把值得反复看的技术内容沉淀下来：GitHub 一周热点精选、大厂 Agent 面试题整理。只写"为什么值得看"，不搬运数字。https://mingtian-ten.vercel.app/zh-cnhttps://mingtian-ten.vercel.app/c/github-weekly/agent-llm-skill-mcp-landscape/https://mingtian-ten.vercel.app/c/github-weekly/agent-llm-skill-mcp-landscape/Agent 生态的重心正从"框架"移向 harness 与协议。本文把四条赛道上最值得关注的开源项目摊开：各自解决哪一层的问题、量级如何、什么场景该选谁。Tue, 29 Sep 2026 11:39:56 GMT开源工具框架AgentLLMMCPSkillgithub-weeklyhttps://mingtian-ten.vercel.app/c/agent-interview/context-engineering/https://mingtian-ten.vercel.app/c/agent-interview/context-engineering/上下文工程（Context Engineering）面试题整理。从"什么该进上下文"问到压缩策略、位置排布、成本与失败模式，附一次完整的上下文预算分配实例。Tue, 29 Sep 2026 08:01:53 GMT面试上下文工程Agentagent-interviewhttps://mingtian-ten.vercel.app/c/agent-interview/rag/https://mingtian-ten.vercel.app/c/agent-interview/rag/RAG 高频面试题整理。从"为什么不是微调"一路问到混合检索权重、重排位置、以及召回率上不去的排查路径。Tue, 29 Sep 2026 07:13:00 GMT面试RAG记忆agent-interviewhttps://mingtian-ten.vercel.app/c/agent-interview/tool-calling/https://mingtian-ten.vercel.app/c/agent-interview/tool-calling/工具调用高频面试题。重点在参数校验、错误回灌、并发与幂等——这些才是把 demo 变成可用系统的分水岭。Tue, 29 Sep 2026 06:56:18 GMT面试Agent工具agent-interviewhttps://mingtian-ten.vercel.app/c/github-weekly/2026-09-29-week39/https://mingtian-ten.vercel.app/c/github-weekly/2026-09-29-week39/本周挑出 5 个项目：两个 Agent 编排框架、一个本地优先的数据工具、一个把 LLM 接进终端的思路，以及一个值得单独读设计的检索库。Tue, 29 Sep 2026 06:56:18 GMT开源工具Agentgithub-weekly