Codex 的协议化内核：第二个 Surface 不该复制第一个 Agent
第二个界面，往往才是一次 Agent 架构审查的开始。 只有 CLI 时，输入框可以直接调用 loop，命令结果可以直接刷进终端，审批状态也可以藏在某个局部变量里。等 IDE 侧栏、桌面端、自动化脚本和第三方客户端陆续出现，同一份内部状态会被复制成四套近似实现：它们对“当前任务是否结束”“这次 patch 属于哪个 turn”“批准以后还受不受 sandbox 限制”给出不同答案。 ...
MCP
Model Context Protocol 的接入指南、工具集成、安全边界与工程模式，帮助 Agent 连接真实系统和数据。
Claude Code 的扩展语法：一条仓库修改怎样逐级获得控制
把“永远不要修改 .env”写进 CLAUDE.md，这条要求会进入 Claude 的上下文。它会影响模型的选择，却没有在文件系统前竖起一道墙。 同一句话若进入 PreToolUse Hook、permission deny rule 或 sandbox 文件规则，语义已经变了：它开始决定一次工具调用能否发生，或者一个 Bash 子进程实际能碰到什么。 ...
Open Design 0.16.1：给 Coding Agent 一张可复用的设计工作台
Open Design 很容易被名字带偏。这个词也指更早的开放式设计运动，但本文讨论的是 nexu-io/open-design ：一个把 Coding Agent 组织成设计生产系统的开源工作区。 它不是模型，也不只是一个出图工具。更准确地说，它是一套 harness——给能力加上边界、流程与反馈回路的工作台。它为 Agent 准备可控的词汇、可复用的工作方法、视觉约束、工件迭代环，以及检查结果的地方。模型和操作者依然决定质量上限，Open Design 改善的是从意图走到成品的那段路。 ...
一个人带一队 Agent，把 120 多篇文章的博客重新组装了一遍
先说这件事本身 把一座写了四年、积累了 120 多篇文章的博客，从内容架构到运营方式全部重新组装一遍，需要多大的团队？ 我今年上半年给出了自己的答案：一个人，带一队分工明确的 Agent。 这里的"一队"不是一个固定数字，也不是七八个永远在线的数字员工；它是我对 Claude Code、Codex、GitHub Actions 中的 Claude 任务，以及临时评审会话的统称。截至 2026 年 7 月，仓库里能数清的是七个 Claude skills、四条以 seo- 命名的工作流和若干按需启动的会话。人负责判断、边界和签字，Agent 承担范围明确、可以验收的执行。新版就是你现在看到的 cubxxw.com ——它不只是一次改版，而是把"博客"这个东西从一个静态网站，改造成了一个会生成日报、准备修复 PR、对外提供检索接口的系统。 ...
超级个体的情报系统：从信源监测到可靠行动
最危险的简报，可能一条内容都没有 早上打开每日简报，页面上显示 0 条新内容。也许昨夜确实风平浪静；也可能是 RSS 路由坏了、API 开始返回空页，或者凭据在凌晨过期。从读者这一端看，这几种完全不同的状态只有同一个样子：安静。 ...
超级个体的栈：2026 年 AI 原生 Solo Builder 的产品方向与运营全图
「Software is eating the world.」 —— Marc Andreessen, 2011 「Now, AI is eating software, and the question for the rest of us is: what’s left for one human, alone, in front of a screen?」 —— 我于 2026 年的某个凌晨，在台灯下问自己。 ...
Context 不是 Prompt：上下文工程如何成为 AI Agent 的新地基
上下文工程（Context Engineering）是在 LLM 每一次推理时，对进入上下文窗口的最优 token 集合——系统提示、检索文档、对话历史、工具定义与记忆——进行筛选、排序与淘汰的一整套工程策略。 它与提示词工程的区别一句话讲清：提示词工程优化「一句话的措辞」，上下文工程优化「整扇窗口的布线」。这个定义来自 Anthropic 的工程文章，Karpathy 也公开背书了这次改名。下文把这门正在成形的学科完整拆开。 ...
Agent Engineering 全景地图：98.4% 只是 Harness 的叙事锚点
「Agent loop 是 10 行代码，Agent engineering 是 10 万行代码。」 这句话不是代码审计结论，更像一把拆系统的刀。它戳破了一个常见错觉：把 prompt 写好、把 LLM API 调通，只能证明 loop 能转；要让系统在无人值守时仍可恢复、可追踪、可约束，主要工作在 loop 外。 ...
UFO² 桌面 AgentOS：从 Windows 自动化到 UFO³ Galaxy
桌面智能体最容易给人留下印象的，是“它真的点了那个按钮”。但按钮被点中，只是演示成立；任务能否稳定结束，才是系统成立。 微软 UFO 项目几年的演进，恰好沿着这条分界线展开：2024 年的 UFO v1 证明视觉语言模型可以操作 Windows；2025 年的 UFO² 把操作提升为一个有状态、有工具、有应用边界的桌面运行时；同年末发布的 UFO³ Galaxy，则把单机能力接入跨设备编排。 ...
GPT Researcher 源码审计：深度研究代理如何检索、写作与自托管
研究工具最容易制造一种错觉：报告越长，答案越可靠。源码给出的提醒恰好相反——真正值得审计的不是字数，而是问题怎样被拆开、证据怎样进入上下文，以及结论能否回到来源。 ...
Jina 2026：搜索底座模型、API 与 Jina Serve 实战指南
第一次认识 Jina 时，我把它理解成“用 Flow 编排神经搜索服务的 Python 框架”。这个理解没有错，只是停在了旧地图上。 2025 年 10 月 9 日，Elastic 宣布与 Jina AI 合并力量，随后完成收购。Jina 创始人肖涵加入 Elastic 担任 AI 副总裁，模型继续通过 Hugging Face 提供，并逐步进入 Elastic Inference Service。到 2026 年再谈 Jina，更准确的起点已经不是一个通用 MLOps 框架，而是一个面向检索的 Search Foundation Models（搜索底座模型）品牌：它提供嵌入、重排、网页读取、文本切分、分类和深度搜索等能力。Elastic 的收购公告 把方向说得很明确——把多语言、多模态检索能力放到 Elasticsearch 的搜索规模与生态中。 ...