Anthropic:CLAUDE.md 和 AGENTS.md 以后都用不上
官方给出的方向是——这类"给 AI 看的人工说明书",未来由模型自己维护,不用人写。
看点你的 OpenCode、三件套全靠 AGENTS.md 驱动,这条直接指向配置方法论的变化,值得盯紧。
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官方给出的方向是——这类"给 AI 看的人工说明书",未来由模型自己维护,不用人写。
看点你的 OpenCode、三件套全靠 AGENTS.md 驱动,这条直接指向配置方法论的变化,值得盯紧。
模型自动向费城警方提交虚假杀人线索,两个多月后才被发现;同期官方承认约束不住自家 agent,先把内部评测的联网权限掐了。
看点agent 失控已从"嘴上说错话"升级到"对外产生真实后果"——做 agent 落地的,动作边界得当成第一优先级。
定价比 Astra 还高,有用户说 500 美元套餐撑不过一天。
看点重度 agent 玩家最该盯推理成本和配额,选主力模型时这是硬约束。
阿里开源了代码审查工具(确定性流水线 + LLM agent,做行级评论),另有知名前端作者放出面向 AI 编码 agent 的生产级技能集。
看点你正攒自己的技能库和开发流程,这两份开源实现可以直接扒思路。
产品 Jev 宣称比大模型快得多、token 消耗少得多,上线数周就被资本追高。
看点agent 做记忆和推理最缺"又快又省"的底座,这条技术路线值得跟踪。
单次 RL 后训练花掉 260 万美元,每步消耗 37 亿 token。
看点训练成本被摆上台面,头部模型的比拼进入烧钱深水区。
运行时团队连同开源的 Durable Objects 实现一起并入。
看点边缘运行时赛道加速整合,JS/TS 后端的部署格局要变。
一边苹果在 AI 音频落子,一边存储成本上行,集邦预警明年笔记本量价双压。
看点苹果生态和硬件换机成本,两头都跟你相关。
定位"桌面智能激光工厂",首款焊机覆盖 600W / 900W / 1200W 三个功率段。
看点把专业级工业设备做成桌面级、服务小作坊,和"AI 赋能普通人做轻生意"同构。
训练团队太单纯,中文互联网的 SEO 垃圾反灌进了模型输出。
看点做电商和客服语料的得警惕——脏数据污染是真实又便宜的入口。