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用子模优化做文本选择、段落重排和上下文工程
文章围绕子模优化展开，介绍其在文本选择、段落重排和上下文工程中的应用。指出当前重排器的缺陷，通过子模优化可解决冗余问题。还给出实验结果，凸显其优势，如理论保证、自动停止机制等。
刘鹏飞组发布上下文工程2.0：人机交互的全新视角
刘鹏飞组论文《Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering》重新梳理上下文工程领域。它追溯其20多年历史，给出形式化定义与四阶段模型，探讨关键问题，将其从技术技巧升为系统学科，为理解人机交互提供新视角。
上下文工程（Context Engineering）综述：大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科，通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合，揭示LLMs理解强于生成的矛盾，为AI研究指明方向。
OpenAI 智能体工程指南：10 条实战技巧和 3 种构建模式
OpenAI 给出智能体工程实战手册，介绍用技能、Shell 工具和上下文压缩三 API 让智能体稳定工作。全文涵盖概念、10 条实战技巧、3 种构建模式，有实用案例但数据精确度存疑。
Claude Code 5亿美元背后的AI工程革命
文章介绍了Claude Code的诞生故事、技术选型、开发流程等。它从听歌小工具变为年入5亿美元产品，90%代码自写，开发流程快，还重新设计终端交互。Anthropic团队各环节AI化，也有特殊条件，有些经验可借鉴。
LangChain提出Agent工程化的新分层（Agent harness）
LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商，将Agent开发分三层：Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念，强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
从Vibe Coding到Harness—— 一套大仓AI工程化实战
这是腾讯后端微服务与前端微应用大仓的 Harness 实战分享。介绍了 TAB 工程背景、Harness 组成部分，阐述阶段划分、Agent 演进等，还提及人工关卡、门禁脚本等要点，总结了经验与限制。
APP 是功能的软件化，Skill 是经验的软件化
文章指出移动互联网时代人类把需求装进 APP，Agent 时代则把经验装进 Skill。当前多数人未充分使用 AI，微信接入 Openclaw推动大众拥抱 AI。Skill 是新旧世界耦合点，还具备进化能力，可形成复利。
黄仁勋：每天都在用AI，提示工程可以提高认知水平
黄仁勋在CNN访谈称每天用AI，认为提示工程是高级认知技能，AI会重塑工作非消灭岗位，还提及中国市场重要性，宣布H20获批入华、将发新显卡RTX Pro，不过其他专家看法不一。