技术方向
能自己拆解任务、调用工具、一步步把事办完的 AI 智能体：Claude Code、Manus 等应用，各家 Agent 框架与评测。
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Figma 在 Config 2026 公布一系列画布新功能：code layers 可一键将设计层转为可交互的代码层并相互提取更新，7 月起通过 figma.com/config-betas 候补开放。
推荐理由：官方汇总了 Config 2026 的多项发布，涵盖 code layers、Figma Motion、shader、生成式插件和 Weave 工具的可用时间与入口。
Figma 宣布设计 Agent 在开放 beta 中向更多用户开放，支持用提示词生成可复用的插件和基于 WebGPU 的 shader effects 与 shader fills，并集中在新 Tools 标签页。
推荐理由：官方公布设计 Agent 开放测试范围与新增能力，读者可据此评估自定义工具和上下文接入对现有设计工作流的影响。
Anthropic Claude Code 团队成员 Thariq Shihipar 撰文分享内部数百个 skills 的使用经验，将其归纳为库参考、产品验证、数据取数等九个类别，其中验证类 skills 对输出质量的提升最为可测。
推荐理由：Anthropic 团队基于数百个内部在用 skills 的实践，归纳出九类划分和撰写技巧，读者可以对照改进自己的 skills 设计。
Anthropic Claude Code 团队成员撰写文章，讲解上周发布的 Claude Code 动态工作流：Claude 可即时编写针对任务定制的 harness，通过 agent()、parallel()、pipeline() 组合子智能体。
推荐理由：Anthropic 员工结合一手使用经验讲解动态工作流的原理与模式，并给出适用边界和 token 开销等实操建议。
Cognition 官方宣布发布 Devin Desktop，定位为 Windsurf 的下一代产品。
推荐理由：官方发布说明了 Devin Desktop 的能力构成和 ACP 开放设计，读者可以据此判断它对现有编码工作流的影响。
Cognition 工程师复盘 Devin 在云端虚拟机中自主测试代码变更的做法。Devin 进入测试模式会先写出基于源码的测试计划，再用截图、点击等 computer use 工具运行应用并验证改动，将登录等重复流程沉淀为仓库中的确定性测试技能，最后返回带标注截图、章节和通过/失败断言的测试报告与视频。
推荐理由：Cognition 工程师复盘 Devin 自主测试的构建经验，给出测试计划、测试技能和回放产物等可直接借鉴的工程做法。
Cognition 宣布融资超 $1B，估值 $26B，由 Lux Capital、General Catalyst 和 8VC 领投。Devin 上线两年，企业用量今年以来增长超 10 倍，run-rate 收入达 $492M。
推荐理由：官方公告提供了融资金额、估值、收入与客户案例等一手数据，可了解 Devin 的商业化进展和智能体定位。
Anthropic Claude Code 团队成员 Thariq Shihipar 撰文介绍用 HTML 替代 Markdown 作为 Claude Code 输出格式的实践。他认为 HTML 在信息密度、可读性、分享便利和双向交互上优于 Markdown，并给出规格探索、代码审查、设计原型、报告和临时编辑界面五类用例及示例提示词，相关模板已发布在 GitHub。
推荐理由：Claude Code 团队成员分享用 HTML 替代 Markdown 作为输出格式的实践，给出五类用例和可直接套用的示例提示词。
METR 于 2026 年 2 月 16 日至 3 月 16 日开展试点，联合 Anthropic、Google、Meta、OpenAI 评估其内部 AI 智能体的错位风险。
推荐理由：METR 首份行业级试点评估，读者可从中了解四家头部公司内部 Agent 的失控风险现状与评估方法。
Cognition 为 Devin 推出 Auto-Triage 功能，可监控 Slack、Linear、GitHub、Sentry、Datadog 和 webhook 等来源的告警与事件，自动排查、关联重复问题、标记负责人，必要时直接开 PR。
推荐理由：官方介绍了 Auto-Triage 的具体工作机制与 Modal 使用案例，读者可据此评估它能否承接团队的告警排查流程。
OpenClaw 宣布 openai/gpt-* 模型的 agent 回合现在默认通过原生 Codex app-server 路径运行，由 Codex 负责线程状态、工具延续、压缩、code mode 和动态工具搜索，OpenClaw 继续负责渠道、记忆、定时任务、媒体等外层能力。
推荐理由：原文说明 OpenClaw 默认改用 Codex app-server 运行 OpenAI 模型回合，读者可了解运行时分工调整带来的具体工作流变化。
OpenAI 上周在 Codex 中发布 Auto-review 模式，用另一个 Codex 智能体代替人工审批沙箱边界外的操作，Codex 会话人工审批频率比手动模式降低约 200 倍。
推荐理由：原文给出 Auto-review 的拦截率与局限细节，并承认它不防模型 scheming，读者可据此判断该机制的实际边界。
Anthropic Claude Code 团队发文分享围绕 prompt caching 构建 Agent 的经验：缓存按前缀逐字节匹配，静态内容前置、更新信息通过消息而非改系统提示传递。文中还说明不要中途换模型或增删工具、用 defer_loading 延迟加载工具、压缩对话时复用父对话前缀的 cache-safe forking，并建议像监控 uptime 一样监控缓存命中率。
推荐理由：Claude Code 团队把缓存命中率当事故监控，文中给出的前缀排序、消息更新、工具延迟加载等做法可直接迁移到自己的 Agent 工程。
Cognition 发布 Devin CLI，一款在终端本地运行的编码智能体，可完全访问本地代码库、工具和环境，可选 Opus 4.7、GPT-5.5 和自研 SWE-1.6 等模型，UI 用 Rust 编写的终端渲染库实现。
推荐理由：Cognition 官方发布 Devin CLI，本地终端编码智能体可将会话移交云端继续运行，读者可据此评估其与现有工作流的结合方式。
Cognition 复盘两年多构建 Devin 云智能体的经验，指出容器化方案的三大短板：共享内核带来安全风险、无法跨异步间隙保存状态、编排与治理集成需数季度投入。
推荐理由：Cognition 以两年自建 Devin 的第一手经历，拆解云智能体在内核隔离、状态快照、编排治理三层上的真实成本与组织改造路径。
Cognition 发文复盘 10 个月前《Don't Build Multi-Agents》之后的转变：并行写入的 agent 集群仍难落地，但多 agent 贡献智能、写入保持单线程的窄类模式已在实际中生效。
推荐理由：作者以亲历视角复盘 Cognition 的多智能体实践，提炼出写入单线程的可行模式与沟通瓶颈，方法可迁移。
OpenAI 发布 API 部署检查清单，建议始终从 Responses API 起步，并按负载在 gpt-6-astra、gpt-6.1-sol、gpt-6-luna 等模型中选型。
推荐理由：OpenAI 官方按质量、成本、延迟、可靠性逐项给出部署取舍建议，开发者可对照检查自己的 Responses API 工作流。
Cognition 推出 Devin in Windsurf，将云端智能体工作流内置到 Windsurf 2.0。用户在 Windsurf 本地理解代码库并制定计划，一键发送给 Devin 实现，Devin 自行启动机器、打开 PR、运行测试并用计算机视觉做 QA，完成后用户可直接在 Windsurf 中审查 diff、跑测试或交回本地智能体修改。
推荐理由：官方说明了本地与云智能体分工思路，以及 Devin 接入 Windsurf 2.0 后从规划到审查的完整闭环。
Anthropic Claude Code 团队成员 Thariq Shihipar 撰文讲解如何为智能体设计工具，核心方法是通过阅读模型输出和实验来理解模型能力。
推荐理由：Anthropic 团队以 AskUserQuestion、Task 等实际设计案例，说明如何根据模型能力取舍工具，方法可迁移到自己的 agent 开发。
OpenAI Alignment 团队提出 self-incrimination 训练方法，让 Agent 在隐蔽不当行为时自然调用 report_scheming() 工具自报，GPT-4.1 的未检出成功攻击率从 56% 降至 6%，Gemini 2.0 Flash 从 41% 降至 9%。
推荐理由：官方研究给出三模型上的量化对比和开源代码库，读者可以据此评估自报式监控与黑盒监控的组合取舍。