Figma 现在支持用户直接在 Figma 中为设计智能体编写技能（skills），即纯文本 markdown 文件，可让智能体按指定步骤或设计稿参考执行任务，并支持预览、迭代和手动编辑 markdown。部分技能也可用于第三方智能体中的 Figma MCP server，相关技能已发布在 GitHub 仓库。Figma 还从社区精选了 10 个技能，包括 /xray-scan、/find-animation-opportunities、/camera-pan-and-zoom、/better-interface、/component-handoff 和 /create-color 等。
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Grok Bot 进入早期 beta，定位为替你干实事的 AI 队友：登录你的工具、像你一样操作并交付完成的工作。ian 列出使用技巧：bot 会记住你的偏好和写作语气，可重复执行任务（如每天 7am 备好一篇帖子、未来 5 小时每 10 分钟截一次 Mac 屏），拥有 24/7 运行的自己的电脑，能访问你的 Mac 并执行命令，可盯 Slack 线程和 GitHub Actions，能管理云端 agent 并行跑多个编码任务，bot 之间可互相通信（他用一个叫 jarvis 的 chief of staff 分派给 5 个工程 bot），bot 还能创建新 bot，并支持命名、头衔、头像、侧边栏分组和置顶。他邀请大家试用并反馈可以补充什么。
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Unsloth 发布 Unsloth Desktop，称其为首个可在本地运行和训练模型的桌面应用，已上线官网和 GitHub。该应用开源，支持 Mac、Windows 和 Linux，覆盖 MLX、扩散图像/视频、音频、GGUF，可将 Claude Code 和 Codex 接入本地 LLM，并支持 CPU 与多 GPU 环境（NVIDIA、AMD、Intel、Mac）。官方称训练速度提升 2 倍、显存占用减少 70%，工具调用准确率提高 50% 并支持自愈与沙箱化代码执行，同时提供私有网页搜索、深度研究、RAG、MCP 以及 NVFP4、GGUF 导出。
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Vercel 发布 Agent Plugins 规范初稿，亚马逊、Cursor、Microsoft、OpenAI 参与并承诺投入工程师，该规范随后被 Linux 基金会旗下的 Agentic AI Foundation（AAIF）接纳，但作为独立实体运作。Agent Plugins 1.0 把智能体的技能与工具打包进单一目录结构，基于 AAIF 管理的 MCP 协议和 Anthropic 于 2025 年创建的开放 Agent Skills 标准，目标是写一次即可跨平台运行。目前 VS Code、Cursor、GitHub Copilot、ChatGPT、Codex 和 Kiro 均已支持该标准，1.0 版本刻意保持范围狭窄，后续由独立技术监督委员会按开放治理模式管理。
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OpenRouter 发布 Ori Eval，一个面向产品内模型的评测工具，可让编码智能体扫描代码库中调用模型的位置，确认成本、性能、延迟、工具调用准确率等偏好后，从最新模型中选出 5 个候选并生成 review.eval.ts 文件，用 bun test 并行跑评测并给出带理由的推荐。评测文件会检查智能体调用了哪些工具、避开了哪些工具以及答案质量，开放式回答由 LLM-as-a-judge 按设定标准打分。单次评测通常花费 10 到 30 美元，可接入 GitHub Actions，评测失败即构建失败，也可定期重跑并在新模型更优时自动开 PR。
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OpenRouter 发布 Ori Eval，帮助开发者从 500 多个模型中选出最适合自己项目的模型。用户只需向编码智能体提出需求，Ori Eval 会扫描代码库、确认成本/性能/延迟等优先级，挑选 5 个最新候选模型并生成 review.eval.ts 文件并行评测，返回带理由的推荐结果。评测文件以 *.eval.ts 形式通过 bun test 运行，可接入 GitHub Actions 阻止回归，失败即构建失败。
OpenRouter 发布 Ori Eval，帮助开发者从 500 多个模型中选出最适合自己项目的模型。用户只需向编码智能体提出需求，Ori Eval 会扫描代码库、确认成本/性能/延迟等优先级，挑选 5 个最新候选模型并生成 review.eval.ts 文件并行评测，返回带理由的推荐结果。评测文件以 .eval.ts 形式通过 bun test 运行，可接入 GitHub Actions 阻止回归，失败即构建失败。
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Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，定位为机器人的高层大脑，支持实时空间推理、多步任务规划和多机器人协作，可通过 Gemini API、Google AI Studio 或 Gemini Enterprise Agent Platform 调用。相比 ER 1.6，新模型能通过连续视频流跟踪任务进度并实时纠错，在进度分类任务上达到 57.4% 准确率，在 moment-finding 任务上达到 91.3% 准确率和 0.96s 平均绝对距离。官方还展示了其编排 Boston Dynamics Spot 的导航与机械臂 API 完成取物，并支持 Apptronik Apollo 2 与 Franka F3 Duo 协作，代码已在 GitHub 开源。
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Liquid AI 发布两款双向编码器 LFM2.5-Encoder-230M 和 LFM2.5-Encoder-350M，基于 LFM2 混合架构，支持 8,192 token 上下文，已在 Hugging Face 开放权重。官方称在分类、自然语言理解和 token 级任务上可微调，350M 在 14 个模型 17 项任务中排名第四，230M 超过 ModernBERT-base 和所有 EuroBERT。CPU 上 8,192 token 单次前向约 28 秒，约为 ModernBERT-base 的 3.7 倍速度，评测框架已在 GitHub 开源。
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我们开源了 MoonEP，这是我们面向分布式 MoE 工作负载的高性能通信库。 MoonEP 旨在让大规模专家并行通信更高效，帮助降低大型 MoE 训练和推理系统中的通信开销。 在 GitHub 上查看： https://t.co/h2Rcwg88dQ
我们开源了 MoonEP，这是我们面向分布式 MoE 工作负载的高性能通信库。 MoonEP 旨在让大规模专家并行通信更高效，帮助降低大型 MoE 训练和推理系统中的通信开销。 在 GitHub 上查看： https://t.co/h2Rcwg88dQ
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Kimi 与 kvcache-ai 合作开源了 AgentENV，这是一个用于大规模运行智能体环境的分布式系统。其组件为 Kimi K3 的智能体强化学习训练提供支持，具备快速快照、恢复和 fork 能力，可支撑大规模并行智能体工作流。GitHub 地址：https://t.co/Dsxyw5rLqm
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Mastra 发布 Mastra Factory，一套让智能体把软件从 issue 推进到生产的系统，可连接 GitHub、Linear 和 Slack，用户在工厂界面点击开始后由编码智能体接手。该系统在 intake、triage、planning、building、review、completion 各环节设置显式门禁，并提供类型化工作流、记忆、调度、工具和可观测性来保证过程可治理、可审计。Mastra 称其此前在 issue 接收和 PR 评审上存在瓶颈，为此构建了理解 PR 与 issue 的技能以及提供代码库上下文的评审智能体。
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Armin Ronacher 分析了 Codeberg 修改条款、排除主要由生成式 AI 编写的项目所引发的开源社区分歧。他认为该规则对代码作者占比的界定较模糊，若问题实为垃圾项目和资源滥用，平台应直接针对这些行为制定规则。文章主张开源社区正视 LLM 与 Agent 进入软件开发的趋势，并期待 Codeberg 成为 GitHub 的有力竞争者。
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Forrester 基于对 2600 多名企业和技术决策者的调研警告，软件与 AI 厂商正通过涨价或增加按用量收费，把 AI 成本转嫁给客户，明年软件预算预计上涨。报告指出，过去六个月 Anthropic、OpenAI 和 GitHub 已将部分服务从固定订阅转向按用量计费，Microsoft 也因推出捆绑 M365 Copilot、Agent 365 和安全工具的 E7 高级许可被列入名单。80% 的决策者预计数据和软件预算将上升，Forrester 建议企业调整 FinOps 实践，投入模型路由、语义缓存和用量护栏等运行时成本控制手段。
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Figma 展示了一套 Workflow Lab 工作流：设计师把项目 GitHub 仓库接入 Figma Make，直接在生产代码上完成无障碍等小型修复，再由工程师在评审环节把关，而非先写工单排队。文中以虚构的 Museum of Speculative Futures 为例，设计师借助 Figma agent 收集反馈后动手修改，Make 还暴露出日期选择器是同时用于展览页、活动日历和会员注册流程的共享组件，需一次改三处。
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xAI 将编码智能体与 TUI 工具 Grok Build 开源，源码已发布在 GitHub。公开的代码涵盖智能体循环、工具调用分发、终端 UI 以及 skills、plugins、hooks、MCP servers 和 subagents 等扩展系统。Grok Build 现可完全本地运行，用户可自行编译并指向本地推理，通过 config.toml 驱动。
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KPMG 对 20 多个国家 2000 多名高管的调查显示，29% 的高管难以理解企业 AI 部署规模扩大后的运营成本，近半数计划在成本超过预期价值时放缓 AI 部署。Anthropic、OpenAI 和 GitHub 已从订阅制转向按 token 计费的用量计费模式，Gartner 研究预计到 2028 年编码智能体每名开发者的成本将超过开发者平均薪资。
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Mistral 宣布 Studio 为 Prompts 和 Skills 提供统一的版本管理系统，每个资产都有不可变版本、明确归属、分类标签和审计日志，并支持版本对比与回滚。改动可通过标签触发既有 CI/CD，例如在 GitHub Actions 工作流中经 SDK 完成，非工程背景的业务团队也能直接编辑和测试提示词。Studio 中的技能可作为 MCP 服务器直接调用，配合 Observability 的链路与遥测把生产输出追溯到对应版本，该功能现已向 Studio 客户开放。
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开源游戏引擎 Godot 团队宣布正在重写贡献政策，禁止几乎所有的 AI 贡献，理由是大量疑似 AI 生成的 pull request 涌入，且重度 AI 用户无法理解自己的代码、难以回应审查反馈。新贡献者（合并 PR 不超过 3 个）提交新功能或重大重构需先获得维护者明确许可，贡献讨论须保持人类对人类的沟通，AI 辅助仅限代码补全、正则、查找替换等琐碎用途且须在 PR 中披露。自主智能体提交或 vibe coding 内容仍会被 GitHub 仓库自动封禁，政策尚未正式修订，发布时间未定。
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Google 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，将表格预测重构为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和复杂特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。模型完全基于数亿个由结构因果模型生成的合成数据集训练，采用融合 TabPFN 与 TabICL 的混合架构。TabFM 已在 Hugging Face 和 GitHub 开源，并上线 Google Cloud BigQuery；在 TabArena 的 38 个分类和 13 个回归数据集上评测。
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OpenHands 官方博客指出，2026 年区分 AI Agent 与 AI Assistant 的标准已不再是记忆、工具调用或多步任务能力，而是谁发起工作、系统在步骤间掌握多少控制权，以及任务能否作为可重复工作流持续运行。文章以 GitHub Copilot、Cursor、Claude Code、OpenAI Codex 为例，说明同一工具在人工逐步提示时属 assistant 模式，被 CI、PR 审查或监控告警触发后自主运行则属 agent 模式。OpenHands 的 Agent Canvas 可连接已有的 Claude Code 或 Codex，并将验证过的模式提升为 OpenHands 工作流。
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