browse.sh:把瀏覽器 Agent 學過的事存成技能目錄
Browserbase 在 2026-05 推出的 browse.sh,是「瀏覽器技能目錄 + Browse CLI」兩件事。核心論點:瀏覽器 Agent 的瓶頸是健忘症不是推理,把學過的網站操作存成純文字 SKILL.md,Craigslist 任務官方自評從 ~$0.22 降到 ~$0.12。注意它跟 2018 年的 Browsh 文字瀏覽器毫無關係。
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CodeGraph：本地端程式碼知識圖譜，與「直接走圖才省錢」的真相
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。
大家怎麼讀 arXiv 論文?方法論與工具全景
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。
Midscene.js：押注純視覺的跨平台 UI 自動化框架
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。
Antigravity CLI：Google 用一套 agent harness 收編 Gemini CLI 的終端機介面
Antigravity CLI 是 Google 在 2026/5/19 I/O 發表的終端機 agent，用 Go 重寫（Gemini CLI 是 Node），二進位檔叫 agy，與桌面版 Antigravity 2.0 共用同一套 agent harness。它同時是 Gemini CLI 的接班人——個人方案的 Gemini CLI 將於 2026/6/18 停止服務。
Claude 怎麼讀寫 PDF / DOCX / PPTX：拆解 skill + sandbox 的三層架構
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。
Open Design：11 天 fork 出來的 Claude Design 開源替代品
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。
system_prompts_leaks 導讀：40k star 的 AI 系統提示 archive 在解什麼問題
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。
拆解 Anthropic Founder's Playbook：四階段、三條 moat、一個 Cowork 合規坑
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。
LLM agent 的 tool description 決定它怎麼選 tool：三個踩坑修法
把 tool description 從軟建議改成硬規則（白名單 + 後果說明），LLM 亂選 tool 的問題消失了；另外加 skip_signal=True 修掉 vector store 雙重 indexing。
用 AI Agent 操作影片生成工具：HyperFrames、HeyGen、Runway 整合指南
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。
Code Mode：把 tool definition 從 context 搬進 code
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。
FDE 戰爭：OpenAI 和 Anthropic 為何同時複製 Palantir 的劇本
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。
別人怎麼用 LLM 寫文章：從 Karpathy LLM-wiki 到多 agent pipeline 的取捨筆記
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 公開 Codex 安全部署策略：沙箱、自動審批與企業治理框架
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。
9Router：把 Claude Code / Cursor / Cline 路由到 40+ 家供應商的本地三層 fallback 路由器
本地起一支 OpenAI 相容端點 localhost:20128，把 Claude Code / Cursor / Cline / Codex / Copilot 等 CLI 的請求，自動依 訂閱 → 便宜 → 免費 三層 fallback 路由到 40+ 家供應商。內建 RTK 壓縮 tool_result（省 20–40% input token）、Caveman mode 壓 output、OAuth 自動 refresh、多帳號輪詢，npm install -g 9router 兩條指令裝完。
Claude、Codex、Gemini 都進瀏覽器了：三家 AI Agent 在 Chrome 的路線比較
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」。
自製 auto-dev agent 的 15 個 walls：從 Stripe Minions 學到的具體實作
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。
什麼是 auto-dev agent？daodao 自動化開發系統的入門解說
PM 在 Notion 勾選一張任務卡 → 系統自己同步成 GitHub issue → 寫成 plan → 寫成 code → 開 PR 給人類 review。這篇講這套系統做什麼、不做什麼、為什麼現在可行，給沒在寫 code 的人看。
手把手建一條 Notion → PR auto-dev agent：daodao pipeline 的可複製版本
從零建一條 Notion 任務 → GitHub issue → spec PR → code PR 的 auto-dev agent。用 daodao 案例為範本，講清楚每一步要做什麼、要驗證什麼、踩到問題怎麼處理。Notion DB schema → bin/ scaffold → 兩條 Claude Code routine → cloud env vars → staging 測試。