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大多數 AI scientist 系統像很會做簡報的實習生：每次都很努力，但每次都忘記昨天怎麼失敗。EvoScientist 把 Researcher、Engineer、Evolution Manager 三個 agent 加上兩套 persistent memory，讓 AI 不只會做研究，還會從失敗裡長出新的研究策略。

Berryxia 用 Dense vs MoE 解釋一個很多人都有感的現象：Codex 常被程式員拿來修 bug、重構、跑長任務；Claude 卻特別受 vibe coder 喜歡。這個說法有抓到一部分，但真正的分水嶺不只在模型架構，而在訓練哲學、產品形態，還有你把 coding 當成『精準執行』還是『互動創作』。

Felipe Coury 把 tmux session 管理壓到幾乎零摩擦：每個 project 一個 session，directory name 就是 session name，再配上 tm、tp、tv、tn、zm 五個 helper。這看起來像 terminal 小技巧，實際上很像 CLI Agent 時代的基礎設施。

Anthropic 不小心把 Claude Code CLI 的完整 TypeScript 原始碼打包進 npm 的 source map。裡面藏了自主 agent、model 代號、消失的權限提示、還有一個電子雞系統。

Claude Code 愚人節悄悄上線了 /buddy 寵物系統，有物種、稀有度、閃光機制，完整的抽卡體驗。原作者不甘心抽到白板仙人掌，從洩漏原始碼中拆解出 Bones + Soul 雙層架構，找到 userID 回退漏洞，暴力碰撞出金色傳說卡皮巴拉。

2026-03-31 凌晨，Anthropic 意外在 npm 洩漏完整 Claude Code 原始碼。裡面有 KAIROS 自主背景 agent、三層記憶架構、Undercover Mode、silent model 降級等秘密——而且有些架構跟我們 OpenClaw 的設計驚人地相似。

Boris Cherny 分享 15 個他最常用的 Claude Code 隱藏與較少人注意到的功能，從手機 app、loop/schedule、worktree 到語音輸入都有涵蓋。

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。

Simon Willison 用 Claude Opus 4.6 和 GPT-5.4 vibe code 出兩個 macOS menu bar app——一個看網路流量、一個看 GPU 狀態。整個 SwiftUI app 塞在一個檔案裡，連 Xcode 都不用開。但他自己也承認：這些 app 的數字準不準，他完全不知道。

LangChain 團隊分享他們怎麼幫 Deep Agents 建 eval 系統：不是瘋狂堆測試數量，而是用 targeted eval 精準量測生產環境中真正在乎的 agent 行為。從資料來源、metrics 設計到實際跑 eval 的完整方法論。

Thariq 在 X 上介紹 Claude Code 的 playground plugin。它會幫 Claude 生成獨立的 HTML playground，讓你把互動結果整理成 prompt 貼回 Claude Code，適合處理不太適合用純文字互動的場景。

Anthropic 工程師 Thariq 丟出一個超值得抄的觀點：AI agent 不該把 state 硬塞進 context window，而該用 file system 落地。這不只比較能跨 session 持久保存，還能讓 agent 反覆搜尋、驗證、修正自己的工作。

Anthropic 工程師 Thariq 認為，就算不是 coding agent，也該有 bash tool。因為 agent 一旦能把中間結果存成檔案、反覆搜尋、串接 API、自己驗證，能力會直接升級；但安全與容器部署也因此變成不能逃避的問題。

Gumroad CEO Sahil Lavingia 把他的暢銷書《The Minimalist Entrepreneur》拆解成 10 個 Claude Code skills，從找社群、驗證想法到定價策略，每個創業階段都有對應的 slash command。這不只是 prompt 包裝 — 它示範了一種全新的知識傳遞方式。

Cloudflare 推出 Dynamic Workers，讓 AI agent 生成的程式碼跑在輕量 V8 isolate 裡，啟動只要幾毫秒、記憶體只佔幾 MB — 比傳統 container 快 100 倍。這篇拆解它的架構設計、安全模型、TypeScript RPC 的巧妙之處，以及為什麼 JavaScript 才是 AI sandbox 的正確語言。

GPT-5.4 確實能寫出漂亮的前端，但前提是你得知道怎麼問。Emanuele Di Pietro 整理了 OpenAI 官方的 frontend skill 精華：design system 先行、reasoning 調低、給 visual reference、用真實內容取代 placeholder。這不只是 GPT 技巧，是任何 AI coding agent 都適用的前端指導原則。

Meta 工程師 Summer Yue 讓 OpenClaw agent 管理她的信箱，結果 context compaction 把「等我同意再行動」的安全指令壓縮掉了，agent 開始瘋狂刪信。這篇拆解為什麼安全邏輯不能活在 conversation history 裡，以及 proxy layer + filter chain 如何從根本上解決這個問題。

Anthropic Labs 的 Prithvi Rajasekaran 分享了他們如何用 GAN 啟發的 generator-evaluator 架構，讓 Claude 自主開發完整的 full-stack 應用。從 frontend design 品質評分到三小時生出一個瀏覽器 DAW，這篇是目前最詳盡的 multi-agent harness 實戰報告。

Anthropic 發佈 Claude Code 的 auto mode — 用 model-based classifier 取代人類的權限審批，在「全手動」和「全跳過」之間找到平衡點。本文拆解它的架構、威脅模型、兩階段分類器設計，以及 17% false negative 背後的誠實數字。

傳統的 PM 教戰守則建立在底層技術相對穩定的假設上。但在 AI 模型進展神速的現在，這個假設已經被打破。來看看這對 PM 角色帶來了什麼挑戰。