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9.7K Star 把 AI 编码的 token 消耗砍了 16 倍
当前AI编码工具默认读取整个项目文件，token消耗高。code-review-graph项目用Tree-sitter解析代码库成图，追踪改动“爆炸半径”，平均省8.2倍token，技术轻量，还能做社区检测。它揭示AI编码瓶颈在信息输入质量。
昨晚，OpenClaw大更新，亲手终结「旧插件」时代
昨晚OpenClaw重大版本更新，内容多到需单独做目录梳理。重点在ClawHub插件市场、多模型支持等。最重要变化是插件生态重心转向，且体系大改、工具能力收敛，还在多方面有更新，创始人指出正式版有功能加载问题。
AI 编码 3.0：人机协作，正在走向多 Agent 协作系统化
文章指出AI编码正从2.0走向3.0，2.0解决生成问题，3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程，协作需从经验驱动转向模型驱动，Kanban和Harness等工具也有了新角色，系统更强调验证和控制。
Seedance 2.0刷屏后，字节还有个硬核模型——3个复杂任务实测Seed 2.0
作者作为AI编程工具深度用户，没追热门的Seedance 2.0，而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务，在TRAE接入其Pro版测试，展现出强大的自主纠错和多任务处理能力，也指出了不足。
退隐3年后回归，周末写的AI一夜刷屏、一周拿下10万Star增速超Linux，Clawdbot之父首次长谈：如今几乎不看自己发布的代码
本文是对OpenClaw开发者Peter Steinberger的深度专访。他曾打造PSPDFKit，隐退三年后回归，用大模型工具开发出OpenClaw。他分享了开发历程、工作方式，探讨AI对编程的影响，还指出大公司采用AI的难点及对开发者的建议。
斯坦福&英伟达提出新范式：推翻Scale Law，在“推理”阶段自我进化，超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。
作为一个接过Aha单的YouTube博主，我来聊聊这个AI产品
文章指出当下AI Agent分化为通用型、生活服务型、开发者工具型和垂直行业型四类。以Aha为例，介绍其作为达人营销垂直Agent平台，在筛选达人、匹配合作、保障安全等方面的优势，还分析了适用与不适用的产品情况。
感觉这次扣子 2.0 触碰了模型和工程的天花板
2026 年，真正好用的 AI Agent 应能拆解目标、推进过程和交付验收。扣子 2.0 正式发布，从“给指令的工具”变为“能干活的工作伙伴”，有技能和长期计划两大核心升级，还具备扣子编程功能，拓宽了 AI 能力边界。
大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。
藏师傅 Kimi K2 Thinking 首测！教你用 Kimi 编程全家桶
本文首发测评藏师傅 Kimi K2 Thinking，介绍 Kimi 编程全家桶。K2 Thinking 有 Agent 化等多方面升级，还推出 Kimi CLI 工具与 KFC 套餐。作者展示全家桶使用方法并多维度测试，肯定其表现，赞 Kimi 战略清醒务实有远见。