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LangChain 创始人警告：2026 成为“Agent 工程”分水岭，传统软件公司的生存考验开始了
LangChain 创始人 Harrison Chase 认为 2025 年末到 2026 年长任务 Agent 落地会加速，传统软件公司面临挑战。他指出构建 Agent 工程范式在变，还分享了 Agent 应用案例、harness 工程要点、开发与传统软件的差异等内容。
LangChain联合Manus季逸超最新分享！也许当前最好的「上下文工程」讲解
文章由LangChain创始工程师与Manus联合创始人深入探讨上下文工程，介绍其兴起背景、重要策略。指出AI Agents上下文膨胀致性能下降，上下文工程能解决此问题，还阐述了避免模型专业化陷阱及相关实战经验等内容。
我用 AI 翻译的三个阶段：提示词时代 → 推理模型时代 → Agent 时代
作者分享近 2 年 AI 翻译经验，将其分为提示词、推理模型、Agent 三个时代，介绍 Agent 翻译与提示词翻译区别，还阐述 Skill 创建迭代、三种翻译模式由来等，给出解决一致性问题等方法。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点，其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路，给出做好上下文工程要点，如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
可灵 2.1 首尾帧藏师傅外挂教程：两张图→大片，附万能提示词
作者分享可灵 2.1 首尾帧模型测试与使用教程，解决图片和提示词生成难题。介绍三种拿图法，给出 AI 生成提示词方法及原则，还指出可将流程固化、特效升维，提升视频创作效率与价值。
Nano Banana Pro最全解析，设计师和开发者都用得上，附官方提示指南
Nano Banana Pro基于Gemini 3 Pro构建，将逻辑推理能力注入像素生成，解决画面准确性、逻辑性问题。它在多方面实现飞跃，应用广泛，谷歌还给出提示词使用技巧，但在部分处理上仍有提升空间。
登上热搜！Prompt不再是AI重点，新热点是Context Engineering
最近「上下文工程」很火，Andrej Karpathy 为其打 Call。它和「提示词工程」不同，是构建自动化系统给模型提供输入。文章介绍了其核心要素、实践方法论，还给出了参考的博客和视频。
OpenAI官方GPT-5 提示词泄露：这套“反向Prompt”技巧，让模型听话得像条狗。
GPT5提示词被破解，结合官方《GPT - 5 Prompting Guide》有不少技巧。如Metaprompting让GPT - 5优化Prompt，指导AI编码可明确知识、培养自信等，还有控制AI主动性的方法。
AI 播客原理解析
作者分享用豆包AI播客将英文长文转成高质量播客的体验，解析AI把文章变真人对话式语音播客的原理，涉及提示词工程和文字转语音技术，还介绍提示词写作与优化过程及长文处理方法。
GitHub 23.6k star 的 BMAD Method：如何把大模型系统提示词，变成一支“可复制的 AI 开发团队”？
BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集，基于BMAD Core框架，有19个专业AI角色和50+条工作流，获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点，将AI开发工程化，可在多工具复用。