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Claude Code没有“魔法”
资深工程师 Daisy Hollman 在演讲介绍了 Claude Code 插件设计与上下文工程原语，以及 Anthropic 内部多 Agent 工作流。指出定制模型可放大能力，上下文窗口是关键，还探讨多种插件抽象与工作流扩展方式。
超越Skill？又一新技术让AI编码准确率从53%跃升至100%
Jude Gao主导的新研究带来上下文工程新发现，仅改动8KB的AGENTS.md文件，就让AI编码智能体表现从53%跃升至100%。对比Skills和AGENTS.md两种方案，后者完胜，还解决了上下文膨胀问题。
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。
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。
AI能改10万行代码，却让你走路去洗车！Karpathy戳破「锯齿状智能」
Karpathy在Sequoia AI Ascent 2026炉边谈话指出，AI能力呈锯齿状，背后是经济学问题。他还提及软件新地平线，认为Vibe Coding抬高编程地板，专业开发需智能体工程，人类在智能体时代是工程导演。
GLM-5.2 正式发布：开源之王来了，摸到了Opus-4.8
GLM-5.2正式发布，主打长程任务能力，有1M token上下文窗口且完全开源。它在长程任务基准评测中表现出色，与顶级闭源模型差距缩小，还解决了超长上下文计算成本问题，同时应对了模型‘作弊’情况。
为什么 Agent Memory需要 AML：看 AML “变量控制”的工程设计
传统 Agent 记忆评测有水分，近日放榜的 Agent Memory Leaderboard (AML) 通过严格控制变量构建盲测管线。文章从技术架构深拆其工程细节，还分析了首期榜单，指出其重构评估变量的价值。
肝脏也能“按需定制”？科学家研发新型植入物，让肝组织在体内自己长
哈佛大学怀斯研究所团队研发“BOOST”策略，结合组织工程与合成生物学，创造可在体内远程接收成长指令的工程化肝脏构建体，在动物实验中实现植入后按需扩增，为解决肝脏移植供体短缺带来新希望。
从一个公众号智能体说起：好用的Agent，究竟需要什么?
文章从公众号智能体切入，探讨好用的 Agent 所需条件。介绍腾讯云智能体开发平台 3.0，其有知识处理进化等能力；还提及 Agent 在酒店、营销等场景应用，强调可靠工程与用户触达对实现其价值的重要性。