Slack Code：多人協作 AI Coding 與 Agent 控制平面的競爭版圖
Slack Code 把 AI coding agent 從開發者的終端搬進 Slack 頻道，讓團隊即時看到 diff、預覽與計畫。但它解決的是管理層的透明度焦慮，不是工程師的生產力瓶頸——真正的戰場在「誰當 agent 的控制平面」。
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19 篇文章TypeScript 7：Go 原生重寫讓 type check 變快，但遷移不只換掉 tsc
TypeScript 7 把 compiler 與 language service 原生重寫為 Go，官方與大型使用者回報約 10 倍級的改善；收益來自共享記憶體平行化，代價是舊 API 與 compiler option 必須清理。
Exa：為 agent 而不是為人設計的神經搜尋 API
Exa 把整個網頁索引轉成 embedding 再檢索，而不是比對關鍵字。2026-08 官方定價：/search $7 / 1k 次（含前 10 筆結果）、/contents $1 / 1k 頁、deep 系列 $12–15 / 1k 次，新帳號 $20 免費額度。這個 blog 的 CLAUDE.md 把 Exa 列在雲端抓取工具的第一順位，38 支 skill 裡有 16 支寫到它，站上既有文章只有 4 篇順帶提過——但一篇專文都沒有。這篇補上。
「AI 時代的技術選擇」導讀：先選多人用的，其餘五條判準是拿來分勝負的
選型的主判準沒有變，仍然是採用度——而 AI 讓它更重要，不是更不重要：用的人多，訓練語料就多，agent 寫出來的正確率就高。這個系列整理的另外五條判準（文件的機器可讀性、型別、原始碼在不在你 repo 裡、資料骨架、機器可呼叫性）是用來在採用度相近時分勝負，或估算你選冷門要付多少代價。
llms.txt：把文件寫給機器讀的那一份
llms.txt 是 Jeremy Howard 於 2024-09-03 提出的慣例（規範已更新至 v2）：在網站根目錄放一份給 LLM 讀的 Markdown 索引。六個前端文件站實測：TanStack、shadcn、Zustand、AI SDK、Next.js 都有，React Router 是唯一 404。配套的 llms-full.txt（全文版）Anthropic、Cloudflare 等也已採用。這篇講規範內容、誰在用、以及它為什麼開始影響套件選型。
shadcn registry 與 MCP：元件分發的第三條路
元件分發向來只有兩條路：npm 套件（黑盒依賴）或手動複製貼上。shadcn registry 把第三條路標準化——元件以 JSON 描述原始碼與依賴，CLI 一鍵裝進你的 repo 變成你的程式碼。任何人都能架自己的 registry（AI Elements 就是一個），官方 MCP server 更讓 AI agent 直接瀏覽與安裝元件。
手繪風 SVG 圖示的三條路：近 9 萬個免費圖庫、把 Lucide 弄歪的生成器，還有那張沒人看的授權頁
Koboyo 宣稱有近 9 萬個免費手繪 SVG（數字上下跳動：92,967 → 87,954 → 90,150），但 sitemap 只列得出約 17,930 個圖示頁，而且授權頁明文禁止拿去做圖示庫或畫布 app。想要手繪感其實有三條路：收圖庫、用程式把既有幾何弄歪（sketchyicons 把 Lucide 的每條直線轉成二次貝茲，用 icon 名稱當亂數種子確保 byte-for-byte 一致）、或 AI 生成。這篇比較七家圖庫的規模與授權、拆解 sketchyicons 與 tldraw 的生成演算法，並整理正在往 MCP 靠的圖示搜尋工具。
Browser MCP 三選一：CDP、Playwright MCP、Puppeteer MCP 比較
這題現在其實是二選一：@playwright/mcp（跨瀏覽器、accessibility tree 省 token）對上 chrome-devtools-mcp（Chrome 官方、效能與記憶體診斷）；@modelcontextprotocol/server-puppeteer 已被封存，不再是選項。分野也不再是抽象層級高低，而是「操作網頁」還是「診斷 Chrome」。
@playwright/mcp：微軟官方的瀏覽器自動化 MCP Server
@playwright/mcp 預設用 accessibility tree（browser_snapshot）取代截圖，大幅省下 token，加上 Playwright 原生 auto-wait，是 AI agent 做網頁自動化的合理起點。要注意它預設是 headed、預設帶持久 profile，而且進階工具群組要用 --caps 開。
@modelcontextprotocol/server-puppeteer：官方 Puppeteer MCP Server
server-puppeteer 是 MCP 官方 monorepo 裡的 Puppeteer 封裝，工具集精簡、以截圖 + evaluate 為核心。但它已被官方封存（移到 servers-archived、不再更新），新專案不該再選它——想要 Puppeteer 血統的 MCP，現在該看 Chrome 團隊的 chrome-devtools-mcp。
Bumblebee：Perplexity 唯讀供應鏈端點掃描器的設計拆解
Perplexity 2026-05 開源的 Go 唯讀掃描器（v0.1.1、零非 stdlib 依賴）。盤點 npm/PyPI/Go/RubyGems/Composer/MCP/編輯器與瀏覽器擴充等來源成 NDJSON，比對自訂 exposure catalog，回答供應鏈事件當下「機隊哪台機器現在中了」。它刻意不執行任何套件管理員，也不是 EDR。
Warp：從現代終端機到 Agentic Development Environment
Warp 從一個用 Rust 打造的現代終端機，演化成整合 AI Agent 的開發環境（ADE），2026 年 4 月開源，目前擁有 70 萬開發者使用者。
Better Agent Terminal：把多個專案的 Terminal 和 Claude Code Agent 收進同一個視窗
Better Agent Terminal (BAT) 是一個 Electron 桌面 app，把多個專案的 workspace、terminal、以及 Claude Code Agent 整合到同一個視窗，解決開一堆 iTerm 分頁、Agent 沒有好 GUI 容器的日常痛點。MIT License，macOS / Windows / Linux 都能裝。
oh-my-codex：在 OpenAI Codex CLI 上疊加結構化工作流的增強層
oh-my-codex（OMX）不是取代 Codex CLI，而是在它上面加一層結構化工作流——從需求釐清、計畫產出到多 Agent 並行執行，用 4 個核心 Skill 把散亂的 prompt 對話變成可追蹤的開發流程。
從 Stripe 到 Meta：矽谷一線公司如何用 AI Agent 取代鍵盤
矽谷一線公司各自獨立打造內部 AI coding agent，從 Slack 訊息到 merged PR 全程自動化。深入拆解 Stripe、Ramp、Coinbase、Spotify 四家的架構，再擴展到 Google、Meta、Amazon、Uber、Goldman Sachs、Walmart 等十多家公司的做法與指標。
AI Agent 的全域 Skills 要放哪裡？.claude、Codex Skills、AGENTS.md 的分工
Skill 路徑通常是 runtime-specific，跨 agent 真正穩的是 AGENTS.md；個人共用能力放各自 agent 支援的全域目錄，專案 workflow 放 repo 內。
GitBook：把文件變成產品的文件平台
GitBook 是一個以 Git 為底層的文件平台，支援 Markdown 編輯、版本控制、多人協作。適合技術文件、API docs、內部知識庫。免費方案對個人和小團隊夠用。
文件平台選擇指南：GitBook、Docusaurus、Mintlify 和其他七個選項
九個主流文件平台的定位、優缺點、適用場景和實際使用案例。選擇邏輯：開源專案選 Docusaurus/VitePress，API docs 選 Mintlify/ReadMe，企業內部選 Confluence，快速上手選 GitBook。
Agent CLI 完整指南：設計邏輯、工具比較與使用原則
Agent CLI 不是更聰明的補全工具，而是能讀懂 codebase、執行多步驟任務、操作真實環境的 AI 代理。Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、OpenCode、Aider、Pi、Kiro、Amp、Cursor CLI... 工具越來越多，但底層共享一套設計邏輯——理解這套邏輯，才能真正用好它們。