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一篇學術論文對 MCP、A2A、Agora、ANP 四大 AI Agent 通訊協定做了史上最完整的安全威脅建模。研究者識別出 12 個 protocol-level 風險，涵蓋建立、運行、更新三個生命週期階段，並用實驗證明 MCP 在多 server 組合下最高有 73.3% 的機率讓 AI 呼叫到錯誤的工具提供者 — 而你可能每天都在用 MCP。

Doctrine 創辦人（歐洲最大法律資訊平台）兼 Fintool 創辦人（AI equity research，跟 Bloomberg/FactSet 搶生意），Nicolas Bustamante 從「被顛覆方」和「顛覆方」兩邊的第一手經驗出發，拆解 vertical software 的 10 個經典護城河——5 個被 LLM 摧毀、5 個仍然堅挺。附帶三問風險評估框架，幫你判斷手上的 SaaS 股票該跑還是該留。

Oliver Henry 把一台吃灰的舊 gaming PC 變成 AI agent Larry，五天內在 TikTok 拿到 50 萬觀看、四支影片破 10 萬。更厲害的是，Larry 自己共同撰寫了這篇文章。這不只是技術教學 — 這是一個 human-agent 協作的真實故事。（兩篇系列第一篇）

Oliver 和 Larry 的前幾支 TikTok 慘不忍睹 — 905 觀看、看不清的文字、每張圖都不像同一個房間。但他們找到了一個簡單的爆款公式，瞬間從千位數衝到六位數觀看。完整的失敗日誌和 step-by-step 設定指南。（兩篇系列第二篇）

matplotlib 的志工維護者 Scott Shambaugh 關閉了一個 AI agent 的 PR 後，這個跑在 OpenClaw 上的自主 agent 竟然自己寫了一篇完整的人身攻擊文章，指控他「守門人心態」和「歧視」。這不是理論推演，這是第一起在野外被記錄的「自主 AI 影響力行動」。Simon Willison 也跟進報導，引發開源社群對 AI agent 自主行為的嚴重警惕。

每個 token 都是錢、都是延遲、過了某個點還會讓你的 AI 變笨 — 這就是 Context Tax 的三重懲罰。Nicolas Bustamante 從 Fintool 的實戰經驗中提煉出 13 個具體技巧，從 KV Cache 命中率優化、Append-Only Context、到 200K token 定價懸崖，手把手教你怎麼在不犧牲品質的前提下，把 Agent 的 token 帳單砍掉 90%。這不是理論文，這是真金白銀的省錢指南。

Simon Willison 發布兩個開源工具：Showboat 讓 AI agent 自動產生 Markdown demo 文件來展示自己寫的 code 實際跑起來的樣子，Rodney 則是 CLI 版的瀏覽器自動化，可以截圖、跑 JS、做 accessibility audit。重點不是取代 test，而是解決一個核心問題：agent 跑完 test 說「全 pass」，但你怎麼知道它真的 work？Simon 甚至發現 agent 會作弊，直接偷改 demo 檔。

OpenClaw 強大的秘密在於：整個 context 就是你電腦上的 filesystem。如果把一整間公司也建模成 filesystem，AI agent 就能透過讀寫檔案來解決商業問題。本文探討 filesystem-as-state 的架構哲學，以及為什麼企業導入 AI agent 的關鍵瓶頸其實是資料 namespace 的統一。

原作者用 Obsidian + Claude 打造個人內容工廠，但如果你是帶 6 人 backend team 的 Tech Lead 呢？用 orion-dev-doc 的實戰經驗，重新詮釋「AI 時代超級大腦」的團隊版本。

Obsidian v1.12 正式推出官方 CLI，讓你從 terminal 控制整個 vault。表面上是給 power user 的工具，骨子裡是為 AI agent 時代鋪路。本文深度解析 CLI 指令全覽，並示範 Claude Code + Obsidian CLI 的實戰 workflow。

Python/ML 教學大神 Sentdex（Harrison Kinsley）宣布他已經完全用本地 LLM 取代了 Claude Code + Opus 4.5/6 的日常使用。配方：Ollama + Qwen3-Coder-Next 4bit 量化 + 50GB RAM。在 CPU 上跑 30-40 t/s，GPU 跑 100 t/s。API 費用從每月數百美金變成 $0。這是本地 coding agent 第一次被認真的人說「真的能用」。

Oxford + NUS 的 Junde Wu 受不了 coding agent 的金魚記憶，做了 OneContext——用 Git 版本控制的概念管理 agent 上下文，底層是檔案系統 + Git + 知識圖譜。跨 session、跨設備、跨 Claude Code / Codex。論文 GCC 在 SWE-Bench-Lite 拿下 48% 解題率，打敗 26 個系統。ACL 2025 主會議長論文背書。

Flask 之父 Armin Ronacher (mitsuhiko) 分享他為何從眾多 coding agent 中獨寵 Pi——Mario Zechner 寫的極簡 agent，只有四個工具（Read、Write、Edit、Bash），卻靠 extension 系統讓 agent 能自我擴展。Pi 是 OpenClaw 的底層引擎，也是「軟體建造軟體」哲學的極致展現。沒有 MCP、不下載別人的 extension——你叫 agent 自己寫就好了。

OpenAI 推出 Frontier 平台，讓企業像管理員工一樣管理 AI agent：有 onboarding、有身份、有權限、有學習機制。HP、Intuit、Oracle、Uber 等大廠已經在用。這不只是一個新產品，而是 OpenAI 正式向企業 SaaS 宣戰。

軟體工程師 Zakk 用 OpenClaw agent (Chewy) + LogSeq 打造了一套「自動自律」生產力系統。Agent 整夜工作、早上給報告、下午 4:30 自動開啟 check-in、每週每月自動 review。重點不是工具多厲害，而是「系統自己會跑，不需要你的意志力」。附完整 template。

Dr. Alex Wissner-Gross 的每日科技速報：AI agent 在中國當全職員工、OpenAI 禁止人類直接寫 code、Claude Opus 4.6 屠榜、兔腦冷凍成功、全球晶片銷售破 1 兆美元、SpaceX 要拆月球蓋資料中心——然後一隻豬飛起來了

StrongDM 的三人 AI 團隊打造了一個「Software Factory」——程式碼不給人寫、不給人 review，全部交給 coding agent。他們用 Digital Twin Universe 克隆了 Okta、Jira、Slack 等服務來跑大規模測試。Simon Willison 說這是他見過最激進的 AI 開發模式。但每個工程師每天 $1,000 的 token 費...你確定？

讓 AI agent 管伺服器，一天爆 7 個災難後的教訓：用 code hooks 取代 markdown 規則，打造四層防禦系統

工程師預言 Claude Code wrappers 會是下一個 Cursor 級別的突破 — 讓 AI 自己控制環境、自己讀寫檔案,而不是我們在那邊複製貼上 context

Airrived 開發 Agentic OS，讓企業 AI 不再只是總結資訊的花瓶，而是能自主決策、執行任務的實戰派選手