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PocketOS 的 production database 9 秒內被 Cursor agent（跑 Opus 4.6）一個 GraphQL mutation 直接刪光，連 volume-level 備份也一起燒掉——因為 Railway 把備份存同一顆 volume。事後 agent 自己寫了一份自白書，把所有違反的規則逐條列出。Cursor marketing 護欄、Railway 零確認 API、root 級 token、同 volume 備份四層一起破功。

JetBrains 對全球一萬多名開發者做了大規模調查：90% 在工作中使用 AI 工具，GitHub Copilot 仍是老大但成長停滯，Claude Code 半年內從 3% 飆到 18% 且滿意度全場最高。最有趣的是：產品力正在打敗生態系綁定。

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」。

Cursor 在 X 上宣布 Composer 2 已可於 Cursor 中使用。就這則來源可確認的資訊來看，官方僅提供了這句公告與一張截圖。

Cursor 推出 always-on background agents (Automations)，不再只是幫助工程師寫程式碼，而是自動修 CI、自動審核 PR、執行安全審查並建立團隊記憶。這標誌著從 Coding Assistant 向 Self-Driving Codebase 的 Paradigm Shift。

Cursor 團隊表示，他們用來寫 code 的多 Agent 架構，自主跑了四天後，居然在大學級別的數學難題上給出了比人類官方解答更強的證明解法！

Karpathy 分享了 Cursor 的數據圖表，揭示了 AI 輔助開發從 Tab 補全到 Agent 代理的演進。太保守會錯失槓桿效應，太激進則會放大混亂。他建議開發者應該用 80/20 法則來平衡效率與探索新工具。

大家都在追最強 Model，但真正決定 Agent 好不好用的其實是 Harness。本文拆解 Claude Code、Cursor、Manus、SWE-Agent 的共通架構。重點是：Progressive disclosure 才是 production 成敗分水嶺。

Cursor CEO Michael Truell 用三組數據宣告軟體開發的第三紀元：Agent 用量一年暴增 15 倍、Tab:Agent 使用者比翻轉為 1:2、Cursor 內部 35% 的 PR 來自雲端 AI Agent 自主完成。開發者的角色正在從「寫 code」變成「設計工廠」(╯°□°)╯

Sully.ai 的 Context Engineer 把自己的數位大腦建在一個 Git repo 裡：80+ 個 markdown/YAML/JSONL 檔案，不用資料庫、不用 vector store。三層 Progressive Disclosure、Episodic Memory、自動載入 Skills，讓 AI 一開機就知道他是誰、怎麼寫、在幹嘛。

Cursor 設計主管 Ryo Lu 說：AI coding 製造了一種新陷阱 —「沒有結構的速度幻覺」。想得不清楚的人，只是用 AI 把垃圾量產而已。

Cursor CEO 宣稱用 GPT-5.2 從零寫出瀏覽器,結果被抓包只是把別人的 open source 拼起來