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Agents统一综述：Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。
很多创业者都没意识到，Deep Research 也是做 Go-to-Market 的利器
用好 Deep Research 可提升 AI 产品 GTM 效率，主流 AI 产品都有该功能。前 Meta 战略总监写实用指南，从技巧、提示词公式、工具选择等阐述，还给出 5 个 GTM 用例及提示词模板。
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。
Gemini 3+Nano Banana Pro+3D 生成+手势控制=？藏师傅教你炫酷展示运动成果
作者作为户外运动爱好者，用Nano Banana Pro做户外运动成果展示的图片提示词和海报效果佳，还将图片转3D模型、加手势控制，文章分享制作方法、提示词及工具使用方式。
以为Anthropic全是科学家？数据告诉你，他们要的是基础设施老兵
Fonzi AI人才工程主管Seb分析1680份Anthropic工程师简历，发现其核心人才是资深基础设施建设者。工程团队18个月从零膨胀，Google是最大人才池，博士仅占13.7%，头衔扁平化。
斯坦福新论文：微调已死，自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出，依靠上下文工程，无需调整权重，模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE，不依赖模型重训，让上下文自主进化，在多场景测试中表现优于多种方法。
来吧，往死理卷，9.8K Star TypeWords～～～
本文推荐Star量9.8K的开源背词项目TypeWords，针对「眼熟单词写不出」的痛点，设计了无提示输出的练习闭环，面向技术人给出使用指南，同时说明其本地存储特性与同步限制。
企业级 AI Agent 的终极王牌：从 0 到 1 带你理解 “本体论” 与 6 块核心“积木”。
文章指出大部分企业Agent项目因幻觉、跑偏等问题失败，引出基于“本体论”的企业“本体”工程。介绍企业AI困境、现有工程手段不足，阐述本体可补企业“语义层”及构建本体的6块核心“积木”。
我给 OpenClaw 杀了 47 次僵尸进程，终于想明白了一些事
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。
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。