从官网到 SDK 和 Skill：OAN 如何降低资源发布和发现门槛
基础设施项目要真正被使用，不能只提供协议文本，还需要面向不同角色的进入路径。本文从官网、Docs、Register、Discovery、SDK、Skill 和参考节点实现出发，说明 OAN 如何把复杂的身份、注册、验证和发现流程分层呈现。普通用户可以先理解概念并尝试查询，开发者可以用 SDK 降低接入成本，智能体环境用户可以借助 Skill，节点运营者则可沿着文档和测试套件准备接入。
从代码层面看 OpenAgenet（OAN）：一个面向智能体互联网的工程化基础设施项目
本文从代码层面介绍 OpenAgenet（OAN）的工程特征与优势。OAN 采用多语言、多仓库模块化架构：Rust 用于协议核心、Root、Registrar、Discovery、Trust Indexer 等可信基础设施；TypeScript 用于 SDK、官网、社区 Skill、治理工具和第三方节点测试套件；Python 用于智能体参考实现。文章说明 OAN 不只是协议设想，而是具备 Root 可信发布、Registrar 资源注册、Discovery 验证发现、SDK 集成和测试准入等参考实现。其资源模型覆盖 Agent Service、Skill、MCP Server、Tool/API
大规模代码如何用 Claude Code 进行迁移
Anthropic团队近期利用Claude系列模型，将Bun等百万行级项目从Zig、Python等语言高效迁至Rust/TypeScript：Jarred 11天完成Bun百万行迁移，Mike一个周末重构16.5万行Python为TS。AI驱动六步流程（规则制定→压力测试→批量迁移→编译修复→行为验证→质量评估），大幅压缩周期与成本，同时保障功能一致性和性能提升。
Claude Code两周100万行背后，藏着19个坑没人提！
Anthropic用Claude Code两周完成Bun百万行代码Zig→Rust迁移，测试全通后仅19个回归问题；另有一项目周末即迁16.5万行Python至TS。核心不在“写代码”，而在建规则、设裁判、记账本、立断点——让AI长任务可验证、可恢复、可问责。（239字）
