跨赛道专题
同一技术出现在多个赛道时的汇总入口。避免重复阅读，直接找到”关于 X 的所有文档”。
Claude Code 研究索引
Claude Code 是 Anthropic 的商业级 AI 编程 Agent（512K+ 行 TypeScript），在本站跨两个赛道出现：
| 赛道 | 文档 | 聚焦点 |
|---|---|---|
| Agent 框架 | 生态定位 | 产品三形态、市场趋势 |
| Agent 框架 | 总架构 | 五层架构、queryLoop |
| Agent 框架 | 工具循环 | 7 阶段管线、权限模型 |
| Agent 框架 | 多 Agent | Subagent → Swarm 递进 |
| Agent 框架 | System Prompt | 组装链路、优先级 |
| Agent 框架 | Dynamic Workflow | 编排外置、5 原语 |
| Agent 框架 | 工具与权限 | 工具注册、权限检查 |
| Agent 框架 | vs 开源框架 | 8 维度对比矩阵 |
| Agent 框架 | 版本演进 | 0.2→2.1.185 里程碑时间线 |
| Agent 框架 | Agent SDK | SDK API、三形态复用 |
| Agent 框架 | MCP 深度集成 | 7 种传输、OAuth、Elicitation |
| AI 记忆 | 记忆系统 | memdir、autoDream |
| AI 记忆 | vs Codex 记忆 | 12 维度对决 |
| 沙箱 | Coding Agent 沙箱对照 | 隔离技术对比 |
推荐路线：生态定位 → 总架构 → 工具循环 → 多 Agent → Prompt → Workflow → MCP → SDK → 版本演进 → 记忆
Codex 研究索引
OpenAI Codex 是 Apache-2.0 开源的 AI 编程 Agent 系统（124 Rust crates），同样跨两个赛道：
| 赛道 | 文档 | 聚焦点 |
|---|---|---|
| Agent 框架 | 产品全景 | CLI/App/IDE/Cloud/SDK |
| Agent 框架 | 总架构 | 四层架构、run_turn |
| Agent 框架 | 工具循环 | ExecPolicy → Sandbox |
| Agent 框架 | App Server | JSON-RPC 2.0 |
| Agent 框架 | 沙箱与安全 | 三平台 OS 沙箱 |
| Agent 框架 | 记忆系统 | 两阶段 pipeline |
| Agent 框架 | Prompt 工程 | AGENTS.md、Skills |
| Agent 框架 | vs 开源框架 | 全维度对比 |
| Agent 框架 | 多 Agent 编排 | MCP Server + Agents SDK |
| Agent 框架 | 架构演进 (TS→Rust) | 124 crates Monorepo |
| Agent 框架 | Computer Use | 后台虚拟光标、Chrome 扩展 |
| AI 记忆 | 记忆深度剖析 | 并行提取 + 全局整合 |
| AI 记忆 | vs Claude Code 记忆 | 设计哲学差异 |
| 沙箱 | Coding Agent 沙箱对照 | 隔离技术对比 |
推荐路线：产品全景 → 总架构 → 工具循环 → App Server → 沙箱 → 多 Agent → Computer Use → 架构演进 → 记忆 → Prompt
深度对比专题（NEW）
两大 Agent 的直接对照分析：
| 文档 | 聚焦点 |
|---|---|
| 全维度对比 | 12 维度深度对比（架构/安全/MCP/记忆/多Agent/成本/IDE/Computer Use） |
| MCP 集成对比 | 传输方式、配置层级、OAuth、Server 模式、互操作场景 |
推荐路线：先看全维度对比建立全景认知 → 再按兴趣深入单维度（如 MCP 对比）
MCP 跨赛道索引
MCP（Model Context Protocol）相关文档分散在三个赛道，MCP 专题索引 汇总了全部入口：协议对比、Claude Code / Codex 的 MCP 实现、记忆桥接层与拓扑分析。
读完你应能：说清 MCP 的传输方式差异、两大 Agent 的 MCP 集成架构、以及 MCP 在记忆系统中扮演的桥接角色。
WeKnora / DB-Agent-Memory 跨赛道索引
犀牛鸟 2026 的两个腾讯核心项目分别是 RAG 与 AI 记忆赛道的主角，又在对方赛道反复出现。WeKnora / DB-Agent-Memory 专题索引 汇总了两个项目的全部文档入口、跨赛道出现位置与对照表。
读完你应能：找到任一项目从精读到竞赛指南的完整阅读链，并说清两个项目「知识检索 vs 经验记忆」的边界。
选题决策索引
从 14 个候选项目到最终选择的分析路径：
| 文档 | 定位 |
|---|---|
| 8 候选项目调研 | 14 → 8 的筛选过程和评估维度 |
| 选题策略 | 兴趣 × 能力 × 机会窗口决策框架 |
| 14 候选项目速查 | 14 个项目完整对比表（Stars、活跃度、新手友好度） |
全部竞赛指南汇总
| 赛道 | 竞赛指南 | 形态 | 第一周 checklist | 环境矩阵 |
|---|---|---|---|---|
| RAG / 知识库 | WeKnora 竞赛指南 | 独立 CONTRIB | 有 | 有 |
| AI 代码沙箱 | CubeSandbox 竞赛指南 | 独立 CONTRIB | 有 | 有 |
| 目标检测 | YOLO-Master 竞赛指南 | 独立 CONTRIB | 有 | 有 |
| 移动端推理引擎 | ncnn 竞赛指南 | 独立 CONTRIB | 有 | 有 |
| 分布式数据库 | guide Ch13 实战指南 | guide 末章 | 有 | 部分 |
| QUIC 协议 | guide Ch13 实战指南 | guide 末章 | 有 | 部分 |
| Agent 框架 | guide Ch16 竞赛实战 | guide 末章 | 有 | 有 |
| AI Agent 记忆 | guide Ch20 竞赛指南 | guide 末章 | 有 | 部分 |
「第一周 checklist」= 包含具体第一周行动步骤；「环境矩阵」= 包含开发环境 / 依赖 / 编译流程的结构化表格。「部分」表示有相关信息但不是标准表格形式。