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前 Codex 大神倒戈实锤！吹爆 Claude Code：编程提速 5 倍，点破 OpenAl 死穴在上下文
前OpenAI工程师、Codex项目早期研发者Calvin French - Owen在播客中锐评代码智能体，他偏爱Claude Code，称其编程提速5倍，优势在上下文拆分能力。他还点出OpenAI与Anthropic产品理念差异，分享上下文管理经验。
一个任务50次调用，成本狂砍90%？Manus首次公开上下文工程秘诀，一堆反复重写换来的教训
Manus项目团队分享上下文工程秘诀。他们押注于此，使产品发布改进更快。还阐述围绕KV缓存设计、掩码非移除工具、用文件系统作上下文等原则，助构建AI Agent者少走弯路。
一个只有70行的文件，凭什么拿下GitHub 10万星？
GitHub上‘andrej - karpathy - skills’项目爆火，核心是不到70行的CLAUDE.md文件，给出AI编程助手行为准则。其火的原因有解决痛点、名人背书等，价值在于证明‘上下文工程’重要。
全靠Claude Code 10天赶工上线，Cowork 删用户11G文件不含糊！核心研发：长时间打磨再发布很难成功
Anthropic发布的Claude Cowork研究预览版问题频出，如删用户文件、窃取文件。与Claude Code对比，它交互繁琐、效率滞后。不过核心研发称快速上线再迭代，未来Agent类应用界面会趋简，Skills是关键。
Claude Code is All You Need
Anthropic内部把Claude Code当万能助手。它核心理念是“一切皆文件”，能管理文件、日志和待办事项，还可打通Apple生态。MCP让其获取更多上下文。社区用户分享了在多场景的使用体验和技巧。
Google新研究：降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文！
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念，剖析RAG系统失败原因并给出解决方案，对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。
新研究重新评估 AGENTS.md 文件在 AI 编码中的价值
苏黎世联邦理工学院新论文指出，`AGENTS.md` 文件可能常阻碍 AI 编码智能体。研究构建 AGENTbench 数据集测试，发现 LLM 生成文件降低性能，人类编写文件有边际收益但也增加成本，开发人员对此研究看法不一。
AutoDev 预上下文引擎：预生成代码语义化信息，构建 AI 编程的知识基座
文章介绍 AutoDev 预上下文引擎，指出向量化代码检索性价比低，提出用预生成上下文提升 RAG 效果。Context Worker 能深度解析代码，支持多语言，使用简单，还可结合 MCP 服务获取上下文知识。
别死磕百万上下文了！Neo4j CEO 详解知识图谱：如何把大公司的“隐性知识”塞进 AI 的脑子？
Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示，AI 缺的不是更多上下文，而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文，解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历，可提高准确率。此外，还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。
使用 Claude Code：会话管理与 100 万 上下文
本文是 Claude Code 的产品使用指南，介绍了其新更新的 /usage 命令，阐述了上下文、压缩、衰减等概念，还给出会话管理建议，如何时开新会话、用回溯替代纠正等，助用户用好该工具。