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我用 AI 翻译的三个阶段：提示词时代 → 推理模型时代 → Agent 时代
作者分享近 2 年 AI 翻译经验，将其分为提示词、推理模型、Agent 三个时代，介绍 Agent 翻译与提示词翻译区别，还阐述 Skill 创建迭代、三种翻译模式由来等，给出解决一致性问题等方法。
12个Ai编程Agent同台PK，最贵的不一定是最强的
上海交大和美团联合发布PRDBench论文，将12个主流AI编程Agent放入50个真实Python项目测试。结果显示，基础模型写代码强，商业版调试优势明显；专门训练的裁判模型比通用大模型靠谱。
分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛，中国模型主力选手们的 2026 预测
AGI-Next 2026活动聚集众多国内大模型核心人物，「海外独角兽」总结出40条重要判断。涉及模型分化、新范式（自主学习、原生多模态）、Agent、全球AI竞赛等方面内容，对AI未来发展趋势做出探讨。
字节押注AI Coding：百万月活的TRAE，如何改写开发者生态？｜甲子光年
字节跳动在火山引擎Force 2025原动力大会主推自研AI编程产品TRAE，其月活超百万，内部80%工程师在用。AI Coding能提升大模型能力，助字节逼近AGI。TRAE更新功能，未来或成独立开发超级个体。
Anthropic 再发长文：首次详细揭秘Agent的评估全过程「Claude code开发过程的经验总结」
Anthropic在Claude Code等开发及与客户合作中总结出AI Agent评估方法。文章介绍评估基本结构、构建原因、评分器类型、不同Agent评估法、应对不确定性指标、构建路线图及与其他方法协同方式。
DeepSeek V3.1 领衔，万字长文CodeBuddy AI Coding 企业落地实践思考
文章结合腾讯CodeBuddy IDE工具，为企业AI CODING落地提供指南。先诊断团队研发流程痛点，给出解决思路；介绍选择AI CODING工具的考量因素及CodeBuddy特色；阐述落地实践问题与应对，构建工作流，还提及使用价值、心得、产品思考与未来展望。
OpenClaw 背后核心框架 Pi：好的 Coding Agent 应该让用户来决定需要什么
OpenClaw 背后核心框架 Pi 是极简框架，系统提示词和工具定义不到 1000 tokens。开发者 Mario 认为好的 coding agent 应让用户决定需求。Pi 不支持 MCP 等，在 Terminal Bench 2.0 排名靠前，GitHub 星数超 24000。
Skills：从编程工具的配角到Agent研发的核心
文章探讨了Skills在AI Agent发展中的价值演变与适用场景，指出其价值具高度场景依赖性。在Claude Code编程工具中它表现平淡，在Agent研发中价值凸显，还给出使用场景判断维度与发展方向。
AI 编码效率 x10，Bug 风险也 x10
亚马逊工程师 Joe Mag 分享团队用 Coding Agent 使代码产出效率提 10 倍，但 Bug 风险也放大 10 倍。介绍‘Agentic Coding’工作流，还给出借助 AI 做‘风洞测试’、升级 CI/CD、升级决策和沟通系统等建议。
11.4K Star！基于 AI 大神 Karpathy 的编程经验开源的 Claude Code 技能插件。
AI写代码常遇盲目假设、过度设计、乱改代码等问题。开发者把AI大神Andrej Karpathy经验总结成Claude Code插件andrej - karpathy - skills，设定四大原则，还介绍使用、验证及自定义方法。