用 AI Agent 操作影片生成工具：HyperFrames、HeyGen、Runway 整合指南
AI agent 可透過 Skills、MCP Connector、直接 API 三種方式操作影片生成工具，選對整合方式比選對工具更重要。
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1264 篇文章Code Mode：把 tool definition 從 context 搬進 code
別再把所有 tool description 在 session 開頭一次塞進 context。讓 model 寫 code、runtime 執行，tool 定義只在 import 那行才進 context — Anthropic 的 GDrive→Salesforce 範例從 ~150K tokens 降到 2K，Cloudflare 的 2,500 endpoints schema 從 1.17M 降到 1K。
FDE 戰爭：OpenAI 和 Anthropic 為何同時複製 Palantir 的劇本
MIT 研究說 95% 企業 AI pilot 零回報。OpenAI 和 Anthropic 在同一週各自宣布百億美元規模的合資公司，把 Palantir 用了十幾年的 Forward Deployed Engineer 模式整套搬進企業 AI 落地戰場。
別人怎麼用 LLM 寫文章：從 Karpathy LLM-wiki 到多 agent pipeline 的取捨筆記
綜述 11 個公開的 LLM 寫作 pipeline，三條主流模式：多 agent（researcher → writer → critic）、Karpathy LLM-wiki（raw + wiki + LLM 寫不手寫）、品質防線（technical verifier + never fabricate + brief gate）。Princeton GEO 論文（KDD 2024）量化了 inline 引用 +28%、加數字 +33%、quote 原文 +41%、關鍵字塞詞 −9%。
OpenAI 公開 Codex 安全部署策略：沙箱、自動審批與企業治理框架
OpenAI 在 2026 年 5 月公開 Codex 內部部署實踐：沙箱劃技術邊界、審批決定何時停下、Auto-review 用子代理代替人類審批、Managed configuration 由企業管理員強制下發。核心理念是：低風險動作零摩擦，高風險動作必經審查。
9Router：把 Claude Code / Cursor / Cline 路由到 40+ 家供應商的本地三層 fallback 路由器
本地起一支 OpenAI 相容端點 localhost:20128，把 Claude Code / Cursor / Cline / Codex / Copilot 等 CLI 的請求，自動依 訂閱 → 便宜 → 免費 三層 fallback 路由到 40+ 家供應商。內建 RTK 壓縮 tool_result（省 20–40% input token）、Caveman mode 壓 output、OAuth 自動 refresh、多帳號輪詢，npm install -g 9router 兩條指令裝完。
Claude、Codex、Gemini 都進瀏覽器了：三家 AI Agent 在 Chrome 的路線比較
三家原本走三條路：Anthropic 做擴充、OpenAI 蓋自己的瀏覽器、Google 直接焊進 Chrome。到 2026-08 已經變成兩條——OpenAI 的 Atlas 在 8/9 停止運作，能力收回 ChatGPT 桌面版與 Codex。剩下的分歧是「寄生在 Chrome 上」對「Chrome 本身就是」。
自製 auto-dev agent 的 15 個 walls：從 Stripe Minions 學到的具體實作
Stripe Minions 講『The walls matter more than the model』，但矽谷四家 case study 沒講具體要怎麼蓋這些 walls。這篇把 daodao auto-dev agent 實際落地的 15 個 walls 拆給你看：每個 wall 防什麼、檔案放哪、tradeoff 在哪。Tier 1 必上、Tier 2 強化、Tier 3 嚴肅治理。
什麼是 auto-dev agent？daodao 自動化開發系統的入門解說
PM 在 Notion 勾選一張任務卡 → 系統自己同步成 GitHub issue → 寫成 plan → 寫成 code → 開 PR 給人類 review。這篇講這套系統做什麼、不做什麼、為什麼現在可行，給沒在寫 code 的人看。
手把手建一條 Notion → PR auto-dev agent：daodao pipeline 的可複製版本
從零建一條 Notion 任務 → GitHub issue → spec PR → code PR 的 auto-dev agent。用 daodao 案例為範本，講清楚每一步要做什麼、要驗證什麼、踩到問題怎麼處理。Notion DB schema → bin/ scaffold → 兩條 Claude Code routine → cloud env vars → staging 測試。
Claude for Financial Services：拆解 Anthropic 的多 Agent 參考實作
Anthropic 開源了 12 個金融業 Agent + 11 個 MCP connector，最值得抄的不是 Agent 本身，而是『同一份 prompt 雙 runtime』和『純檔案擴充』的分層設計。
從 Plan 到 PR：daodao 的 auto-dev agent 實戰
用 5 輪 consensus 寫 plan、再用 team mode 5 worker 並行做完 12 個 task；中間踩了不少坑，記下來給未來的自己跟同樣在嘗試的人看。
DeepSeek-OCR：把長上下文壓成圖片的 10× 壓縮實驗
DeepSeek-OCR 的論文題目是 Contexts Optical Compression — OCR 只是手段，真正驗證的是『把文字渲染成圖片再餵給 VLM』能達到 10× 壓縮且 97% 精度。這對長上下文 LLM 與 RAG 的 token 成本是質變。
2026 年 LLM Inference 服務商免費額度與定價：40+ 家分梯整理
個人專案、玩具 demo、做 RAG 原型，不想第一步就掏卡。整理 2026/05 還在運作的 40+ 家 LLM inference 服務商，按免費資源「是持續補充還是一次性」分梯，標註綁卡需求、模型清單、付費起價，數字全部從官方 pricing 頁驗證。中國原廠含智谱 GLM（永久免費）、豆包（每日 200 萬 tokens）、Kimi、百煉、Ollama 本地跑法一併收錄。
Claude Skills：把專業知識打包成資料夾，教一次就一直記得
Skill 是一個資料夾、一份 SKILL.md。三層 progressive disclosure 讓 Claude 在需要時才載入細節，避免每次對話重新解釋偏好。
Local Deep Research 導讀：本地優先的深度研究 Agent
Local Deep Research 是個本地優先、隱私導向的深度研究 Agent，用 LangChain + LangGraph 串起 20+ 搜尋引擎和 30+ 種研究策略，旗艦的 langgraph_agent_strategy 走 LLM 自主 tool-calling 路線，跟固定流程的 RAG graph 是兩種思路。
PageIndex：不做向量的 RAG，把長文件變成一本有目錄的書
PageIndex 不切 chunk、不做 embedding、不存向量，靠 LLM 推理一份 LLM 自己寫的目錄樹，在 FinanceBench 上由開發方自評拿到 98.7%。它解的不是向量 RAG 的同一個問題——是『在一份結構清楚的厚文件裡找對的那一節』。
AI Agent 接搜尋 MCP 工具：當 WebFetch / WebSearch 被擋的時候
用 Claude Code、Cursor 等 AI agent 時，內建 WebFetch / WebSearch 常被 Cloudflare、地理限制或 rate limit 擋住。接一個 search MCP server 是最直接的解法，這篇比較 2026 年實際能用的選項。
Groq Console：用 LPU 推論開源模型的開發者平台
Groq Console 是 Groq 自家 LPU 晶片的開發者入口，提供 OpenAI 相容 API、Playground、免費額度，主打把 Llama、Qwen、DeepSeek 等開源模型跑出市面上最快的 token/秒。
goose：開源、跨平台、不鎖 LLM 的本地 AI Agent
goose 是由 Linux Foundation 旗下 AAIF 維護的開源 AI Agent，支援 15+ LLM 供應商、70+ MCP 擴充，用 Rust 打造桌面 App + CLI + API，定位是不鎖廠商、可自架的 Claude Code 替代方案。