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一句话，性能暴涨49%！马里兰MIT等力作：Prompt才是大模型终极武器
马里兰大学、MIT、斯坦福等机构研究发现，AI性能提升一半靠模型，一半靠提示词。他们让DALL - E 2和DALL - E 3 PK，发现DALL - E 3性能提升中，模型升级贡献51%，提示词优化贡献49%。
隐藏超多上下文工程（Context Engineering）技巧的框架，来试一试吧！
文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent，处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例，介绍深度Agent架构的秘密，如冗长提示词、规划工具等，还推出开源包deepagents方便上手。
Anthropic开源Claude小企业插件：不用写prompt，15套现成流程顶半个运营团队
Anthropic开源面向小企业的Claude插件，有15个基础技能、15套业务工作流及懂大白话的路由模块。支持Claude Cowork和Claude Code，操作待确认。日常使用几乎无学习成本，安装配置较简单，亮点是降低交互门槛。
AI 编程别光凭感觉：手把手实操 SDD，把 Vibe Coding 拉回工程轨道。
在AI编程中，“Vibe Coding”模式在大型项目上存在弊端，易带来架构不一致等问题。规范驱动开发（SDD）应运而生，它将重心移到“定义规范”。文章介绍了SDD理念、工具、流程，还给出实操步骤与落地建议。
LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍
新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。
氛围编程将死！谷歌总监警告：只会写Prompt的程序员，2026年将被淘汰
谷歌云AI总监Addy Osmani称AI编程进入下半场，氛围编程将被取代。AI能提升生产力，但无质量保证，人类专业判断才是关键。他还提出工作模式，强调开发者要结合AI提升能力。
一文读懂 RAG 与 KAG：原理、工程落地与开源实战（含代码与链接）
文章介绍RAG与KAG，RAG从文档找证据回答，适合开放域、时效更新快场景；KAG将结构化知识融进生成过程，实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。
“都什么年代了程序员还在手搓代码，连小白都能写 Prompt 生成代码了”
现在很多人标榜用 AI 写代码高效，贬低手搓代码。作者认为两者都是写代码的手段，不是目的，不能对立。并从多方面分析适合 AI 或手搓代码的场景，强调二者搭配使用能事半功倍。
Claude：十层认知
作者读完《解析物理的十层之旅》后，手搓Lisp Prompt实现十层认知相关功能，给出了如费曼、十层认知、可视化等函数的源码。
不写Prompt，连按Tab完成重构：蚂蚁CodeFuse团队提出无指令代码编辑框架NES
在AI coding工具快速演进的当下，蚂蚁集团CodeFuse算法团队在FSE 2026提出无指令代码编辑框架NES。它从历史编辑轨迹学习开发者意图，有双模型架构，实现分三环节，重构交互链路，提升开发者体验。