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Harness Engineering：耗时一周，我是如何将应用的AI Coding率提升至90%的
文章结合Anthropic、OpenAI方法论与项目实践，分享为存量Java应用构建Harness体系，将AI代码率从不到25%提至90%的方法。介绍Harness概念、现状挑战、实战步骤、关键经验及效果，还对其未来发展做了展望。
GPT5.5 + Codex 如何跑一整夜，编程的下一步，不是辅助编程，是可托管执行单元
文章指出GPT - 5.5在Codex里展现出强大自主性，能处理长时程任务。还介绍让其跑长任务的方法及面临的问题，强调长任务需状态机、证据链等，社区也在构建相关工作流层。
AI搜索优化（GEO）：从“被看见”到“被选中”的7个真相！【必看】
白杨SEO分享AI搜索优化（GEO）从“被看见”到“被选中”的7个真相，含为何做GEO、竞争内容、让AI理解和信任品牌的方法、成默认推荐答案的条件、效果评估及长期坚持的原因等。
企业养虾🦞（OpenClaw），虾住在哪里比虾本身重要
文章从企业 Agent 落地角度，探讨让龙虾发挥价值的方法。指出企业养虾和个人不同，需建知识体系，包括数据、关系、操作和技能四层。还以飞书为例，说明其优势，并强调知识体系才是企业真正资产。
我想给 OpenClaw 接上语音，结果有人先做了
作者一直想用语音对接 OpenClaw，却发现「光帆AI」团队已朝此方向发展。他们用 APP 跑通「耳机 + 服务」链路，后续将迁移到硬件。作者体验后觉得交互爽，还介绍了接入方法、安全模式等。
清华新框架让大模型学会「精读略读」！实现12倍端到端加速，基准评分翻倍
清华等团队提出全新框架RAM，受人类阅读认知启发，将“精读+略读”混合策略引入上下文压缩，突破现有方法效率瓶颈，在多任务上表现出色，实现12倍端到端加速，为长上下文LLM部署提供新范式。
OpenAI 开发者的 Skill 经验：如何使用评估系统来优化 Skill
文章聚焦 OpenAI 开发者优化 Skill 的方法，指出迭代 AI 技能效果难测，可借助评估系统。介绍了用 Codex 评估的流程，包括明确标准、创建技能、手动触发找漏洞等，还提及不同阶段的评估重点和工具。
AI看图一本正经胡说八道？「一拉一推」让模型看得全又准｜微软x清华
随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。
拿着做数学题的 PRM 来评判 Agent 调用工具，基本是行不通的！
目前评估体系多为结果导向，在工具调用上缺乏像样的PRM基准。Arizona State University和Intuit AI Research研究者推出ToolPRMBench，指出用做数学题的PRM评判Agent调用工具行不通，还介绍了其构建方法、训练范式和实验结果。
免费开源、可本地部署的AI私人助理Clawdbot，保姆级搭建教程来了
本文提供免费开源、可本地部署的AI私人助理Clawdbot的搭建教程。它能在多平台运行、连接工具和技能。教程涵盖创建虚拟机、安装Node.js和Clawdbot、设置连接等步骤，还介绍技能扩展和VPS运行方案。