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ESLint v10 发布，但有开发者已经在考虑换 Biome 了

广泛使用的代码检查工具 ESLint 发布 v10 版本，完成架构调整，移除旧版配置系统，改进查找配置文件方式等。但生态兼容性有问题，迁移成本高，部分开发者考虑换用 Biome 等替代工具。

《生化危机》女主Milla Jovovich与工程师好友用Claude开源AI记忆系统MemPalace，在LongMemEval获全球首个满分。虽上线后被社区挑刺，团队公开认错，但其成绩和免费本地运行优势仍受关注。

机器人操控有「数据困境」，传统方法需大量人工标注动作演示数据。中山大学王广润教授团队从视频生成模型「借」物理直觉，提出PAR和PhysGen，与英伟达DreamDojo核心思路一致，验证了新的技术路线。

清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」，发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架，经MARL端到端训练，4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型，且在标准QA任务也出色。

文章聚焦大模型上下文工程，介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础，但其有脆弱、难管等痛点，促使向上下文工程演进；Skills是能力单元，可显式化能力、动态组合；MCP解决能力集成问题，虽有争议但理念重要。

Datasette创始人Simon Willison公开指南，教专业开发者用Claude Code等AI编程工具提效，总结8大实战模式重构程序员工作方式。还提出认知债务概念，Hacker News对此有不同观点。

字节Seed与清华AIR团队开源CUDA Agent，在GPU内核优化基准KernelBench上成绩优异。它是大规模智能体强化学习系统，训练数据经多阶段构建，分阶段训练，全面超越商业模型，还开源了训练数据集。

在医疗AI领域，模型静态评测与临床问诊能力存在断层。清华刘洋团队提出DOCTOR - R1，将临床问诊建模为POMDP，用强化学习训练。实验验证了其有效性，对医疗AI发展有深远启示。

本文探讨在灵码内使用Claude Skills能力，介绍其实现机制、灵码适配方案。还以代码审核场景为例，展示自定义Skill的创建方法，总结Claude Skills优势及应用场景，展望其与MCP的发展前景。

过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题，ERNIE 5.0 借此提出，用统一自回归框架做多模态理解与生成，在架构、训练与系统层面有创新，评测中各模态能力表现出色。