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顶尖开发者都在用 skills.sh热门技能

发现全能Skills网站https://skills.sh/，它是Open Agent Skills Ecosystem载体，解决AI Agent能力碎片化等问题。提供一键安装的技能模块库，支持多主流AI Agent适配，有技能排行榜，还能解决AI Agent的能力痛点。

在号称「史上最严管控AI」的顶级会议ICLR 2026上，超五分之一审稿意见由大模型一键生成。这发生在ICLR颁布史上最严LLM规定后不久，引发诸多争议，也凸显AI改写科学评审分工的趋势。

近日，字节跳动Seed团队发布「机器人大脑」Robix，它将推理、任务规划与人机交互整合到单个端到端多模态模型。通过层次化架构分工，它能灵活互动，经三阶段训练，在多方面表现出色，为具身智能体发展奠基。

美团LongCat团队发布贴近生活场景的大模型智能体评测基准VitaBench，以三大高频生活场景为载体，构建含66个工具的评测环境。评测显示现有智能体与应用需求差距大，该基准已全面开源。

北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1，主打上下文学习，能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%，远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。

文章指出不懂代码的人爱Vibe Coding，还介绍AI Coding赛道跨行、跨文件补全方向。分析基于AST的上下文构造、提升速度的方法，提及AI IDE采纳率问题，认为实际项目中NES可控度更高。

研究人员提出选择性管理智能体记忆之法，小红书Xubin Hao等构建Self - GC。它在送上下文给LLM前，让大语言模型决定内容取舍。测试显示其删历史少且保留必要细节能力强，不过未测其输出质量。

本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”，其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等，认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。

本文深度解析Claude Code在Prompt、Context、Harness三方面的设计与实践。介绍了Prompt动态组装过程，探讨CLAUDE.md项目说明、上下文压缩体系和记忆系统，还阐述了系统级提醒、多Agent及安全体系等内容，文末分享了项目有趣彩蛋。

外网大神周末开源插件，将模型上下文等渲染成图片，可让账单降低59% - 70%。原理是图片token只与像素尺寸有关。此前因模型识图能力差难落地，fable5证明其极限省钱且效果保留。