AI 编码

Qwen3.8-Max 发布：开源最强编码与协作模型，2.4T 参数

Qwen 正式发布 Qwen3.8-Max，这是 Qwen 家族迄今最强的模型，拥有 2.4T 参数（95B 激活），并首次开源 Qwen-Max 级权重，开放权重将于下周发布。

Kimi K3 开发者完全指南：Together AI 上的 1M 上下文、推理档位与工具调用

Together AI 发布 Kimi K3 开发者指南。K3 是月之暗面（Moonshot AI）2.8 万亿参数的开放权重模型，首个 3 万亿参数级的开源模型，Together 直接与 Moonshot 团队合作提供服务。

GitHub Copilot 应用新增堆叠会话与拉取请求功能

GitHub Copilot 应用推出堆叠会话功能，允许用户在同一个仓库中创建一系列相互承接的任务，每个会话可基于前一个会话的成果继续工作。作者通过一个十余年历史的个人项目演示了该功能：先使用 Plan 模式制定前端现代化计划，再通过堆叠会话将 React-Bootstrap 替换工作拆分为独立会话，并自动为每个会话创建对应的拉取请求，避免范围蔓延。

DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测

DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测，模型名设为 deepseek-v4-flash 即可使用，调用方式不变。其 Agent 能力大幅增强，Terminal Bench 2.1 得分 82.7，NL2Repo 54.2，Toolathlon verified 70.3，DSBench-Hard 59.6，多项基准远超 V4-Pro-Preview。

删除回避：LLM 代码编辑中的系统性缺陷与缓解之道

研究发现，领先模型在 SWE-bench Verified 上对开发者补丁的删除召回率最高仅 71.7%，29.0% 的通过补丁采用 Guard-and-Go 模式保留目标代码。新基准 CanItDelete 含 200 个纯删除任务，最佳模型仍失败 19.5%。在 7B 模型后训练中加入 12.8k 删除示例（占 0.7% token）可将删除回避降低 13.9 个百分点。

Replit ⠕@Replit04:55精选AI 评分7575

你不需要成为设计师。你只需要知道你想把什么变为现实。 你脑海中的想法与屏幕上的成果之间的差距刚刚消失了。 这就是 Replit Design 背后的愿景。 阅读我们构建它的原因以及我们认为 AI 驱动设计的未来方向：https://replit.com/blog/introducing-replit-design

Docker 工程师在 AI DevCon London 谈编码智能体为何需要真正的沙箱

Docker 从事 AI 开发者工具工作的 Oleg Šelajev 在 AI DevCon London 演讲中提出，本地编码智能体需要基于 microVM 的真正沙箱，因为提示词级防护无法强制执行文件系统和网络边界。

我的Claude账号被封了

Anthropic因支付系统SEPA验证漏洞引发“零元购”事件，随后大规模回收漏洞账号并封禁关联账户，作者自用半年多的账号于7月29日被封。作者认为当前已非Claude一家独大，推荐编程用户使用Kimi K3和GPT-5.6 Sol，办公用户选择WorkBuddy+Kimi K3，并指出国产模型已凭二十分之一算力摸到第一梯队。

Together AI 与月之暗面达成战略合作，原生托管 Kimi K3 及后续开源模型

Together AI 宣布与 Moonshot AI 达成战略合作，成为其模型发布平台，Kimi K3 已上线并可零日访问，未来 Moonshot 每个开源权重模型都将在 Together 首发。

Tibo@thsottiaux07:24精选AI 评分7777

更多开源福利。我们刚刚发布了一个 CLI 和 TypeScript SDK，用于查找、验证和修复代码中的安全漏洞。扫描仓库、审查变更、随时间追踪发现，并在 CI 中运行安全检查。 https://github.com/openai/codex-security

AI Harness 对性能的影响超过模型本身：GPT-5.5 与 Opus 4.7 在第三方工具中得分更高

Endor Labs 测试显示，同一模型在不同 harness 中性能差异巨大：GPT-5.5 在 Cursor 中功能正确率 87.2%，远超其在 Codex 原生环境中的 61.5%；Opus 4.7 在 Cursor 中得分 91.1%，高于 Claude Code 的 87.2%。Harness 决定发送的上下文与缓存策略，智能缓存可节省 40-80% 成本并提速 13-31%。

GitHub Copilot 发布“Harness”工作流：用单一工具完成原型、规划、实现与代码审查

GitHub Copilot 推出“Harness”工作流，让开发者通过单一 AI 工具完成从原型设计、规划、实现到代码审查的完整软件开发流程，无需追逐多种新 AI 工具。该工作流强调实用性与集成性，旨在减少工具切换带来的效率损耗。

用Claude和Python构建技能驱动的金融分析智能体

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 入门指南：多 Agent 会话工作区与 Canvas 预览

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。

当编码不再是瓶颈：Berkeley RDI 提出软件自主开发三级框架

Berkeley RDI等机构提出三级软件自主开发框架：代码自主（AI完成设计与实现，人类决定构建内容并审核PR）、流水线自主（AI运行从设计到部署的全流程，人类仅评估结果）、需求自主（AI自主决定构建内容）。该框架旨在为能力声明、部署选择与问责提供清晰分类。

Kimi K3 开源上线 Fireworks：2.8T 参数、1M 上下文、Day-0 推理与训练

月之暗面开源 Kimi K3，Fireworks Day-0 提供推理与训练支持。模型总参数 2.8T、激活参数 104B、1M token 上下文，Frontend Code Arena 1。

DeepSWE 实测 Kimi K3 对比 GPT-5.6 Sol：成本、编码与路由策略分析

Together AI 基于 DeepSWE 全部 904 次评分 rollout（113 个任务、各 4 次尝试）对比 Kimi K3 与 GPT-5.6 Sol。

实测Claude Opus 5：系统提示语删80%、半价逼近Fable 5

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。

Claude Opus 5深夜发布，以一半价格逼近Fable 5

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。

Claude 5 代模型上下文工程新规则：Claude Code 系统提示词精简超 80%

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。