Rohan Paul@rohanpaul_ai · 6月18日65

Anthropic just rolled out a major Claude Design update, adding design system imports, code round-trips, and a fix for its heavy token usage issue. The old version worked more like a smart visual generator: you described a webpage, slide, or app screen, and Claude created something polished, but the output came from Claude’s own taste rather than your company’s design system. The new version changes the control layer, because Claude can now import design systems from repos, design files, or codebases, then build with the actual buttons, fonts, colors, spacing rules, and components your team already uses. That means the model is no longer only generating a design; it is checking whether its own output matches the approved system before you see it. This is a big deal for companies because brand consistency is usually boring, manual, and easy to break when many teams are making pages, decks, ads, and product screens at high speed. The Claude Code sync is the other major shift, because design and engineering can now pass work back and forth through the same Claude environment instead of relying on screenshots, specs, or a developer rebuilding the mockup from scratch. A designer can start with a visual design, hand it to Claude Code, and a developer can continue from the real component library, while a developer can also start in code and sync the design project back. The canvas editor also super useful, because small changes like drag, resize, and align no longer need a full model regeneration, which should reduce wasted tokens and make the tool feel less like a demo and more like daily software. Anthropic wants Claude Design to become the starting point for branded assets, product prototypes, and code-ready interfaces, then send that work into tools like Canva, Adobe, Vercel, Replit, PDF, and PowerPoint.

译Anthropic 对 Claude Design 进行重大更新。新版本支持从代码仓库、设计文件或代码库导入团队现有设计系统，使输出匹配实际按钮、字体、颜色等品牌规范，而非仅靠模型自身审美。新增 Claude Code 同步，设计和工程可在同一环境内来回交接，无需截图或重新构建。画布编辑器支持拖拽、调整大小、对齐等直接操作，无需重新生成完整模型，大幅减少 token 浪费。更新还修复了早期版本 token 消耗过重的问题。Claude Design 旨在成为品牌资产、产品原型和代码就绪界面的起点，并计划与 Canva、Adobe、Vercel、Replit、PDF、PowerPoint 等工具打通。

Midjourney@midjourney · 6月18日71

A technical dive inside our new "Midjourney Scanner"

译我们全新“Midjourney Scanner”的技术深潜。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月18日46

BREAKING 🔥: Midjourney announced its first hardware product, a full-body ultrasonic scanner. Besides that, Midjourney is working on 4 new hardware and 4 new software projects. Midjourney Medical 👀

译突发🔥：Midjourney 宣布了其首款硬件产品，一款全身超声波扫描仪。 除此之外，Midjourney 正在开发 4 个新硬件和 4 个新软件项目。 Midjourney Medical 👀

小互@xiaohu · 6月18日64

Claude Code 和 Claude Design 打通了 现在支持双向同步了 运行 /design-sync 可以将你的设计直接拉取到你的代码库中，并基于您的真实组件进行构建， 同时也可以使用/design 将你构建的内容推回到 Claude Design 并继续在画布上编辑... 同时编辑器新增了直接在画布上拖拽、缩放、对齐元素的功能，可以直接改字体、颜色这些细节，更接近传统设计工具的操作方式，不再只能靠对话调整。 导出格式：PDF、PPTX、Canva、HTML、Claude Code。这次扩展了更多第三方工具的连接。 同时这次更新让你直接把设计系统的源文件喂给 Claude Design。 让Claude真正"读懂"你的设计系统 三种方式： - 指向你的 GitHub 仓库，Claude 直接读代码里的组件定义（颜色变量、间距常量、组件样式） - 上传 Figma 之类的设计文件 - 直接上传品牌规范文档 Claude 读完之后，生成设计时直接调用你的真实组件，不是自己凭理解去"模仿"。 而且在把结果展示给你之前，它会先跑一遍自查，对照你的设计系统检查自己的输出有没有偏离，发现不对的地方自动修正。

译Claude Code 和 Claude Design 打通双向同步：运行 `/design-sync` 可将设计拉取到代码库并基于真实组件构建，使用 `/design` 推回 Claude Design 继续画布编辑。编辑器新增拖拽、缩放、对齐元素功能，可直接修改字体、颜色等细节。导出格式扩展至 PDF、PPTX、Canva、HTML、Claude Code。用户可通过指向 GitHub 仓库（读取颜色变量、间距常量、组件样式）、上传 Figma 设计文件或品牌规范文档三种方式，让 Claude 读取设计系统源文件。生成设计时调用真实组件，并先自查输出是否偏离设计系统，自动修正。

meng shao@shao__meng · 6月18日82

Vercel 开源了他们的 Agent Framework「Eve」 Agent 即目录，生产级能力开箱即用，把反复出现的 Agent 形态抽象成框架，让开发者只写「做什么」，而不是「怎么跑起来」。 https://vercel.com/blog/introducing-eve 核心设计：Agent 是一个目录 agent/ agent.ts # 模型与配置 instructions.md # 系统提示 / 人格 tools/ # 可执行能力 skills/ # 领域知识（Markdown） subagents/ # 子 Agent 委托 channels/ # Slack、Discord 等入口 schedules/ # 定时任务 connections/ # MCP / OpenAPI 外部连接 内置的生产能力 · 持久会话：每轮对话是可 checkpoint 的 durable workflow（基于开源 Workflow SDK），可暂停、崩溃/部署后恢复 · 沙箱：Agent 生成代码与主应用隔离；本地 Docker/microsandbox，部署用 Vercel Sandbox，可写 adapter · Human-in-the-loop：工具上设 needsApproval，暂停不占算力，审批后从断点继续 · Connections：MCP / OpenAPI 以文件声明；鉴权由框架代理，模型不接触 URL/凭证；Vercel Connect 处理 OAuth · 多 Channel：同一 Agent 服务 HTTP、Slack、Discord、Teams 等；Channel 间可 handoff · Tracing & Evals：OpenTelemetry 标准 trace；eve eval 可本地或 CI 跑，作部署门禁 开发与部署流程 · 本地：eve dev → TUI 可见每步（load_skill、tool call 等）；底层是 HTTP API，CI/脚本也可驱动。 · 部署：vercel deploy，Agent 即普通 Vercel 项目；部署不中断进行中的会话（在启动版本上跑完）。沙箱等通过 adapter 切换，代码不变。 · 接入团队：eve channels add slack 生成 channel 文件；审批在 Slack 里点按钮；schedules/ 用 cron 定时触发（部署为 Vercel Cron Job）。 · 工程化：Agent 进 Git（prompt/工具/skill 都有 diff 和 review）；Preview 部署可提前测 Slack bot；eve eval 进 CI 防回归。 Vercel 内部验证 · d0：月 3 万+ 问数，权限与提问者对齐 · Lead Agent：自主 SDR，年成本约 $5k，回报约 32 倍 · Athena：RevOps 6 周无工程师搭建，接 Snowflake/Salesforce · Vertex：约 92% 工单自动解决 · draft0：内容审阅流水线 · V：路由 Agent，统一入口分发到百级 Agent 舰队

译Vercel 发布开源 Agent 框架 Eve，核心设计“Agent 即目录”：通过 agent.ts、instructions.md、tools、skills、subagents、channels、schedules、connections 等文件声明行为。内置持久会话（可 checkpoint）、沙箱隔离（本地 Docker/Vercel Sandbox）、Human-in-the-loop 审批（不占算力）、MCP/OpenAPI 连接（鉴权由框架代理）、多 Channel 支持（HTTP/Slack/Discord）、OpenTelemetry 追踪与 eve eval 门禁。本地 eve dev TUI，部署为普通 Vercel 项目，不中断进行中会话。内部已验证：d0 月 3 万+ 查询，Lead Agent 年成本约 $5k 回报 32 倍，Vertex 约 92% 工单自动解决。

Kling AI@Kling_ai · 6月18日19

Wait… the football star is sitting in the audience?! ⚽️

译等等……足球明星坐在观众席？！⚽️

ClaudeDevs@ClaudeDevs · 6月18日67

Claude Code and Claude Design now sync both ways. Run /design-sync to pull your design system into your repo and build against your real components, or push what you've built back into Claude Design and keep editing on the canvas.

译Claude Code 和 Claude Design 现在可实现双向同步。 运行 `/design-sync` 可将你的设计系统拉取到仓库中，并基于真实的组件进行构建；或者把你构建的内容推送回 Claude Design，继续在画布上编辑。

eric zakariasson@ericzakariasson · 6月18日28

mobilemaxxing cursor (app is soon GA)

译现在可以更轻松地将本地智能体迁移到云端，合上笔记本后它们仍可继续工作。你还能从手机向Cursor发送提示词，并行运行多个智能体，并收到带有演示的拉取请求。Cursor移动端应用即将正式发布。

Midjourney@midjourney · 6月18日28

t-minus 3 hours! we will drop a Livestream link soon. keep watch 🫡

译Midjourney 将于明天（周三 6 月 17 日）下午 6 点 PT 宣布其首个硬件项目，届时会在旧金山举办线下发布会并提供直播。主推文称：“还有 3 小时！我们将很快放出直播链接。保持关注 🫡”

Chubby♨️@kimmonismus · 6月18日58

Email is one of the last martech layers still stuck in its own dashboard while the rest of the stack moved into the agent. Nitrosend is a bet that it doesn't have to be: one MCP install and the whole email layer runs from inside Codex, Claude, or ChatGPT. The signal worth noting is the team behind it, the Hartley brothers, who built SmartrMail into a platform that sent billions of emails before selling it in 2022.

译Nitrosend 通过一次 MCP 安装，让邮件系统直接在 Codex、Claude 或 ChatGPT 内部运行，彻底摆脱传统仪表盘。其团队 Hartley 兄弟曾创立 SmartrMail，发送数十亿封邮件并于 2022 年出售。他们认为仪表盘曾是瓶颈，而非产品本身，Nitrosend 正是移除这一瓶颈的产物。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 6月18日56

Genspark's newly launched AgentBase feels like a serious step toward the “build your own internal software” era. Take the data already sitting in your inboxes, files, apps, and databases, then turn it into a CRM, HR system, project tracker, dashboard, or internal tool in minutes. Once the data is structured, Genspark Super Agent can help draft emails, run research, build decks, create dashboards, and set up workflows.

译Genspark发布AgentBase（预览版），可将电子邮件、文件、应用和数据库等现有数据转化为CRM、HR系统、项目追踪器、仪表盘等内部工具，几分钟即可搭建。兼容Salesforce、HubSpot等现有系统，通过一句话提示即可自定义仪表盘和工作流。配合Genspark Super Agent，还能完成起草邮件、研究、构建演示文稿、创建工作流等任务。目标是用一个平台替代30+ SaaS工具。

xAI@xai · 6月18日62

Use VMs with Grok Build preinstalled with one click

译一键使用预装 Grok Build 的虚拟机

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月18日62

ANTHROPIC 🔥: Claude Design has been updated with broader design system support, a canvas editor, and Claude Code sync. > Claude builds with your real components and checks its own output against your design system before you see it. > New layout controls let you drag, resize, and align elements directly on the canvas. > Claude Design and Claude Code can now work together in both directions.

译Anthropic 的 Claude Design 迎来更新，新增对更广泛设计系统的支持，附带画布编辑器（可直接拖拽、调整大小和对齐元素），并能与 Claude Code 实现双向同步协作。Claude Design 会在构建前使用真实组件检查输出是否符合设计系统。该功能目前处于 beta 阶段，面向所有付费计划用户，可在 Web 和桌面端使用。

Claude@claudeai · 6月18日66

New in Claude Design: it stays on brand with your design system across projects, lets you edit directly on the canvas, syncs with Claude Code, and connects to more of the tools you already use.

译Claude Design 新功能：它在跨项目时与你的设计系统保持品牌一致，支持直接在画布上编辑，与 Claude Code 同步，并连接到更多你已经在使用的工具。

Replit ⠕@Replit · 6月18日69

Design in Claude. Build in Replit You can now send your design from Claude Design to Replit to turn it into a working app

译在Claude中设计。在Replit中构建。 你现在可以将Claude Design中的设计发送到Replit，将其变成一个可工作的应用。

ChatGPT@ChatGPTapp · 6月18日50

New in ChatGPT: a better way to schedule tasks. Scheduled tasks are faster, more reliable, and easier to manage from the new Scheduled page. The new scheduled tasks experience is rolling out to Go, Plus, Pro, Business, and Enterprise users on web and mobile.

译ChatGPT 新功能：更好的任务计划方式。 计划任务更快、更可靠，新的 Scheduled 页面也让管理更轻松。 新的计划任务体验正在向 Go、Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户逐步推出，支持网页和移动端。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月18日61

OPENAI 🔥: Scheduled tasks on ChatGPT got an upgrade along with a new dedicated page. Additionally, OpenAI is sunsetting the ChatGPT Pulse feature available to Pro users. > A better way to schedule tasks. Scheduled tasks are faster, more reliable, and easier to manage > The new scheduled tasks experience is rolling out to Go, Plus, Pro, Business, and Enterprise users on web and mobile.

译OpenAI升级ChatGPT定时任务（Scheduled tasks），新增专用页面，速度更快、更可靠、更易管理。同时，Pro用户的ChatGPT Pulse功能将在14天内下线，用户可通过定时任务获取基于兴趣、历史聊天和已连接应用的每日简报。新体验面向Go、Plus、Pro、Business和Enterprise用户推送。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月18日50

Apodex has released Apodex 1.0, a verification-centric deep research agent that searches the web, synthesizes evidence, and generates reports in which every claim is backed by an auditable chain of evidence. In heavy-duty mode, Apodex 1.0-H runs an async team of up to 150 sub-agents, with a global verifier checking the assembled evidence before any answer is committed. Evidence over generation 👀

译Apodex 推出 Apodex 1.0，一款以验证为核心的深度研究智能体，能够自主搜索网络、综合证据，并生成报告，其中每个声明都附带可审计的完整证据链。重载模式 Apodex 1.0-H 可运行多达 150 个子智能体的异步团队，并由全局验证器在交付前检查所有已收集的证据。官方宣称该方案达到 SOTA 水平。

Midjourney@midjourney · 6月18日71

We've released a new big-batch draft mode for V8.1. This new mode lets you generate 24 lower resolution images at the half the price of a Standard res 4-image Midjourney Job. When you like an image just press "Vary" to get new versions at full resolution. Enjoy!

译我们发布了 V8.1 的新大批次草稿模式。该新模式可让你生成 24 张低分辨率图像，价格仅为标准分辨率四图 Midjourney 任务的一半。当你喜欢某张图像时，只需按下 "Vary" 即可获得全分辨率的新版本。尽情享受吧！

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 6月18日51

Quite a massive inferencing rack breakthrough from @TensordyneInc . They just announced an AI-inference rack, claiming 13x the rack throughput of NVIDIA’s NVL72 GB300 in a DeepSeek-R1 comparison based on internal simulations. What makes this a big deal is that Tensordyne is attacking inference at the math level. AI chips spend huge amounts of energy moving and multiplying numbers. Napier (its AI inference racks) works in log space, where multiplication becomes addition, and addition is cheaper to build, switch, cool, and repeat billions of times per token. So instead of spending tons of transistor budget on heavy multiply circuits, Napier tries to shrink the math itself. So that means less chip area for compute and more for SRAM, resulting in less power per token and way more inference packed into the same rack. If they have made log math accurate and fast enough for real inference, then Napier is not just pushing more power into a rack, it is changing the cost of the basic operation behind model serving. AI inference is no longer just a FLOPS race. It is a rack-level fight over power, memory locality, interconnect latency, and how many paying tokens can be served before the economics break. They reported their TDN Rack reaches 363,000 tokens per second on DeepSeek-R1 at user speeds of 210 tokens per second per internal simulation, compared with 27,400 tokens per second for Nvidia’s NVL72 GB300. 🧵 1.

译TensorDyne 发布 AI 推理机架 Napier，声称在 DeepSeek-R1 上基于内部模拟达到 363,000 tokens/s（用户速度 210 tokens/s），是 NVIDIA NVL72 GB300（27,400 tokens/s）的 13 倍。Napier 在对数空间中运算，将乘法转为加法，从而降低芯片面积与功耗，更多晶体管用于 SRAM，每 token 能耗更低、推理密度更高。此举改变 AI 推理经济学，不再单纯比拼 FLOPS，而是转向功率、内存局部性、互连延迟与 token 服务成本。

Google Gemini@GeminiApp · 6月18日49

Show off your team loyalty and turn your selfies into custom trading cards, murals, cartoons, and more with the new Nano Banana 2 templates in Gemini. ⚽️

译展示你的球队忠诚，用Gemini中新的Nano Banana 2模板将你的自拍变成自定义交易卡、壁画、卡通等。⚽️

Chubby♨️@kimmonismus · 6月18日30

I've been working with Tavus for a while now, but this is simply amazing. I'm serious, it's like science fiction. An avatar that I can collaborate with on the PC feels exactly like the future from Star Trek, just as I've always imagined it. It's fantastic. Computer use + voice model + avatar – that's the way forward!

译1987年苹果展示的Knowledge Navigator——能看见用户、控制电脑、外观和声音都像人类的AI助手，近40年后被Tavus在Cerebras支持下变为现实。新推出的Dom具备computer use、语音模型和数字人形象，用户可与之在PC上协作操作。推文作者称这如同科幻成真，像《星际迷航》中的未来。

Chubby♨️@kimmonismus · 6月17日45

1/ .@TensordyneInc just dropped their Napier gen. Claiming 10x better efficiency than the disaggregation approaches (Nvidia/AWS + Groq/Cerebras), while beating them in user speed. New silicon already taped out. Fundamental innovations in math and chip-to-chip scale up interconnect. a thread 🧵:

译1/ .@TensordyneInc 刚刚发布了他们的 Napier gen. 声称效率比分解方法（Nvidia/AWS + Groq/Cerebras）好10倍，同时在用户速度上超越它们。 新芯片已流片。在数学和芯片间扩展互连方面有根本性创新。 一个帖子 🧵:

Yuchen Jin@Yuchenj_UW · 6月17日77

The future of coding is not one agent. It's a whole AI team. Omnigent lets you run a team of agents in one live session: Claude Code, Codex, Cursor, Pi, and your own agents. It is a meta-harness for AI agents, built from our internal Databricks dev tools, and now open-sourced for everyone. Built by the legendary @matei_zaharia and the Databricks AI team. And yes, Matei still writes a lot of code, even the frontend code for Omnigent and our products.

译编程的未来不是单一智能体，而是一个完整的AI团队。 Omnigent让你在一个实时会话中运行一个智能体团队：Claude Code、Codex、Cursor、Pi，以及你自己的智能体。 它是一个面向AI智能体的元框架，基于我们内部的Databricks开发工具构建，现已开源给所有人。 由传奇人物@matei_zaharia和Databricks AI团队打造。没错，Matei仍然编写大量代码，包括Omnigent和我们产品的前端代码。

elvis@omarsar0 · 6月17日42

eve looks like a very promising agent framework. Built-in: - Durable execution - Sandboxed compute - Human-in-the-loop approvals - Subagents - Evals - and more I like the emphasis on evals right away. Should I do a tutorial on it?

译eve 看起来是一个非常值得期待的智能体框架。 内置： - 持久执行 - 沙箱计算 - 人工介入审批 - 子智能体 - 评估（Evals） - 以及更多 我很欣赏它一开始就强调评估。 我是否应该做个教程？

OpenRouter@OpenRouter · 6月17日63

New lab: Cost Simulator A simple tool for looking at your real-world traffic and estimating cost savings with different models, using median endpoint pricing

译新实验室：成本模拟器 一个简单的工具，用于查看你的真实流量并估算使用不同模型时的成本节省，使用中位数端点定价。

Kling AI@Kling_ai · 6月17日19

Time for a thrilling, all-out clash! ⚔️

译是时候来一场激动人心的、毫无保留的对决了！⚔️

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 6月17日61

Every workflow is now shifting toward AI agents. Nitrosend just made agent-powered email automation. It lets Codex, ChatGPT, Claude, Cursor, Gemini, or any MCP agent build and send branded email campaigns from one prompt. It continously learns from sends, so subject lines, timing, and content can improve from a company’s own data instead of generic email advice. As I run my own newsletter, I know nobody enjoys setting up email flows. Now email can live in Codex. I don't leave, I don't switch tabs, I just type what I need and keep working. Here's an example, just one prompt in ChatGPT

译Nitrosend 推出基于 AI 智能体的邮件自动化工具。它允许 Codex、ChatGPT、Claude、Cursor、Gemini 或任何 MCP 智能体通过一个提示词构建和发送品牌邮件活动。系统会持续从发送数据中学习，自动优化主题行、发送时机和内容，而非依赖通用建议。引用@gthartley 称，传统邮件仪表盘运行了二十年，但仪表盘本身就是瓶颈——Nitrosend 移除了它。

xAI@xai · 6月17日48

Grok is now available on Amazon Bedrock. AWS developers can now build with Grok 4.3, the industry leader in hallucination rate and tool calling, powered by Bedrock’s secure inference engine.

译Grok 现已登陆 Amazon Bedrock。AWS 开发者现在可以使用 Grok 4.3 进行构建，该模型在模型幻觉率和工具调用方面处于行业领先地位，并由 Bedrock 的安全推理引擎提供支持。

AYi@AYi_AInotes · 6月17日37

Grok这波憋了个大的啊，居然能做PPT了，而且审美一如既往的好👍

译近日，Grok推出PPT生成能力，用户可直接通过提示词创建演示文稿。同时，引用推文展示了其AI图像生成效果：Grok完美复刻《黑客帝国》经典场景——Neo在雨中后仰躲子弹，保留标志性绿色调、皮风衣、墨镜及Bullet Time旋转镜头，审美水准在线。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月17日54

Nitrosend has launched an AI-native email platform that users can run from within Codex, ChatGPT, Claude, Cursor, or any other MCP agent. It can create newsletters, transactional messages, and branching sequences, all in editable markup. Vibe emailing 👀

译Nitrosend 推出了一个 AI 原生邮件平台，用户可在 Codex、ChatGPT、Claude、Cursor 或其他 MCP agent 中运行。 它可以创建新闻邮件、事务性消息和分支序列，全部采用可编辑标记。 Vibe emailing 👀

小互@xiaohu · 6月17日74

OpenAI 格局大了 宣布Codex （包含 App 客户端、命令行 CLI 和开发包 SDK） 支持直接接入任何开源大模型 不强制绑定 OpenAI 自家的模型 并且放出了一个文档：手把手教开发者如何把 Codex 客户端底层的“大脑”，替换成免费的开源模型…

meng shao@shao__meng · 6月17日62

Exa 正式发布「Exa Agent」：托管式 Web Research Agent API，把前沿模型与 Exa 自研搜索工具链打包成单一接口，面向「深度调研、名单构建、实体 enrichment」三类任务 https://exa.ai/blog/exa-agent # 技术路径：三层叠加 1. 任务分解 + 并行子 Agent 面对大规模数据集或宽口径调研，系统会把任务拆成多个子任务，按领域并行派生子 Agent。这是典型的 Map-Reduce 式研究架构，适合 WideSearch 类「多实体 × 多字段」任务。 2. Model Fusion（模型融合） 不固定用单一最强模型，而是 按任务动态混用 frontier 模型与高性价比模型，在质量与成本之间做路由。Blog 未披露具体路由策略，但方向清晰：把算力花在「难的地方」，简单子任务用便宜模型。 3. Token 效率：Highlights 模型 Blog 再次强调 Exa Highlights——据称可将 token 用量 最高削减 94%。对 Agent 工作流而言，这直接决定：同样预算下能读多少网页、做多少轮检索，是成本优势的重要来源之一。 # 评测设计：WideSearch 与 Row-F1 Blog 重点展示了 WideSearch 基准（2025年8月发布），任务形态是：从全网聚合原子信息，输出结构化表格（实体 + 多列 enrichment）。 Exa 采用的评分方式是 Row-F1： · 一行算成功，必须 实体匹配正确 + 所有必填列均有效 · 他们曾试过 Cell-level F1，但认为过于宽松——单列对了、实体错了也会得分 这个选择本身合理：更贴近 B2B 场景（CRM enrichment、竞品表、融资名单）的真实需求，而不是学术 QA 的「部分正确也给分」。 Blog 图表将 Exa Agent High 与 Perplexity Agent Pro、Parallel Task Ultra、Opus 4.8、GPT 5.5 对比，维度是 Row-F1 vs 单次查询成本，Exa 在 Pareto 前沿上占优。 # 应用场景 1. Finance Agent 实时抓取全网财务/融资/产品动态，聚合为自定义格式 2. GTM / Sales 自带账户列表做 enrichment，或由 Agent 生成数十至数百实体名单 3. Company Research 多维度公司简报（融资、产品、合作、高管、GitHub 等） 4. Literature / Code Review 文献综述、代码相关调研

译Exa 正式发布 Exa Agent，一个将前沿模型与自研搜索工具链打包成单一接口的托管式 API，面向深度调研、名单构建和实体 enrichment。核心技术包括：任务分解 + 并行子 Agent（Map-Reduce 架构）；按任务动态混用前沿模型与经济模型的 Model Fusion；Highlights 模型可将 token 用量最高削减 94%。在 WideSearch 基准上采用 Row-F1 评分，Exa Agent 成本不到 GPT 5.5 和 Opus 4.8 的一半，处于 Pareto 前沿。应用场景涵盖金融、GTM/Sales、公司研究及文献/代码 review。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月17日36

GOOGLE 🔥: NotebookLM is being prepared to get Personal Preferences support and the AI Editing feature for notes. > New hints appeared in the UI recently, pointing at the upcoming rollout. > AI Editing description: Use AI to write your Note! > Personal Preferences description: Allow NotebookLM to use your past interactions (e.g., conversations, artifacts, and customization instructions) to understand your preferences and tailor the experience to your needs. Soon? 👀

译GOOGLE 🔥: NotebookLM 正准备支持个人偏好设置以及笔记的 AI 编辑功能。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog · 6月17日41

Capafy ❤️ Hermes Capafy has added support for Hermes Agent from @NousResearch, letting users who build Hermes skills publish them on the Capafy marketplace. It keeps the logic closed-source, and the skill creator earns a commission every time someone uses it.

译Capafy 是一个基于技能的 AI 智能体市场，现已支持 NousResearch 的 Hermes Agent。用户可发布 Hermes 技能并保持闭源，每次被他人使用时技能创建者即可获得佣金。Capafy 提供发布、运行和变现技能的平台，让开发者通过闭源技能持续盈利。

OpenCode@opencode · 6月17日45

GLM-5.2 now available in Go text · 1M context · same pricing as 5.1

译GLM-5.2 现已在 Go 中可用 · 1M 上下文 · 定价与 5.1 相同

Alibaba Cloud@alibaba_cloud · 6月17日40

Alibaba has upgraded HappyOyster 1.0, a real-time interactive model by Alibaba Token Hub (ATH) business group. With Adventure and Directing Modes, the enhanced model now offers richer environmental interactions, expanded player controls, and rewindable storylines. These innovations pave the way for opportunities in gaming, interactive dramas, livestreaming, and cultural tourism. Discover how HappyOyster 1.0 is transforming immersive experiences: https://www.alizila.com/alibaba-upgrades-happyoyster-1-0-with-enhanced-interactivity-for-content-creation/ #AlibabaAI #Innovation

译阿里云升级HappyOyster 1.0实时交互模型，新增冒险与导演模式，支持更丰富的环境交互、扩展的玩家控制及可倒回故事线。该升级旨在为游戏、互动剧、直播、文化旅游等场景带来新机遇。

Google DeepMind@GoogleDeepMind · 6月17日31

We’re working with @SciTechgovuk, @mhclg and @i_dot_ai on a new AI housing application planning prototype. 🏡 By cutting down the time spent on repetitive tasks, it could help planning officers focus their attention on complex projects and reduce processing times by up to 50%. → https://goo.gle/4xzqMDs

译我们正与 @SciTechgovuk、@mhclg 和 @i_dot_ai 合作开发新的AI住房申请规划原型。🏡 通过减少在重复性任务上的时间，它可以帮助规划官员将注意力集中在复杂项目上，并将处理时间缩短最多50%。→ https://goo.gle/4xzqMDs

Berryxia.AI@berryxia · 6月17日71

卧槽！微信首个AI Agent 来了～ 前几天看到支付宝的 AI agent 出来了，这不，微信的 AI agent 马上紧随其后！ 微信直接给AI Agent发了一张专属支付卡，让它能在对话里从推荐到下单支付一条龙完成。 现在用户可以在支持的AI Agent对话里直接买东西，微信推出了“AI专属卡”。 这张卡和你的微信支付主账户完全独立，Agent只能用卡里的余额消费，你随时决定充多少、提多少。 目前已经通过WorkBuddy（企业微信Mac版）里的美团生活助手实现，能让AI帮你买团购券并到店核销。 以前AI Agent最多能推荐、规划，现在直接能帮你把钱花出去。 关键是隔离设计，用户不用担心AI乱花主账户的钱，控制权完全在自己手里。这其实是把支付能力提前嵌入到了Agent工作流里，让“聊着聊着就买了”成为现实。 这波操作把AI从聊天工具推向了真正能完成商业闭环的阶段。 微信又一次把基础设施提前卡位，等Agent真正普及的时候，支付这块已经被它先占住了。 未来Agent-to-Agent自动议价、下单、结算的场景，也可能先在微信生态里跑起来。 以前大家觉得AI Agent离真正改变生活还很远，现在连消费环节都被微信给打通了。 那么问题来了，果然大厂抢先抢占的支付入口，而不是别的。 这个离钱最近吧～

译微信紧随支付宝推出“AI专属卡”，让AI Agent在对话中完成推荐、下单到支付全流程。该卡与微信支付主账户完全隔离，Agent只能使用卡内余额，用户可随时充值或提现。目前功能已通过WorkBuddy（企业微信Mac版v5.1.1以上）中的美团生活助手实现，支持AI帮用户购买团购券并到店核销。这一设计将支付能力嵌入Agent工作流，既保障资金安全，又打通商业闭环，为未来Agent间自动议价、结算铺路。

Alibaba Cloud@alibaba_cloud · 6月17日47

Bring Qwen into the physical world! 🤖 Welcome to the EdgeAgent Arena! Build robots & IoT devices that perceive via edge sensors and act locally to win your share of the $70,000+ prize pool. 🔗 Register now: https://click.qwencloud.com/m/20000000281/

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