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Anthropic 公布 Claude Code 黑客松六强作品，来自医生、老师、木匠的儿子……
Anthropic公布Claude Code黑客松六强作品，包括虚拟诊室、电路板维修工具、编程教学平台等。这些项目来自不同职业背景的人，用Opus 4.7 + Claude Code完成，将专业知识转化为工具，传承人类经验。
微软：81% 企业考虑增设 AI 岗位，未来员工会成为智能体的老板
微软发布报告显示，中国企业对 AI 应用认知转变，84%企业决策者将重新评估 AI 影响，81%企业考虑增设 AI 岗位。企业落地 AI 有三阶段，智能体以“数字员工”角色进入企业，员工与 AI 关系重要。
CVPR2025｜MCA-Ctrl：多方协同注意力控制助力AIGC时代图像精准定制化
中国科学院计算技术研究所团队提出无需微调的通用图像定制方法 MCA - Ctrl，利用扩散模型内部知识，结合条件语义与主体内容。实验显示其在编辑和生成任务表现优，解决了现有技术瓶颈。
完全相信 AI 代码的 Uncle Bob，坦诚这条路还没走通
在AI代码普及当下，Uncle Bob放弃人工评审代码，搭建管控框架引争议，Grady Booch反对，认为AI无法替代资深工程师。Uncle Bob设强约束体系，虽有成效但自动化架构规划未达理想，还给出开发建议。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型（LLM）的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构，它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标，还构建自动评估框架改进质量衡量，架构分离协调与业务功能。
你的 AI 助理一闭嘴就在「发呆」？上交大 ProAct：把 Agent 的空闲时间变成生产力
上海交通大学 APEX 实验室提出 ProAct 架构，能把对话空闲时间转化为主动准备机会。它有预测、筛选、交付三级流水线，经 ProActEval 评测效果佳，证明算力用对地方更重要，让 Agent 能提前为用户准备。
一个文件让 AI Coding 效率翻倍：AGENTS.md 实践指南
文章围绕如何写好 AGENTS.md 展开，介绍其是给 AI 看的项目指令，能解决项目对 AI 不友好的痛点。还阐述了编写原则、实践方法、选择原因、模板和实施建议等，可让 AI 高效理解项目，提升开发效率。
硅谷亲手砸掉自己饭碗？930万岗位正进入AI风险区
Tufts大学发布全美首个「AI就业风险指数」，显示未来2 - 5年，美国约930万个岗位面临被AI替代风险，硅谷等科技重镇首当其冲。高技能、知识密集型职业风险高，而低薪职业相对安全。
CHI 2026 Best Paper｜社会模拟迈入可控、可量化时代：为AI Agent加上「认知滑条」
UCSD团队在CHI 2026 Best Paper论文CoBRA中提出可量化、可验证、可复现的Agent控制框架。它将经典社会科学实验转化为校准环境，使Agent行为可控，标志着AI社会模拟走向实验科学范式。
静态技能已死：cognee怎么让AI自己修自己的prompt
文章指出当前agent技能存在silent drift问题，Cognee作为开源知识引擎，将skills视为活的系统组件，通过Skill Ingestion、Observe、Inspect、Amend、Evaluate & Update五步实现自我进化，还介绍了相关应用及社区反应。