CodeGraph 用 tree-sitter 把 codebase 抽成本地 SQLite/FTS5 知識圖譜，讓 AI coding agent 查圖而不是掃檔。官方端到端 benchmark（7 repos、median of 4）平均省 35% 成本、70% tool calls；但前提是 agent 直接走圖——把探索 delegate 給只會讀檔的 subagent，CodeGraph 反而變成 overhead。
讀論文是兩個問題疊在一起:方法論(Keshav 三遍閱讀法,5-10 分/1 小時/4-5 小時)決定怎麼讀,工具(arXiv HTML、alphaXiv、NotebookLM、Connected Papers、Zotero)負責縮短每一遍的時間。AI 負責降低理解門檻,判斷對錯永遠留給人。
字節跳動開源(MIT)的 UI 自動化框架。UI 動作只靠截圖餵給視覺語言模型,不解析 DOM;一套 JS API 跨 Web / Android / iOS / 桌面。代價是每步較慢、token 較貴,而且高度綁在模型的 grounding 能力上。注意它已在 1.9.8 之後停掉 MCP,改走 Skills + CLI。
Claude 沒有 docx_tool / pdf_tool — 它只用 bash + file tools，加上 SKILL.md 指令、容器內預裝的 pdfplumber / python-pptx 等 library，三層拼出檔案讀寫能力。
Anthropic 2026-04-17 發 Claude Design，4-28 nexu-io/open-design 公開，同樣的 artifact-first loop、Apache-2.0、跑在你已經有的 16 個 coding-agent CLI 上。兩週從 0.1 到 0.7、40k+ stars。把 AI 設計工具從 vertical SaaS 攤平成 skill bundle 的範式轉移。
asgeirtj/system_prompts_leaks 蒐集 40 多個 AI 助理的 system prompt 原文，從 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 到 Gemini 3.1 Pro 都有，40.3k stars、461 commits、MIT 授權。價值不在於拿到秘密，而在於把廠商的隱性政策變成可比對的工程素材——要學的是設計決定，不是文字本身。
Anthropic 2026-05-14 發的 35 頁創業手冊，把 Idea/MVP/Launch/Scale 四階段按 agentic AI 重排。最值得學的是『build 越容易、validation 越重要』與 CLAUDE.md 當作 MVP 第一個 artifact；最該打折扣的是 Launch 章節把合規 workstream 跑在 Cowork 上 — Anthropic 自家文件說 Cowork 不寫 audit log。
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。
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。
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。
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 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。
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」。
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。
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。
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。
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。
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。
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』。
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。