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Claude Code用不了？我给你开发了一个GLM Code
Claude Code虽好用，但存在订阅难、易封号、配置麻烦等问题。作者开发了GLM Code，一行命令就能用，安装简单、价格便宜、无封号风险，能力达Claude 90%，还给出使用步骤、适用人群等信息。
为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合，及Reflexion在其基础上添加评估反思机制，探讨两者结合优势，还提及未来发展方向。
Claude code skills 怎么用来写作？
作者成峰分享用Claude Code的Skills功能写作的方法。先做写作准备，再用Skills辅助写作，介绍其优势、建立方法，最后排版发布。强调有效AI写作是让AI执行方法论，形成闭环。
阿里“闪电战”再发力，这次是千问APP
阿里在AI领域影响力大，Qwen3-Max模型能力强，开源模型Qwen3-235B在Lmarena上开源第一。新发布的千问APP成Qwen模型第一入口，功能丰富免费，体验佳，是同类产品劲敌。
Zero-RAG，对冗余知识说“不”
文章指出大语言模型知识冗余，RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG，能精准识别并剪除冗余知识，砍 30%语料准确率掉点小，检索延迟降 22%，还介绍了其技术方案。
OpenAI 推出 GPT-5 驱动的安全卫士Aardvark：Codex 绝佳搭档
OpenAI推出由GPT - 5驱动的自主安全研究智能体Aardvark，用于软件安全保障。它能持续分析代码仓库，识别并修复漏洞，目前在内部及合作伙伴代码库效果良好，正处私有测试阶段。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
浅谈上下文工程｜从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
文章围绕上下文工程展开，介绍其概念、组成与提示工程区别，通过演示说明价值。还分析业界产品实践，如LangChain管理方法、Claude Code架构机制、Manus优化实践、Kiro开发模式，最后展望环境工程。
医生版 ChatGPT 3 年估值 60 亿美金，被低估的 AI 硬件新玩法：相框
OpenEvidence被称为医学领域的Google和医生版ChatGPT，成立3年估值达60亿美金。它用高质量数据训练小而专模型，有“无幻觉”机制，直接面向医生推广，产品进化为临床决策助手，收入来自制药广告。