近日，AI圈炸锅了。有安全研究人员在分析 Anthropic 旗下的命令行编程助手 Claude Code（版本 2.1.91 及以后）时，发现了一段间谍代码，这段代码十分隐蔽，很难被开发者发现。

Claude Opus 4.8 在 SWE-bench Pro 上以 69.2% 排名全球第二，比 GPT-5.5 高出整整 10 分。本文拿同一套真实后端任务横测三款主流模型，说清楚各自的边界在哪里

逐条对着官方公告读 Claude Sonnet 5：最 agentic 的 Sonnet、能力接近 Opus 4.8、介绍价 $2/$10

OpenAI GPT-5.6 Sol / Terra / Luna 解读：AI 模型竞争正在从"更聪明"转向"能长期干活" TL;DR 场景：OpenAI 于 2026 年 6 月 26–27 日发布

Anthropic 昨天一口气放了两个大招：Claude Sonnet 5 正式上线成为全员默认模型，Claude Science 同步发布要让 AI 接管科研流水线...

装了50个Claude Code Skill后筛到剩20个，按工程提效、多Agent编排、记忆管理、文档办公四类梳理，附每个Skill的安装命令和真实使用判断……

AI 从 Prompt 进化到 Harness，记忆层是驾驭大模型的第一道缰绳。本文通过 Claude Code 实战，拆解 Memory 分层架构与落地案例，帮你一次定义、永久省心，让 AI 真正成

别再裸用 Claude Code 了！32 个亲测技能 + 8 个 MCP 服务器，开发效率直接拉满！ 先晒一下我装完的效果（见下图），所有技能均实测可用。

现在市面上MCP种类丰富，用起来也很方便，恨不得猛猛地装上十几二十个。那是不是MCP越多越好呢，我并不这么认为。 每个 MCP Server 启动时都会把自己的工具列表注入到系统提示词中。

一个 Claude Code 插件，用一道七级判断阶梯让 agent 能不写就不写。实测在真实项目上平均少一半代码、还更省更快、全程安全。

一年 Claude Code 编程经验总结，6 个实战 Case 展示 CLAUDE.md、Skill、Hook、Sub-agent 等核心技巧，附 Fable 5 模型体验。

循环（loops）入门指南 原文链接：https://claude.com/blog/getting-started-with-loops 原文作者：Delba de Oliveira、Michael

Claude Sonnet 5 发布：Agent 能力下放后，模型路由要从"强弱分层"改成"执行分层" TL;DR 场景：Anthropic 于 2026 年 6 月 30 日发布 Claude So

从Prompt到Harness，给AI套上"挽具"。本文深度解析LLM的四大缺陷（无状态、无法操作外部、概率输出、上下文限制），以及如何通过记忆层、工具层、控制层、编排层让AI真正为你工作。

一篇以面试对话形式展开的RAG知识库项目面试题解析，涵盖Embedding向量检索、Function Calling、对话记忆、文本切割、流式响应、WebSocket协议等核心知识点

Claude Code 50+ 个斜杠命令、20+ 个快捷键和隐藏关键词全攻略，按使用场景分组实操，附两个宝藏学习网站推荐。

Cursor 和 Claude Code 用了也有很长的一段时间，我现在的日常大概是：Cursor 占 60%，Claude Code 占 40%...

大模型时代，前端要面对的一个绕不开的问题是：怎么把后端"逐字吐出来"的内容，实时地、不卡顿地呈现给用户。这篇文章按时间线梳理三套方案——EventSource、fetch + ReadableStre

AI 编码工具读文件没问题，但遇到“项目怎么分层”“这个接口后面调用了谁”“改一个类会影响哪些流程”时，只靠搜索文件名和关键字就不够了。