Agent 与自动化01
doyled-it/excalidraw-skill · Agent skill for generating editable .excalidraw diagrams that argue visually: deterministic layout, text measurement, geometry preflight. Installs into Claude Code, Codex, or any skill-aware agent.
excalidraw-skill 是一个可安装到 Claude Code、Codex CLI 等支持 skill 机制的编码智能体中的技能包，用于生成可编辑的 .excalidraw 图表。它强调“结构本身承载论证”，通过扇出、时间线、汇聚、分区等布局来表达关系，并要求使用真实事件名、载荷和 API 调用作为证据元素。配套提供确定性布局工具（文本测量、容器尺寸计算、正交箭头路由、几何预检），使多框图表在首轮生成时即可避免溢出、重叠和裁剪问题。渲染器为可选组件，仅用于视觉校验。
评测与安全02
langchain-ai/agentevals · Readymade evaluators for agent trajectories
AgentEvals 提供一组用于评估智能体（Agent）执行表现的评估器与工具，重点关注 agent trajectory，即智能体运行过程中的中间步骤。它既可以基于参考轨迹进行匹配判定，也支持以 LLM 作为评判者（LLM-as-judge）来评估轨迹准确性，并包含针对图结构轨迹的评测方式，可作为构建智能体评测体系的概念起点。同时提供 Python 与 TypeScript 版本。
工具与应用03
Vercel 在旧金山的 Ship 大会上发布了几项后端新能力。原来它主要处理“有人请求才干活”的任务，像需要一直开着的视频转码、队列处理这类后台工作不太合适。这次推出的 Daemons（公测中）可以让开发者部署常驻容器，区域和实例数自己定，崩了自动重启，worker 主动去队列或数据库领任务；同时 Python 支持（FastAPI、Flask、Django）和给 AI agent 用的持久存储 Drives 转为正式可用。对开发者来说，以后更多后端负载可以直接放在 Vercel 上跑，不用再单独搭一套常驻计算服务。
文中可用工具
- Daemons部署常驻后台 worker 容器，自动重启并从队列领取任务（公测中）
- Vercel Queues提供任务队列，供 worker 拉取要处理的工作
- Vercel Drives给 AI agent 用的持久文件存储，可跨沙箱和环境继续使用（正式可用）
- Vercel Functions请求驱动的无服务器计算
- Vercel CLI命令行部署工具
- Container Registry存放 Vercel 构建的容器镜像
- Next.js官方示例中用作前端框架
- Python后端运行时，正式支持 FastAPI、Flask、Django
- FastAPIPython Web 框架，现获正式支持
- FlaskPython Web 框架，现获正式支持
- DjangoPython Web 框架，现获正式支持
- FFmpeg官方示例中用于视频转码和生成缩略图