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从 Prompt 到 Context：基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述
本文围绕Context Engineering展开，介绍其定义、与Prompt Engineering区别，从LLM OS视角说明其重要性，指出context处理不当的问题，对其分类及处理管理过程进行探讨，还提及面向LLM Context开发的变化。
2.1K星CCPM：多Agent任务，流水线一样并行Coding
CCPM基于GitHub Issues + Git worktrees，有严格五阶段流程。多agent负责同一issue不同子任务，实现任务级并行，最高提升3倍交付速度，75%降低Bug率，还能避免上下文丢失等问题，有详细工作流程和命令。
6.2k 谷歌开源LangExtract，主打精确溯源的长文档抽取
谷歌开源 Python 库 LangExtract，能让 LLM 依用户指令从非结构化文档提取结构化信息。它可处理临床记录等，具备精确源接地、可靠输出等特性，支持多模型，无需微调，适用于各领域。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
来自 OpenAI 离职员工的爆料：关于 OpenAI 的一些思考
OpenAI 前员工分享工作感悟，谈及公司文化、代码管理、个人收获及 Codex 发布情况。指出公司成长快但扩张中问题多，文化自下而上且精英主义，代码库大且围绕聊天构建，Codex 发布迅速成果佳。
纳米AI，拯救被电商套路榨干的2小时
作者买吸尘器时在电商平台耗费大量时间，凸显购物决策难题。纳米AI超级搜索智能体登场，能精准分析需求、筛选信息、比价等，还能制作AI视频和儿童教育内容，交互体验也有创新。
拒绝强行AIGC！| 一种安全实用、准确率高的Text2Sql方案
在金融、医疗等对精确性、透明度和安全性要求高的领域，完全依赖大模型NL - to - SQL能力易出错。本文提出基于函数调用LLM的新范式，将LLM能力聚焦于调用预定义功能函数，提升了数据检索的准确性、透明度和可维护性。
【7.2K Star】Google 基于LangGraph打造全栈Deep Research
谷歌开源Deep Research全栈应用，前端用React（with Vite）和Shadcn UI，后端研究代理用LangGraph，需Redis和Postgres数据库，LLM用Google Gemini，网络搜索用Google Search API，还介绍了Agent执行流程。
领域驱动的 RAG：基于分布式所有权构建精准的企业知识系统
银行技术供应商为解决文档和专业知识获取难题，探索用 RAG 技术，严格将 AI 作咨询工具。重新分配 RAG 实施所有权，采用元数据方法，探索伸缩性解决办法，构建完整应用并评估性能，结果令人振奋。
Manus突发上新文生图！告别“抽卡”，Agent+深度思考联合创作
Manus深夜官宣支持生成图像，与一般AI绘图工具不同，它能理解画图目的，规划方案后再生成。它可完成如房间装修可视化、饮料瓶设计等任务。目前已开放注册，不过付费价格遭网友吐槽。