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Axiom Math 对谈 SGLang：模型的下一步是可验证，结果层才是真正的护城河
在AGI Playground 2026圆桌论坛，Axiom Math联合创始人等探讨AI核心问题。提到AI进入生产环境，可验证或成瓶颈，还从长任务智能体、推理基建等多方面深入交流，如模型验证、基建优化等。
突发！Hugging Face 要被卖了：最新报价约870亿元
重要AI开源平台Hugging Face正探索出售，估值或达130亿美元。消息引发对开源生态的担忧，此前微软收购GitHub就曾让部分人迁移代码。它从聊天机器人转型，近年还扩张到硬件等领域。
让Skill“有图可依”：openJiuwen首发多模态Skill范式Skill-Omni
openJiuwen社区发布业界最早工程化落地的多模态Skill范式Skill-Omni，让Agent经验从‘读得懂’升级为‘看得见’。它能将网页和视频视觉知识沉淀为多模态Skill，还介绍了生成及读取方式和适用任务。
AI编程 OpenWolf 持久记忆实战
当前AI编程助手缺乏持久记忆，每次新会话都要重新解释项目信息。开源工具OpenWolf在Claude Code运行流程中嵌入Hook脚本，形成记忆系统，能自动积累经验、减少重复工作，还介绍了记忆文件、适用场景等。
Harness Engineering：耗时一周，我是如何将应用的AI Coding率提升至90%的
文章结合Anthropic、OpenAI方法论与项目实践，分享为存量Java应用构建Harness体系，将AI代码率从不到25%提至90%的方法。介绍Harness概念、现状挑战、实战步骤、关键经验及效果，还对其未来发展做了展望。
从Cursor返聘归来，90后华裔女高管带Claude开启日更模式：token成本比工程师工资低多了！
90后华裔女高管Cat Wu推动Anthropic产品“按天迭代”，她认为token成本低于工程师工资。她分享了产品发布、团队协作等经验，还谈到AI时代PM应具备的能力，以及Claude系列产品的使用和发展方向。
Harness不是目的，知识才是护城河 —— 一个AI工程交付团队的知识沉淀实践
本文指出构建Harness工作流非最终目的，私域和团队知识沉淀才是技术护城河。分享AI Team工程交付编排系统中知识分层架构设计、团队知识库共建共享、工作流成知识沉淀载体、突破人机交互瓶颈及落地经验与思考。
Thin Harness, Fat Skills：AI工程架构的本质
文章介绍了AI工程架构本质，阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则，分析架构分层，包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层，还通过案例展示技能文件进化特性，提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。
mem9：让微信里的龙虾不再失忆
文章介绍了 mem9 这一给 AI Agent 用的持久化记忆基础设施。它由 TiDB 团队打造，能解决 AI 失忆问题，实现记忆云端存储、无缝迁移，有两段式提取、混合搜索等功能，还能筛出重要记忆。
Claude Code、Cursor 可能都躲不过一次“大重写”，但 OpenCode 也许是例外
文章指出Claude Code、Cursor等AI编程工具因开发方式问题，代码库陷入难逆转状态，或迎“大规模重写潮”。而OpenCode强调代码一致性，代码库更干净。其创始人分享开发经验、工作流及对行业现象的看法。