cookbook解读｜Plan、Goal、Spec 为什么不能互相替代](https://www.mkshell.com/posts/plan-goal-spec-agent-contracts.md): 结合 OpenAI Cookbook、Claude Code 与 GitHub Spec Kit 的官方资料，拆开 Plan Mode、执行计划、Goal、Spec、Skill 和仓库规则各自负责的工程边界。
- [Buzzword解读｜Claude Tag 不就是能读群聊的 AI 吗？](https://www.mkshell.com/posts/claude-tag-shared-agent-runtime.md): 从 Slack 上下文、团队共享会话、Agent Identity、工具权限与持续记忆五个层面，拆解 Claude Tag 和群聊总结机器人的真实边界。
- [Cookbook解读｜Codex Goal 如何把“继续”变成完成协议](https://www.mkshell.com/posts/codex-goals-completion-contract.md): 从 OpenAI Cookbook 的 Codex Goals 出发，拆解持久目标、证据审计与自动续跑怎样组成完成协议，并对比 Claude Code 的独立判定循环。
- [Cookbook解读｜图像生成 Prompt 为什么更像一份视觉制作说明](https://www.mkshell.com/posts/gpt-image-prompt-visual-brief.md): 从 OpenAI GPT Image Prompting Guide 出发，拆解目标、场景、构图、约束与迭代如何组成一份可维护的视觉制作说明。
- [ClawBench 测到了什么？从真实网页任务到 Judge 可靠性审计](https://www.mkshell.com/posts/clawbench-browser-agent-benchmark-judge.md): 从真实任务、模型表现和评分链路拆解 ClawBench，并通过混淆矩阵重新审视 Agent-as-Judge 的可靠性证据。
- [Cookbook解读｜Macro Evals 如何找到 Agent 系统的故障根因](https://www.mkshell.com/posts/macro-evals-agentic-systems.md): 沿着 OpenAI Cookbook 的 Macro Evals 工作流，拆解它如何从大量 Agent Trace 中归并重复故障、排序高影响模式并回溯根因候选。

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