OpenAI 官方將 GPT-5.6 Sol 標準費率從 $5.00/$30.00 降到 $4.00/$20.00（每百萬 tokens input/output，input ↓20%、output ↓33%），2026-08-21 生效，促銷期至少到 11/21。這是 OpenAI 自己動手降價，不是 OpenRouter／Cloudflare 那種平台促銷（見前篇），且兩者現在疊加——OpenRouter 的 50% 折扣已改套用在新的 $4/$20 基準價上，變成 $2.00/$10.00。
Behavioral 面試不是考你有沒有故事，是考你會不會挑故事——同一個「搞砸了」的經驗，講成 Failure Story 還是 Problem Story，決定面試官讀到的是「你在推卸」還是「你在扛責任」。今天練 STAR-R 框架（比傳統 STAR 多一步 Reflection），題目是「無授權下如何影響決策」，案例是一位電商 PM 在黑五前四週把承諾的營收功能砍掉、轉去修系統穩定性的真實決策。
Omnigent 是一個用來統一管理 Claude Code、Codex、Cursor 等 coding agent 的開源 meta-harness，8/21 被揭露三個 CVE：CVE-2026-62674（CVSS 9.0，上傳偽造的 shared agent bundle 夾帶 stdio MCP server 達成 runner RCE）、CVE-2026-62675（上傳的 bundle 宣告 Python callable tool，被 runner 直接執行）、CVE-2026-62677（bundle 裡的 os_env.cwd 未驗證，可讓 agent 讀寫整個 runner 主機檔案系統並洩露環境變數中的憑證）。三者共同根源是 agent bundle 上傳路徑對租戶提供的內容信任過頭。官方已在 0.3.0 修補，多人共用或公司自架的 Omnigent 部署應立即升級。
mcp-anything 是一個 meta-MCP server，把 7.5 萬個 MCP server 的 registry 索引到本機，讓 agent 用 5 個固定的 meta-tools（search/describe/list_tools/call_tool/sync）搜尋並呼叫任何 MCP server。安裝：`npx mcp-anything sync && npx mcp-anything serve`。解決了「MCP server 太多、每個都要手動配置、每多裝一個就多燒一份 context」的問題。
LEDGER 用分層證據圖讓你稽核 agent 到底做了什麼、憑什麼下結論；StateMemBench 證明現有記憶系統普遍追不上事實變動，最強方法把準確率從 0.205 拉到 0.363；AI4AI-Bench 顯示遞迴自我改良離現實還很遠，六套系統 29 種配置在滿分 1.0 的量表上平均只拿 0.166 分
Stripe 逾70億美元收購模型路由平台 OpenRouter；Anthropic 同步在推 IPO、晶片融資與供應鏈估值三條資本線；Aikido 資安基準顯示開源模型在漏洞挖掘任務上已追平閉源前沿模型；Grok 遭加密提示注入零點擊竊取對話紀錄，xAI 兩個月未修補；GPT-5.6 Sol 在 OpenRouter／Cloudflare 兩平台同步五折促銷。
HKUDS/nanobot 靠 v0.3.0「The Agency Release」7 個月衝上 4.7 萬星，主打個人自架 agent runtime；genspark-ai/genoffice 用開源桌面應用做 AI 辦公套件，三週破 3,400 星；NVIDIA 發表 labs-OO-Agents（NOOA），把 agent 狀態收進單一 Python class；MCP server repo-context-mcp 幫 coding agent 讀 repo 不用整包塞進 prompt。框架端 Mastra 1.60.0 補上 durable execution 與 Cloudflare Sandbox；pydantic-ai v2.33.0 因 anthropic SDK 升級 httpx2 而有 breaking change。
Paper reading round 考的不是你有沒有把論文讀完，而是你能不能像親自做過這個研究一樣，講出關鍵設計選擇背後的 trade-off、指出實驗設計的漏洞，並預測下一步該怎麼做。今天用剛發表的 OneDayAgent（長程 agent harness，2026-08-04 掛上 arXiv）當練習素材，拆解 task decomposition、context 壓縮、verify-repair 三個核心機制，並完整跑一輪典型的論文追問。
CrewAI 1.15.17 三個重點：(1) 宣告式 Flow 定義現在可以直接開啟 conversational 對話模式，框架自動合成內建對話方法，不必手寫 Python `Flow` 子類別；(2) 明確標示 conversational 是 opt-in 行為，降低誤用風險；(3) 修了透過 slug 參照解析工具遺失 AMP slug、以及分塊處理超大單一訊息的問題，本版無 breaking changes。
GPT-5.6 Sol 標準費率透過 OpenRouter 與 Cloudflare AI Gateway 都從 $5.00/$30.00 降到 $2.50/$15.00（每百萬 tokens input/output，↓50%），Flex 最低到 $1.25/$7.50，促銷跑到 2026-09-18。折扣只適用兩平台的代管計費（Unified Billing／非 BYOK）流量，OpenAI 自家 API 直接叫用價格不變。
Technical PM 面試考的不是你會不會畫架構圖，是你會不會在畫圖之前先講清楚限制條件。今天練 Clarify → Estimate → Sketch → Trade-off → Mitigation 五步結構，題目是 Google 真實面試題「設計企業版 Google Keep」，案例是 Uber 一則 latency vs consistency 的真實工程協商故事。
Adversa AI 發現把惡意指令用 AES-256-GCM 加密藏在網頁上，能讓 Grok 的護欄失效——因為護欄只檢查進出模型的文字，不檢查程式碼執行環境解密後的明文。使用者只要叫 Grok 摘要該頁面，Grok 就會在自己的 Python 執行環境解密指令，把姓名、位置、訂閱等級與對話紀錄包成偽裝的『解密金鑰』塞進 URL，再用瀏覽工具把資料送到攻擊者伺服器，全程零點擊、無警告。同一手法對 Gemini 也能繞過安全過濾產生違規內容。xAI 自 6/3 收到通報至今無回應、無修補、無 CVE。防禦重點是在 agent harness 層做內容隔離與出站限制，不是等模型層解決。
Cairn 是一個用 MCP tool servers 串接觀測系統、部署紀錄、runbook 的事故分析 Copilot，問一句「為什麼 checkout 延遲半夜三點飆高」就能拿到附證據的根因假設。安裝：`make install && make up` 起本機環境。解決了 SRE 排查事故時要手動在好幾個系統間來回核對時間軸、翻 runbook 的問題，而且修復動作預設要人核准才會執行。
DART-SD 用互動狀態圖只監督修復步驟，讓工具呼叫 agent 自蒸餾不再誤殺有效探索；SkillForge 讓 agent 先解合成題把 repo 知識蒸成技能，SWE-bench Verified +5.8%；Post-Training AI 分析發現頂尖 agent 開場就鎖死訓練策略，之後十小時只做局部微調
SpaceX 以 600 億美元收購 Cursor 母公司 Anysphere，並傳出接觸 Cognition（遭否認）；Stripe 確認以 75 億美元收購模型 gateway OpenRouter，Ramp 同日收購 router.com 推出自家路由平台；Anthropic 揭露多代理系統間會自我傳播的「心智病毒」；CISA 將 MLflow SSRF 漏洞列入已遭利用清單，聯邦機構須 9/2 前修補；Splunk 修補 MCP Server app 的 CVSS 9.1 反序列化 RCE
Cursor 開源官方外掛市集 cursor/plugins，用 plugin.json + skills + MCP 定義把生態標準化，一天 +470 星；apache/maka 進 Apache 孵化器，用 append-only 事件日誌記錄 agent 的每次工具呼叫與權限決策，主打可稽核的 local-first 工作台；magnitudedev/magnitude 幫你自動偵測硬體、下載並在本機跑模型，開箱即用的離線 agent；vercel/eve 把 agent 能力放進 tools/、skills/、schedules/ 等慣例目錄，檔案系統就是介面。框架端 pydantic-ai 補了 v2.32.1 patch。
ML coding round 考的不是背 leetcode，而是能不能只用 NumPy 把 attention、k-means 這類 ML 元件從零寫出來，同時講清楚每一步的 shape 和複雜度。今天聚焦五個高頻考點：向量化思維、softmax 數值穩定性、shape 追蹤與複雜度分析、batch inference 的 padding/masking，以及手刻演算法時該怎麼驗證正確性。
Callosum 完成 $100M 種子輪，由 Atomico 領投，估值未揭露。這筆錢押的是「Agent 的成本瓶頸不在模型，而在把每一步都塞進同一顆 GPU」——當推論支出吃掉 AI 原生公司一半以上營收，路由層的價值開始從模型選擇擴張到晶片選擇。
Twin1 AI 完成 $20M 種子輪，由 Bessemer Venture Partners、Tribeca Venture Partners、Aramco Ventures 共同領投，估值未揭露。這筆錢賭的是企業知識的原子單位不是文件而是人——當 Agent 都在搶接企業的文件庫，Twin1 反過來去接每個人腦裡沒寫下來的脈絡。
Growth 面試的分水嶺在於你講的是「線性改善」還是「複利迴圈」——加一個獲客管道是行銷，讓一個用戶帶來兩個用戶才是 growth。今天練 Goal → Metric → Bottleneck → Hypothesis → Experiment → Measurement 六步診斷法，題目取自 OpenAI Growth PM 的 take-home 真題。