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OpenAI分享了一份上下文工程实用指南。

OpenAI产品负责人Miquel联合Piotr发布Context Engineering深度指南。介绍了Context Engineering概念、6种核心上下文，指出RAG只是其中一环，还讲述信息检索的多种范式及上下文组装方法。

作者在All in AI后运营AI Reading Hub公众号，有每日文章和语出惊人两个板块。体验notebooklm后，用扣子空间制作小宇宙播客《语出惊人》，借AI探讨年轻人关注问题，后续会持续更新。

Ralph Loop 创造者 Geoffrey Huntley 在播客称软件开发已死，任何人用 Cursor 就能生成代码。他还谈到 K 型分化下职业生存法则、Ralph Loop 设计哲学、代码审查问题，并给出学习和职业发展建议。

北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。

Anthropic给Claude Code发的更新，看似是修小bug，实则指向AI编程产品正从“模型会不会写代码”转向“Agent能否稳定完成任务”，暴露了工具状态、权限边界等执行问题。

作者重写Codex教程，介绍安装、界面、设置等内容，还展示开发网页和APP过程，最后指出Mac版功能比Windows版丰富。

当下企业应用AI时，Token成本高、推理效率低问题凸显。百度Create大会释放旧供给达极限信号，推出新全栈AI云，含Agent Infra和AI Infra两层架构，多个场景应用初显成效。

文章介绍开源 OSINT 工具 Maigret，只需一个用户名，它能查 3000+ 网站，3 分钟出结果，免费且无需 API Key。它有零门槛安装、精准筛选等诸多优势，还给出使用方法和注意事项。

小红书联合多科研机构发布 SWE-Bench Mobile，它是首个还原‘端到端’开发流程的基准，以小红书 App 实际任务为核心。评测显示，AI Agent 在移动端开发能力上限低，架构设计比模型本身重要，简单提示策略效果更好。

OpenAI即将发布的模型Astra，在内部评测中获ExploitBench满分，还发现两个零日漏洞。它能力远超上一代GPT - 5.6 Sol且更听话。不过为安全考虑，OpenAI部署监控，还放慢其研究速度。