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Agent下半场！比Prompt更重要的是「上下文工程」，Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程，指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程，探讨了其与提示工程区别、重要性，给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
Claude Agent Skills：从第一性原理深入剖析
本文深入剖析Claude的Agent Skills系统，它是基于提示的元工具架构，借助‘提示展开’与‘上下文改写’扩展大模型能力。文中以具体技能为例，介绍其机制、构建方法、编写规范及常见模式。
这个一年前出现的词让小白从 0 到月入 1 万美金成为现实
一年前，Andrej Karpathy 提出“Vibe Coding”，用户通过 AI 用自然语言提示生成代码，开发更快、构建更易，让小白也能写代码。如今它成现象级术语，未来还会持续发展。
程序员不再写代码，而是靠「感觉」！年度热词Vibe Coding背后的编程革命
‘vibe coding’被《柯林斯词典》评为2025年度词汇，它指用自然语言提示让AI协助编写代码。从键盘到语气，从逻辑到氛围，AI改写编程，也改变人类语言与思维，理性与感性开始融合。
LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。
GPT-5「降智」真相曝光：不是变笨，而是五个超级开关没激活
新智元报道，OpenAI最新提示工程指南揭秘调教GPT - 5的方法。通过调整自主探索倾向、推理深度等五个开关，可让GPT - 5从偶尔靠谱变全能，还介绍了元提示小技巧解锁其潜力。
ACL 2026 | LCA：DeepSeek 长文本加速神器，90% KV 缓存缩减 + 2.5 倍推理提速
琶洲实验室等团队提出潜在空间压缩注意力（LCA），入选 ACL 2026。LCA 突破传统注意力机制瓶颈，适配不同大模型，降低硬件门槛与成本，提升推理效率。论文与代码已开源。
The Batch: 876 | Gemini 的环境影响测算
谷歌研究人员对驱动 Gemini AI 助手的模型进行一年研究，发现处理一个提示的环境影响小。其能耗、水耗和温室气体排放量远低于此前估算，2024 - 2025 年处理中位提示时能耗、排放大幅降低。
刚刚，Anthropic公布Fable 5.1保姆级使用技巧，看完少走十天弯路
Claude Fable 5.1虽可兼容旧版提示词，但行为习惯有变化。官方整理提示词与工程落地指南，涵盖思考程度、工具调用进度汇报、独立工具批量调用等多方面使用技巧和避坑细节。
不用额外缓存！英伟达开源大模型记忆压缩方案，128K上下文提速2.7倍
英伟达联合多机构推出TTT - E2E方法，在长文本处理上提速显著且性能不打折。它基于标准Transformer，将长文本建模转为「持续学习」任务，核心是上下文压缩，避免额外缓存，代码和论文已开源。