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Coding agents 是应用型 AI 活跃领域,但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”,架构师介绍构建挑战与使用模式,还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。

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Cursor分享了使用Agent Coding的最佳实践。编码Agent正改变软件构建方式,需理解其工作原理并形成新使用范式,文中还介绍了规划、管理上下文、扩展Agent等多方面的操作方法与策略。

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现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足,复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测,最优得分仅60%左右,反映出模型多方面推理短板。

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「AI生成的内容全部加水印」OpenAI、Anthropic、Google都签了

OpenAI、Anthropic、Google等公司签署欧盟《AI生成内容透明度行为准则》,承诺推进AI生成内容标记与检测。Claude已公布落实方案,文本水印早有先例,但「水印」可信度遭质疑。

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Claude Code狂删80%提示词,Opus 5反手加回去了

Anthropic宣布删掉Opus 5等模型超80%系统提示词,因早期提示词规则多易冲突。但网友实测Opus 5比Opus 4.8提示词加长72%,新增内容用于约束模型主动行为。

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GitHub热门仓库‘claude - code - best - practice’拆透Claude Code用法。本文提炼其精华,结合经验给出实操指南,涵盖上下文管理、CLAUDE.md设置、子代理等15个关键技巧,助你用好Claude Code。

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存量代码库难适配、人机边界模糊?百度拆解Coding Agent企业级落地的硬核解法

本文基于百度资深研发工程师颜志杰在2025 AICon大会演讲整理,剖析Coding Agent企业级落地三大挑战,分享百度“知识体系 + Rules建设”等实践,揭示开发者构建工程配套跨越代际鸿沟的方法。

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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。

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Google Cloud发布指南,总结五种Agent Skill设计模式,含完整ADK代码示例,如Tool Wrapper、Generator等。各有应用场景且可组合,能避免将复杂指令塞在system prompt,构建可靠agent。

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