Hooks 管控制流、skills 注入知識、plugins 負責打包。looplane 已有 opt-in deny-only project hooks、bounded SKILL.md loader、exact enabled_skills 選擇、plugin manifest/install/list 與 external runtime projection；仍缺 hook input rewrite、完整 lifecycle、遠端 registry 與成熟 marketplace。
looplane 已能把 repo 內 diagnostics 與 open-file 狀態注入下一個 model turn，也有 typed WebSocket IDE context push、可封裝的 VS Code bridge，以及管理長駐 LSP subprocess 的 ManagedLspServer。剩下的是各語言 initialize／didOpen／didChange adapter 的打磨與 live editor 驗證。
MCP client 要同時處理 transport、工具刷新、approval 與 credential 邊界。looplane 已支援 allowlisted stdio、Streamable HTTP/SSE、tools/resources/prompts、tools/list_changed、OAuth metadata/PKCE 與 0600 credential store；尚缺真實 authorization server E2E 與 MCP 專用確認 UX。
looplane 已有 ModelRole／ModelRoute 靜態候選表、--model @cheap 等 opt-in alias、跨 provider fallback，以及驗證完成後才啟動的 no-tool reviewer lane；下一步是補 role inheritance／override 規則，並決定 summarizer、parser、scout 是否自動路由。
直接包 SDK 三個月就會後悔：每家的 usage 欄位、tool call 格式、錯誤語意都不一樣，換模型等於重寫迴圈。五家參考專案都把「wire protocol」從「provider 身分」裡拆出來當獨立維度；looplane 更進一步，用 pydantic canonical contract（Message/ToolCall/Usage/ModelTurn）加六種 protocol adapter，把 OpenAI SDK 的內建 retry 關到 0，所有錯誤先分類成 ProviderErrorKind 再交給統一的重試政策。provider 表本身是跟 pi 的 packages/ai 對著抄的——這是血統，不是巧合。
OS 沙箱是 path policy 之外的核心防線。looplane 已落地 fail-closed `CommandSandbox`：macOS 包 sandbox-exec，Linux 用 Landlock 加 seccomp，verification 預設在能證明 containment 時進沙箱；不支援時回 exit 126。剩餘限制是目前主要只包 verification、外部 CI 結果仍待確認。
Looplane 的 prompt 已到 `m3-exact-edit-v4`：版本寫進 artifact，core/tool/interaction/runtime/instructions/skills/workspace/memory 以 stable/dynamic section 組裝，並加入 replace_text、unified diff、direct reply 的正反例。unit tests 已釘住結構，live eval 覆蓋仍需擴大。
NVIDIA NIM 間歇 500 暴露了 looplane 早期只有錯誤分類、沒有重試消費者的缺口。現在 SDK retry 關閉，harness 對每個候選最多嘗試 5 次，使用帶 jitter 的指數退避並尊重有上限的 Retry-After；耗盡後可依明確設定切到 fallback model，model.retry 與 model.fallback 都進 event log。
looplane 已把 events.jsonl 接成 deterministic reducer、CLI timeline、canonical JSON、SDK replay 與安全分叉；分叉不會重跑舊工具或模型呼叫。剩下的是 provider／live runtime 驗證、redaction 與更完整的 replay hook。
成熟 subagent 需要角色、fan-out 上限、權限收窄與成果回傳契約。looplane 已有 native named-role schedule、平行 fan-out、子 task allowed_paths 不得超出 parent、預設禁用 unsafe exec，以及 parent-approved transaction proposal baseline；常駐 background lifecycle、遞迴深度管理與自動 worktree merge 仍未完成。
looplane 已加入 CostBreakdown、明確標示 estimated 的 GPT-5 家族靜態價目表、per-lane usage/cost 與 OTel cost 欄位；未知模型仍只顯示 token，不硬算美元。價目覆蓋、外部 CLI 權威帳單與 live billing 對帳仍待補。
Looplane 的核心 surface 已從七個長到九個：新增 read-only `tool_program` 與可 rollback 的 `tool_transaction`，搜尋優先走 ripgrep，仍不開任意 shell；native MCP 只從 allowlist 動態加入，缺少可信 read-only metadata 就按 execute 審批。
Looplane 的 disposable clone 與 SafePathPolicy 保護來源 repo；現在 `--sandbox-checks` 也能用 macOS sandbox-exec、Linux bubblewrap 或 Landlock 包住 verification command，Cloudflare 另有受限 Sandbox slice。但不同 backend 的 network policy、外部 runtime coverage 與 production hardening 仍未一致驗證。
Keenable.ai 把自己定位成給 AI agents 用的搜尋基礎設施：100B+ 文件索引、Search/Fetch API、 MCP/CLI 入口、100K 免費月額度與 keyless public endpoint。對台灣／繁中 agent 團隊來說， 現階段最合理的位置是 provider matrix 裡的實測候選；Brave、Exa、Tavily 或 Serper 仍要留著對照。
screenshot-to-code 不是一步到位的截圖轉碼工具。核心是一個最多 30 步的 Agent Loop，搭配 7 個工具——從截圖裁切真實素材、用 Playwright 自我驗證、到同時跑 4 個模型讓使用者選最好的版本。GitHub 74,500+ stars，MIT License。
Warp 的自我改進 Agent 不把每次錯誤塞進 prompt。base skill 做任務，人類在 GitHub 或 Slack 留回饋，improver skill 把重複訊號整理成小 diff，再走 PR review。真正有價值的是這套工程邊界：可追溯、可回滾、可拒絕更新。
TinyFish 為 AI agent 提供四個 Web API——Search、Fetch、Agent、Browser，其中 Search 與 Fetch 為 $0 永久免費且免信用卡，適合做 RAG 與文件檢索的預設層。
把 ADE 類工作台分成四種哲學：arul28/ADE 的 Brain+Lane、Superset 的 100+ agents IDE、Herdr 的 Rust 常駐 runtime，以及 Kadro/Orca 的版面與 Fleet 取向；用一張對照表與選型決策樹幫你判斷何時該用水槽、而非 Omnigent 這類控制面。
Omnigent 把治理從 prompt 抽到 Server 層的 Policy 引擎：Python 函式回 allow/deny/ask，三層堆疊疊加 cost budget 與 tool caps，搭配 Omnibox 以 bwrap/seatbelt 做 OS 原生隔離與 egress 憑證代理；本文對照 FailproofAI、DashClaw 等五套治理方案的定位與決策表。
每個模型發布都帶 benchmark 數字，但同一個模型在不同 harness 上可以差 20 分、SWE-bench Verified 的 32% 驗證器判斷有誤、DeepSWE 113 題讓多數模型掛零。這篇拆解六個主要 coding benchmark 各自測什麼、哪些容易灌水、讀者該看哪個。