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Codex最被忽略的功能
Codex的侧边栏功能常被忽略，但实用性超强。侧边栏有文件、浏览器、终端三个选项，可配合Codex使用，让其成为工作系统一部分，将AI从聊天框推近工作现场。
多模态长文本理解测评首发：46款模型无一攻克128K难关
香港科大等研究者联合提出MMLongBench，用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集，对46个模型测试显示，闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战，OCR和跨模态检索能力是瓶颈。
Clawdbot爆火：Karpathy点赞的开源AI助理，到底是什么？
这两天AI圈被Clawdbot项目刷屏。它是能在手机已有应用中工作的AI助理，有记忆、会主动联系用户、能执行任务。它可在廉价云服务器运行，能力分两层级，成本每月25 - 150美元。
Harness Engineering 时代的失败经验
作者分享在Harness Engineering时代使用Coding Agent的经验，指出虽Agent发展快且有成功案例，但实际应用有诸多问题，如部分模型体验差、自然语言模糊影响长程工作等，还给出解决思路，文章会持续更新。
假简历狂骗硅谷 10+ 家 AI 公司、拿多头薪水被锤！印度工程师喊冤：每周拼 140 小时，我也很绝望
印度工程师 Soham Parekh 同时供职多家硅谷初创公司被曝光。他面试表现佳，获多家公司青睐。Parekh 称是为摆脱财务困境，每周工作 140 小时。事件引发争议，有人视其为骗子，也有人建议他利用名气创业。
用好Agent最重要的技巧不是Skills，是这四个字。
作者分享使用Agent心得，强调“约束先行”，以Claude Code工作文件夹混乱为例，阐述顶层约束的重要性，介绍其规则体系，还展示全局CLAUDE.md文档，指出约束能让Agent工作更有序。
姚顺雨署名：大模型「现学现卖」能力首次被系统评估，腾讯、复旦联手发布CL-Bench
腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench，系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳，揭示当前大模型在该能力上的普遍短板，并指出未来四个探索方向。
提速30倍，Meta重新定义了新一代RAG！
LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。
【访谈对话】造过 Codex 的人，为什么每天用 Claude Code
Calvin French - Owen 曾参与构建 Codex，如今日常用 Claude Code。他与 Garry Tan 在 YC 播客对话，探讨了编程 Agent 产品哲学差异、分发逻辑、上下文工程等，还提及 Segment 重建、未来设想及安全等问题。
认知重建：Speckit 用了三个月，我放弃了——走出工具很强但用不好的困境
本文作者分享使用 Speckit 三个月的踩坑经历，探讨 AI 编程工具落地难题。介绍复合工程与上下文工程理念，提出 AI 工程化方案，对比传统工具，阐述其设计、落地策略及未来趋势，助力解决企业开发痛点。