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  • AI 工程

    goose v1.40.0 拆解:goose review//goal//model 三個新指令怎麼把 coding agent 用得更準

    2026-07-03 / 0 評論

    AAIF 的 goose v1.40.0 補了三個實用指令:goose review 用 Rust 主控做並行本機審查、/goal 攔截 agent 收工前自我驗證、/model 中途換模型。手把手講原理與設定。

    閱讀全文
    Yang Abao
  • AI 工程

    Cursor Team Marketplace 大升級:Team MCP 一次設定全隊共用,organization groups 精準控管

    2026-07-02 / 0 評論

    Cursor 6/30 更新讓管理員把 Team MCP 一次設定就散給全隊本機安裝,並新增用 organization groups 控管市集存取。手把手拆解機制、設定步驟與適用時機。

    閱讀全文
    Yang Abao
  • AI 產業觀察

    Ornith 1.0 397B 真的「超越 Opus 4.7」嗎?查證後:一半是真、一半是行銷

    2026-07-01 / 0 評論

    DeepReinforce 開源的 Ornith 1.0 397B 被瘋傳「超越 Claude Opus 4.7」。我們把官方數據、獨立實測、benchmark 可信度研究全查了一遍:贏是真的贏——但只在 6 個測試中的...

    閱讀全文
    Yang Abao
  • AI 工程

    AI Agent 生產化落差完整解析:benchmark 逼近人類,為何九成進不了生產線?

    2026-07-01 / 0 評論

    三組嚴謹研究串成的證據鏈與決策框架。

    閱讀全文
    Yang Abao
  • AI 工程

    不讓 Claude 收工的 Stop hook:拆解 everything-claude-code 的 delivery-gate

    2026-07-01 / 0 評論

    affaan-m 的 everything-claude-code 用一個 Stop hook(delivery-gate)擋住 Claude Code 交件——只查合理化語句、學習庫時效、磁碟空間三件事實。附可照抄的 ...

    閱讀全文
    Yang Abao
  • AI 工程

    Claude Code 被一個假 Sentry 錯誤劫持:MCP agentjacking 拆解與防護設定

    2026-06-30 / 0 評論

    攻擊者只用一支藏在網站 JS 裡的公開 Sentry DSN,就能注入假錯誤、經 MCP 讓 Claude Code/Cursor/Codex 以你的權限執行惡意指令。拆解 Tenet 的 Agentjacking 攻擊...

    閱讀全文
    Yang Abao
  • Coding Agent 實戰

    Claude Code 進階究極手冊:官方完整技巧 × 大神實戰用法(2026 最新版・含舊指令勘誤)

    2026-06-30 / 0 評論

    把 Anthropic 官方《進階使用者技巧》逐條整理,疊上十位以上大神(Boris Cherny、Simon Willison、Armin Ronacher、Geoffrey Huntley、Thorsten Ball...

    閱讀全文
    Yang Abao
  • AI 工程

    用本地 Coding Agent 取代 Claude Code/Codex 訂閱:照著做的一份實戰設定

    2026-06-28 / 0 評論

    Sebastian Raschka 實測 30–35B 開放權重 MoE 模型已「夠用」於多數 coding agent 工作。本文用實戰教學角度,手把手帶你把 Ollama+Qwen3.6+Codex/Qwen-Cod...

    閱讀全文
    Yang Abao
  • AI 工程

    Kiro CLI 2.10 的 Config Hot-Reload:改 MCP 設定免重啟,30 輪對話脈絡不再歸零

    2026-06-27 / 0 評論

    AWS Kiro CLI 2.10 讓 agent 與 mcp.json 設定存檔即生效——只重啟受影響的 server、不丟對話脈絡;外加 chat.disableInheritingDefaultResources ...

    閱讀全文
    Yang Abao
  • AI 工程

    阿里巴巴 Qwen-AgentWorld:不訓練 agent 行動,改訓練模型「預測環境」

    2026-06-25 / 0 評論

    阿里巴巴 Qwen-AgentWorld 把語言模型訓練成「環境本人」而非 agent:學預測下一個環境觀察,而不是學行動。結果一個從沒被當 agent 訓練的模型,在七個工具任務上全面變強,還能當可控模擬器取代昂貴的真...

    閱讀全文
    Yang Abao
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