教程实践

本教程基于Anthropic的financial-services仓库，用纯Python复现其技能驱动架构。通过解析SKILL.md文件构建可搜索技能注册表，并创建可复用SkillAgent，将金融分析剧本注入Anthropic Messages API，支持迭代工具调用循环。

GitHub Copilot app 将 AI 编码工具升级为多 Agent 会话工作区，支持同时管理多个任务线程而不丢失进度。用户可为每个会话绑定项目上下文，通过 /create-canvas 命令在浏览器 Canvas 中预览 UI 并直接点选修改，还能启用 Agent Merge 自动处理 PR 审查反馈和合并冲突。

作者开源了Leader.skill，用于将模糊的人类需求转化为Agent可独立执行数小时的目标任务书。该Skill基于“目标七问”方法论，涵盖目的、完成态、反作弊、边界等维度，并推荐用Claude Fable 5或Kimi K3规划目标，再交由GPT-5.6 Sol或GLM-5.2等模型长程执行。项目已开源。

作者开源了Leader.skill，用于将模糊需求转化为Agent可独立执行数小时以上的清晰目标任务书。该Skill基于“目标七问”方法论，强调指挥官意图与Harness（排除项）比Goal本身更重要。作者推荐用Claude Fable 5或Kimi K3规划目标，再交由GPT-5.6 Sol或GLM-5.2等模型长程执行。

Claude Opus 5上线，在多数基准上超越Fable 5，max effort下距Fable 5最高分仅差0.5%，ARC-AGI-3分数是GPT 5.6的3倍以上。

Anthropic发布Claude Opus 5，全量上线并全线可用，上下文100万，知识截止至2026年5月。其ARC-AGI-3得分30.2%，约为第二名GPT-5.6 Sol（7.8%）的四倍，输入每百万Token 5美元、输出每百万Token 25美元，价格与Opus 4.8相同，另有速度提升约2.5倍的Fast Mode。

Anthropic 为 Claude Opus 5 和 Claude Fable 5 等新一代模型删除了 Claude Code 超过 80% 的系统提示词，且编码评测无显著损失。

Google Cloud 推出官方 Agent Skills 开源指令集，旨在让 AI 编码智能体安全、高效地执行多步骤云操作。该仓库基于 agentskills.io 开放标准，目前收录 70 多项技能，涵盖安全审计、无服务器部署、BigQuery 优化等 8 个类别。技能采用渐进式披露模型，通过验证工作流、安全门控和上下文感知机制，防止智能体盲目执行破坏性命令。

OpenRouter 通过 Prompt Caching 与 Sticky Routing 降低多轮 Agent 的 token 成本。缓存读取价格仅为正常输入的 0.1x-0.5x，其中 Claude Sonnet 4.6 缓存读取为 $0.30/M（正常 $3.00/M）。

GitHub Copilot 在应用中推出 canvases 扩展，这是一种共享交互式界面，开发者和 AI 智能体可在其中实时协作。用户通过 /create-canvas 指令创建画布，Copilot 可动态更新内容，用户则通过点击、编辑等操作与同一工作区交互。示例包括快速分类 Issue、生成交互式代码库关系图、管理会话工作树、优化提示词质量以及跨平台搜索知识联系人。

本文面向零代码用户，提供一套使用国产大模型（Kimi、GLM、Qwen等）从零开发并上线产品的完整流程。核心步骤包括购买Coding Plan、下载官方Agent编程产品、注册域名与服务器并同步做ICP备案，然后通过Agent的Plan模式描述需求并让AI自动执行开发。上线后建议建立分支保护与测试流程，并强调即使不懂代码，也必须对系统架构了如指掌。

Simon Willison 用 Fable 5 开发了一款 LLM cliché highlighter 应用，用于高亮 LLM 生成文本中常见的十种套话模式，例如“no fluff, no filler, no jargon”这类陈词滥调。该工具旨在帮助读者快速识别并过滤掉充斥在文章中的 AI 写作风格化表达。

首届“小有可为”大赛乡村教育赛道一等奖作品“智绘科普”采用 Qwen3.5-397B-A17B 大语言模型与 Manim 动画引擎，通过多Agent分阶段协作与自动修复机制，将知识主题转化为可控、可编辑的教学动画。系统包含规划、草稿、实现、审查、合成五个阶段，渲染失败时可自动提取日志并修复，该工程范式可迁移至其他赛道。

首届“点亮乡村课堂”赛道一等奖作品“智绘科普”采用Qwen3.5-397B-A17B大语言模型与Manim开源数学动画引擎，构建多Agent分阶段协作流水线。系统通过规划、草稿、实现、审查、合成五个Agent，配合时序门控、几何审计、视觉审查三道质量门及自动修复回路，实现可控可编辑的教学动画生成。项目底层“多Agent协作+门控+自我修复”范式可迁移至养老陪伴、孤独症干预等场景。

Anthropic 工程师用 Claude Code 在两周内将 Bun 的百万行 Zig 代码迁移至 Rust，100% 现有测试通过，合并后出现 19 个回归问题已全部修复。另一工程师用周末将 Python 代码库迁移至 16.5 万行 TypeScript。迁移消耗约 16.5 万美元 API 成本，但编译时间从八分钟降至两秒，二进制启动快 6 倍。

Google AI 发布 DiffusionGemma 开发者指南，该实验性模型基于 Gemma 4 架构，采用计算受限并行生成，在单张 NVIDIA H100 上实现 1000+ tokens/秒的生成速度。模型为 26B 参数的 MoE 架构，推理时仅激活 3.8B 参数，可在 18 GB VRAM 内量化部署。

Patter SDK 发布教程，演示如何构建一个餐厅预订场景的语音智能体工作流。该流程支持动态调用变量、注册可调用工具、应用输出护栏（如PII脱敏、脏话过滤、话题范围限制），并可在无需实时电话凭证的情况下运行脚本化通话模拟。教程还涵盖延迟与成本指标追踪、回归式评估检查，以及将智能体逻辑、工具调用、安全检查和通话模拟整合为单一结构化管线。

千问APP与武汉发布在武汉举办AI求职实战课，现场演示了用千问进行简历诊断、PPT制作和表格分析。产品经理提出“给全材料、说明目标、定义标准、划定边界、索要可编辑文件”五步法，并展示了将486行杂乱销售数据浓缩为一页结论PPT的“建、理、算、析、呈”方法论。