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不想买几百刀的 ChatGPT Pulse？这款开源替代 + 本地部署可以白嫖试试

MineContext是开源跨平台桌面应用，可把电脑操作变成“上下文记忆库”。它能自动收集信息、生成总结和待办等。有自动截屏、生成总结等功能，使用体验好，适合常忘工作内容的信息工作者。

文章聚焦Chroma创始人提出的「Context Engineering」，指出RAG已死，上下文工程崛起，还给出实用建议，如聚焦检索、混合召回等，介绍了上下文工程包含的数据摄入、查询等内容。

作者分享使用OpenClaw的经历，吐槽其部署、二开及钉钉通道集成问题，分析它火的原因，对比本地与云上沙箱模式，反思Skill与传统Agent工程、AI交付产品局限，指出AI应用工程化仍重要。

当下多数AI工具各自独立运行，会话结束上下文即消失。OpenMemory MCP能解决AI工具记忆痛点，实现不同工具间共享上下文信息，支持100%本地运行，有跨平台支持等丰富功能。

豆包开启付费模式，有三档收费标准，学生还有专属优惠。实测发现，付费版体验成熟，办公任务模式友好，但额度消耗快。文章还给出不同人群适合的档位建议。

Anthropic发布Claude 5的Context Engineering官方指南，指出为Claude Opus 5和Claude Fable 5删掉Claude Code超80%的system prompt，在编码评估上无明显损失。还揭示6组范式反转及四类上下文载体新分工。

香港科大等研究者联合提出MMLongBench，用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集，对46个模型测试显示，闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战，OCR和跨模态检索能力是瓶颈。

Anthropic联合Thinking Machines研究，用30万个场景和压力测试拷问OpenAI、谷歌等前沿大模型。发现模型规范有矛盾漏洞，不同模型价值优先模式不同，如Claude重道德，Gemini重情感等。

腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench，系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳，揭示当前大模型在该能力上的普遍短板，并指出未来四个探索方向。

LLM时代，RAG成知识密集型任务标准范式，但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化，提出REFRAG框架，有独特训练策略，实验效果显著。