斯坦福公开自我改进智能体课程：为什么你的 Agent 仍会崩溃
Stanford CS329A 公开讲解自我改进智能体。本文拆解生成器、评估器、路由器与记忆压缩，并补上可靠生产系统必须具备的预算、沙箱和人工接管。
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GPT-6 Astra 太强了：剩下的唯一测试，是现实世界
当纸面基准逐渐失去区分度，GPT-6 Astra 真正需要证明的，是能否在现实任务中降低成本、减少监督并创造可测量的影响。
不用 Chromium，也不用 V8：h5i 用纯 Rust 为 AI Agent 重做浏览器
h5i 不依赖 Chromium 或 V8，而是用 Rust 组件、结构化快照、请求前策略检查与分层沙箱，为 AI Agent 打造更轻、更可审计的浏览器。
2026 年值得尝试的 10 款现代开源工具
从数据库、API、终端和本地语音，到 CMS、DevOps、PDF、AI 办公与团队协作，这 10 个开源项目正在把成熟开发工具重新带回本地与自托管。
FreeToken 刚发布：它真的比 Ollama 和 llama.cpp 更好吗？
在 RTX 3050 6GB 笔记本上用同一 gpt-oss-20b 测试 FreeToken、Ollama 与 llama.cpp：速度、首 Token 延迟、MoE 动态专家缓存原理，以及 FreeToken 真正适合的硬件与模型。
该从 Claude Code 切换到 DeepSeek Harness 吗？我看了发布代码
深入检查 DeepSeek Harness 发布包：多模型适配、插件架构、本地模型缺口、Token 开销与迁移成本。现在值得从 Claude Code 切换吗？
一个人公司的 AI 技术栈：替代 10 人团队？真实成本拆解
拆解一个人公司的 AI 与自动化技术栈：建站、设计、邮件、CRM、客服、记账和运营分别要花多少钱，以及哪些工作仍不能交给软件。
我微调了爆火的 Kronos 预测股市：结果反而更差
Kronos 把 K 线当语言学习。一次 BTC 与 SPY 实验发现：微调让模型学会更真实的波动幅度，却没有提高涨跌方向，结果反而更差。
我让 Claude 寻找最佳投资机会：它真正找到的是一套 5 步筛选法
把 Claude 接入实时市场数据后，真正有价值的不是一张荐股名单，而是一套从宽筛、催化剂验证到入场位与风险控制的五步研究流程。
Opus 5 游戏提示词爆火：24 小时重现 3A 级作品
一个 Opus 5 游戏提示词在社区爆火，开发者在 24 小时内做出高完成度可玩作品。本文拆解 Challenge Loop、多 Agent 验收流程与社区案例，并介绍如何在 Dobby 上使用 Opus 5。
她从未写过一行代码，两个月后 App 月收入达到 30 万美元
Sarah Perl 从未写过代码，却借助 Claude Code 等 AI 工具在两天内做出 MVP，并在上线两个月后据报道达到 30 万美元 MRR。真正的护城河是五年内容积累、分发和个性化 Onboarding 流程。
DeepSeek V4 Flash 便宜 30 倍，我却还是换回了 Claude
DeepSeek V4 Flash 价格低得惊人，但在 40 个 PR Diff 中漏掉了 3 个重试与并发逻辑问题。本文拆解何时该用便宜模型，何时应为可靠性买单。
AI Agent
Harness、Loop 与 Graph Engineering：AI Agent 为什么会失败
AI Agent 失败时，问题往往不在模型，而在工具与边界、验证循环和任务流程图。本文用“新员工”类比拆解 Harness、Loop 与 Graph Engineering，并给出 60 秒诊断清单。
AI Image
12 个可直接复制的 AI 商品图提示词：让产品像出自 5000 美元设计团队
12 个可直接复制的 AI 商品图提示词，覆盖 Instagram、TikTok、Pinterest、Facebook、LinkedIn、Etsy、网站与邮件。替换产品信息后，还可直接交给 Dobby 生成图片。
openclaw
2026 年 11 个最佳 OpenClaw 替代方案：开源、托管与 Dobby 全面对比
全面比较 11 个 OpenClaw 替代方案：从 Hermes、NanoClaw、ZeroClaw 到 Dobby。按自托管、云沙箱、多模型、GUI 自动化与中国用户体验选择最合适的 AI Agent。
OpenCode
OpenCode vs Pi：哪款终端 AI 编程 Agent 更适合你的工作流？
OpenCode 提供多 Agent、LSP、MCP 与 75+ 模型提供商；Pi 用四个工具和扩展 API 追求极简透明。本文从架构、模型、会话、成本和基准全面比较。
omlx
用了 omlx 一周后，我卸载了 LM Studio
omlx 把本地 LLM 的 KV Cache 持久化到 SSD，让长上下文在重启后仍能快速恢复。本文比较它与 LM Studio，并介绍安装、API、MCP 和多模型服务。
Intel Mac
旧 Intel Mac 还没死：免费家庭服务器完整搭建指南
旧 Intel Mac 不必变成电子垃圾。本文详解如何选择 macOS 或 Linux、配置 Tailscale、安全远程访问，并用 Pi-hole、Jellyfin、Nextcloud 等替代付费订阅。
ONLYOFFICE
受够了！我在 Mac 上删掉 Microsoft Office，换成了 ONLYOFFICE
一位 Mac 用户为何删除 Microsoft Office，改用更轻、更快、免费的 ONLYOFFICE？本文比较功能、体积、启动速度与格式兼容性。
Agent Harness
Agent Harness 只是换了名字的系统设计吗？
Agent harness 并不神秘：它大部分是系统设计在 LLM runtime 上的迁移。真正新的，是围绕非确定性输出和会退化的上下文窗口做工程。
OpenCode
OpenCode Agent Masterclass：从安装到掌握的完整教程
这是一篇 OpenCode 中文上手指南：从安装、连接模型、/init 生成 AGENTS.md，到 Plan/Build 模式、MCP、Skills、权限和日常编码工作流。
Agent Harness
Agent Harnesses：现代 AI Agent 开发的新标准
Agent Harnesses 是一种把角色、上下文、skills 和 references 组织起来的结构，让通用 AI agent 能在具体任务中更稳定、可复用、可维护地工作。
Loop Engineering
什么是 Loop Engineering？它和 Harness Engineering 有什么不同？
Loop Engineering 不是把所有脚本换成大模型，而是在 agent harness 之上设计自动触发、状态持久化、maker/checker 分工和可验证停止条件的控制循环。
Ornith
Ornith 1.0：会自己写脚手架的 9B 编程模型
Ornith 1.0 的关键不只是 9B 模型跑出接近 35B 的代码成绩，而是让模型学习生成自己的任务脚手架，用结果奖励同时优化 scaffold 和 solution。