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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。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
OpenAI核心研究员：比提示词工程更重要的，是spec-writing
OpenAI研究员Sean Grove在AIEWF 2025演讲提出，程序员最有价值技能是向AI传达意图，完善规范是含完整意图的「源代码」。他还分享软件工程看法，涉及规范执行、模型训练等内容。
静态技能已死：cognee怎么让AI自己修自己的prompt
文章指出当前agent技能存在silent drift问题，Cognee作为开源知识引擎，将skills视为活的系统组件，通过Skill Ingestion、Observe、Inspect、Amend、Evaluate & Update五步实现自我进化，还介绍了相关应用及社区反应。
Agent交卷时刻：企业如何跨越“一把手工程”信任关？｜甲子引力
在2025甲子引力年终盛典中，甲子光年智库院长宋涛对话五位AI企业负责人，探讨AI Agent在企业中的价值与落地问题。嘉宾们认为AI Agent可降本增效、推动转型，但落地面临信任、成本等阻力，需深入业务创造价值。
刚刚，谷歌放出Nano Banana六大正宗Prompt玩法，手残党速来
谷歌 Nano Banana 被网友玩出花样，背后是巧妙提示词的功劳。刚刚谷歌官方公布了该模型六个文本转图像提示，可进行文本生成图像等操作，还给出对应提示模板，不过使用中也存在一些问题。
成熟工程师1天完成调试，AI工程实践被MCP彻底颠覆？
去年11月Anthropic发布模型上下文协议（MCP），开发者社区迅速采用，AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成，简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东，解析其架构、应用及商业价值。
Grab 工程实践：将 LRU 升级为 TLRU，Android 图片缓存节省 50MB+
为改进 Android 应用图片缓存管理，Grab 工程师将 LRU 升级为 TLRU。通过引入基于时间的过期机制，fork Glide 项目扩展 DiskLruCache 实现。此方案让 95% 用户缓存省 50MB，可回收数 TB 存储空间。
实测夸克「千问划词快捷指令」，这7个邪修Prompt，建议收藏
新年 DeepSeek 发布技术论文，网友难理解便求助 AI。夸克 AI 浏览器更新，‘千问划词’支持自定义快捷指令，实测精选 7 类实用指令，还介绍了操作方法，且其功能不断进化。
从《塞尔达传说》理解 Agent 的上下文工程：Claude Skills 还是被低估了
Claude Skills 是为 AI 设计的「技能包」，能把复杂任务指令打包。作者认为其信息分层设计哲学是关键突破，以《塞尔达传说》为例，介绍了信息分层和按需加载理念，还阐述了三层架构及应用案例、挑战和通用原则。