Figma 透過 MCP server 的 use_figma 工具，讓 Claude Code、Codex 等 AI agent 可以直接在畫布上建立和修改設計，並用 skills（markdown 指令檔）引導 agent 遵守團隊的設計系統與慣例。這不只是又一個 AI 功能，而是把設計決策的脈絡直接交給 agent 操作。
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← 返回首頁rodspeed 在完整 blog post 裡分享六個把 Claude Code 從 code editor 變成個人 operating system 的玩法：製造 fresh eyes、用 meta-skill 管 specialist、解 freshness、把對話收成 wiki、用分層 memory 累積脈絡，以及靠 handoff 跨 session 接棒。重點不是叫 AI 多寫幾行 code，而是把 read-filter-decide-present 這類流程都自動化。
Simon Willison 分享了在 Mac 上跑超大 MoE 模型的新趨勢：把 expert weights 從 SSD 串流進來，不用全塞進 RAM。連 1 兆參數的 Kimi K2.5 都能在 96GB MacBook Pro 上跑起來。
清華深圳團隊提出 NLAH（Natural-Language Agent Harnesses）：把 agent 的控制邏輯從程式碼搬進結構化自然語言，再用 IHR runtime 執行。實驗顯示 harness 能徹底重塑 agent 行為模式，但更多結構不一定等於更好表現。Dan McAteer 認為 harness engineering 的重要性不亞於模型能力本身。
Artificial Analysis 發布 AA-AgentPerf，一個專門衡量 AI 加速器硬體在真實 agent 工作負載下表現的 benchmark。用真實 coding agent 軌跡測試，允許 production 級優化，支援從單張卡到整個 rack 的評測。
Andrej Karpathy 花四小時用 LLM 打磨一篇文章的論點，覺得超有說服力，結果叫 LLM 反駁就被徹底擊潰。LLM 的 sycophancy 是真實的陷阱，但反過來利用也是 alpha。
Paweł Huryn 回應「Anthropic 團隊不再自己寫 code」的說法：標題沒錯，但框架搞錯了。瓶頸從來不是「多開幾個 agent」，而是你怎麼設計 knowledge architecture 讓它們真正有效。
Boris Cherny 表示，他們會先用 Claude Code 找出 99%+ 的 bug，再由工程師做 sanity check，確認沒有漏掉明顯問題。
Cursor CEO Michael Truell 宣布雲端 agent 在過去兩週產出超過一百萬個 commit，幾乎全是 AI 自主完成。當生成成本趨近於零，真正的瓶頸就從「寫 code」移到了「看懂 code」。
ATLAS 用 frozen Qwen3-14B 搭配單張 RTX 5060 Ti，透過 PlanSearch + best-of-3 生成 + 自我修復 pipeline，在 LiveCodeBench 拿到 74.6%，超越 Sonnet 4.5 的 71.4%。但細看方法論，這不是 pass@1 對 pass@1 的公平比較。
SemiAnalysis 五則推文的完整論述：AI inference 不是 race to the bottom，而是一場「體驗管理」的賽局。懂得調控 interactivity 的廠商能拿 60%+ 毛利率，不懂的才會一路跌到零。
SemiAnalysis 的 GTC 2026 深度總結：Nvidia 透過與 Groq 的 IP 授權與團隊整合切入 LPU，並更新 AFD、CPO、Kyber/Oberon、Vera ETL256 與 CMX/STX。重點是 Nvidia 正在往更完整的 inference 與資料中心系統版圖延伸。
Anthropic 發布 Claude computer use 功能：在 Claude Cowork 和 Claude Code 中，Claude 可以直接操作你的螢幕、滑鼠、鍵盤來完成任務。搭配 Dispatch，你可以從手機指派任務，讓 Claude 在你離開時用你的電腦工作。目前是 research preview，僅支援 macOS。
Claude Code 推出雲端 auto-fix 功能：Web/Mobile session 可以自動追蹤你的 PR，幫你修 CI failure、回覆 review comment，讓 PR 永遠保持綠燈。整個過程在雲端跑，你可以直接離開去喝咖啡。
OpenAI Triton 合併了一個號稱修復消費級 Blackwell GPU 問題的 AI 生成 PR，結果根本沒修好。NVIDIA PyTorch 技術主管親自下場留言表示這是徹頭徹尾的 slop。SemiAnalysis 警告：AI slop 與有價值的 diff 越來越難分辨。
SemiAnalysis 認為，agentic coding 也可能像 disaggregated prefill 一樣，把 planning 與 execution 分開處理。若 spec 寫得夠好，較便宜的模型或許就能負責 execution，降低成本。
OpenAI 在 IPO 前夕砍掉了 Sora 影片生成服務，Disney 也退出了三年授權合約。同時一個代號 Spud 的新模型據報已完成，Altman 據稱說它能「加速經濟」。整間公司正在從「什麼都做」轉向「做一個超級 app」。
Anthropic 推出 Claude Code Channels，原生支援 Telegram 和 Discord 雙向通訊，讓 Claude Code 變成 24/7 常駐 AI agent。VentureBeat 直接稱之為 OpenClaw killer。
LiteLLM 遭供應鏈攻擊，pip install 就能偷走所有憑證。Karpathy 藉此警告依賴樹風險，主張用 LLM 直接補功能取代多裝依賴。
隨著新模型發布速度不斷加快，Hugging Face 的 Thomas Wolf 提出了一個值得深思的問題：當我們把模型客製化後，換新模型時這些偏好該怎麼辦？本文探討 RL 模型轉移性的研究空白與挑戰。