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6月26日

04:54

Guillermo Rauch@rauchg

Vercel 构建了一个包含技能、linter（ESLint 等）、评估和更新循环的系统，确保编码代理遵循设计标准。该系统的核心是一组自定义规则，可自动检测代码中的设计偏差（如布局、颜色主题）。他们使用 Vercel AI SDK 和 Claude 3.5 Sonnet 实现代理的实时反馈。博客详细描述了如何通过循环迭代（每次提交触发评估）持续改进代理行为。Vercel 还开源了部分组件，如 design-linter 工具包。

技巧 Vercel 设计规范编码代理 AI 代码生成自定义 linter

推荐理由：Vercel 分享了他们怎么让 AI 写代码时自动遵守设计规范——用 linter、评估循环和自定义规则。想给 AI 代码加设计约束的可以抄作业。

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6月25日

02:41

DeepLearning.AI@DeepLearningAI

DeepLearning.AI 发起7天语音AI构建挑战，教你用编码代理自动提醒而不必盯着终端。活动截止日期为6月30日。参与者将学习如何让AI主动呼叫你，解放监控终端的负担。

技巧 DeepLearning.AI 语音AI 编码代理挑战赛

推荐理由：DeepLearning.AI 搞了个7天挑战，教你用语音AI让编码代理自动呼叫你，不用死守终端。活动到6月30日截止，想学赶紧上车。

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6月20日

07:54

Anton Osika@antonosika

Lovable平台内部数据显示，设计师是增长最快的用户群体。创始人Anton Osika预测更多设计师将转型创始人，这有助于缓解对AI生成低质内容的担忧。以Airbnb的Brian Chesky等为例，过去十年设计者创始人的成功已有先例。如今编码代理（coding agents）大幅降低了将想法转化为软件的门槛，预计未来十年将涌现更多设计者主导的公司。

行业 Lovable 设计师创始人编码代理 AI辅助编程

推荐理由：Lovable的数据说明设计师正在用编码代理搞创业，未来软件设计会更好看。想了解趋势可以看看。

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6月19日

00:22

AK@_akhaliq

GLM-5.2 模型在 Hugging Face 的推理提供商上提供免费使用，限时6小时。支持的提供商包括 Zai、Together AI、Novita、Fireworks 和 DeepInfra。用户可通过 Pi、opencode、Codex 或 Claude Code 等编码代理进行配置。该免费服务由 xgo.ing 支持。

AI模型 GLM-5.2 Hugging Face 免费模型推理提供商编码代理

推荐理由：GLM-5.2 现在能免费调用了，6小时内搭配 Pi、Codex 等编码工具就能用，赶紧去试试。

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6月17日

10:00

Fireworks AI@FireworksAI_HQ

精选

Fireworks AI 宣布支持 GLM 5.2 模型，直接运行模型权重而非通过路由转发到其他平台。他们承诺零数据保留、生产级延迟，并开放 1M 上下文窗口。该服务面向长时编码代理，强调稳定性而非基准排名。

AI产品 GLM 5.2 Fireworks AI 推理模型上下文窗口编码代理

推荐理由：Fireworks 直接跑 GLM 5.2 权重，1M 上下文还不存你的数据，做编码代理很稳。

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6月16日

20:46

AITOP6月16日 20:46

600亿美元买下Cursor，xAI终于拿到了编程工具，但真正值得跟踪的或许不是AI

01:10

LangChain@LangChainAI

LangChain 发现单个开发者使用编码代理每周可能产生数千美元费用。该团队内部构建了 LangSmith LLM Gateway 来监控和限制 API 调用。Gateway 支持设置预算警报和自动暂停，防止成本失控。LangChain 已将其作为产品功能开放。

AI产品 LangChain LangSmith LLM Gateway 编码代理成本控制

推荐理由：LangChain 分享自己怎么用 LangSmith Gateway 管住编码代理的烧钱速度，每周能省几千刀，做 AI 应用的人可以学学。

原文

6月15日

11:12

Guillermo Rauch@rauchg

Vercel CEO rauchg 在推文中指出，使用编码代理的人分为两类：一类整天发帖讨论但很少实际产出，另一类则显著提升了输出效率并持续交付有价值的产品。他观察到，这两类人的比例在AI出现前后似乎没有变化，且第二类人甚至能更大幅度地超越第一类人，形成“交付者更富”的效应。该推文获得58条回复、27次转发和378次点赞。

行业编码代理 AI编程生产力 Vercel

推荐理由：看看CEO怎么吐槽AI编码工具的两种人

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6月12日

12:57

AITOP6月12日 12:57

Claude代码里藏了个20260612，18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时

6月11日

15:28

AITOP6月11日 15:28

1107 vs 303：谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型，把大模型速度翻了4倍

15:23

AITOP6月11日 15:23

DiffusionGemma颠覆文本生成？自回归模型的“统治”要结束了

15:07

AITOP6月11日 15:07

每秒1107个token，Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局？

05:32

LangChain@LangChainAI

LangSmith Fleet 发布了一个新的“软件工程师”模板，该模板可以从 Slack 直接触发，从 Linear 获取 issue，自动编写并验证代码，最终在 GitHub 上创建 PR。整个过程在沙盒环境中运行，确保了安全性。这个模板展示了 AI 如何将日常开发工作流中的多个工具（Slack、Linear、GitHub）串联起来，实现从需求到代码提交的自动化。对于希望提升开发效率的团队来说，这是一个值得关注的实践案例。

AI产品编码代理工作流自动化 Slack Linear GitHub

推荐理由：这个模板把 Slack、Linear 和 GitHub 串成了自动化流水线，做 DevOps 或想减少重复编码的团队可以直接参考，省去手动切换工具的麻烦。

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6月9日

13:21

Geek@geekbb

精选

该框架专门为AI编码代理设计，用于QA测试。它能自动识别代码修改影响的UI流程，并在真实浏览器中执行端到端测试。项目已在GitHub上开源，可减少人工回归测试的工作量。

AI产品测试框架编码代理编程助手

推荐理由：自动测UI变更，省心

原文

13:00

arXiv cs.AI@Matthew Ho, Brian Liu, Jixuan Chen, Audrey Wang, Lianhui Qin

科学家使用专业模拟软件时，需要学习复杂的输入语言，耗时数小时到数天。SIGA 是一种轻量级适配层，通过检索、程序记忆、轨迹内验证和验证强制终止，为通用编码代理提供模拟器的“可执行契约”（词汇、结构约束、验证规则等）。在 GEOS 多物理场模拟器上，SIGA 约5分钟即可生成完整配置，TreeSim 得分超0.90，相当于专家3小时的工作，速度提升约36倍。在更难的保留数据集上，SIGA 将 TreeSim 从0.720提升至0.789，相对提升约10%，并将跨种子标准差降低16倍。自进化机制通过重写先前轨迹中的适配器内容，进一步提升了性能，甚至超越最强的手工设计配置。在 OpenFOAM 和 LAMMPS 上的迁移实验表明，不同模拟器的瓶颈不同：结构完整性不足时验证最重要，领域正确性不足时记忆和检索最重要。

论文科学模拟编码代理自进化 GEOS OpenFOAM

推荐理由：做科学计算或模拟仿真的团队，终于有了让通用AI代理直接操作专业软件的轻量方案——SIGA 把数小时的学习成本压缩到几分钟，且能自我进化，建议做计算物理、流体力学或分子动力学的开发者点开看看。

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6月8日

22:44

LangChain@LangChainAI

LangChain 分享了一个真实案例：一个编码代理在夜间陷入重试循环，到早上已调用 LLM 达 10,000 次，产生四位数的账单。问题在于，可观测性只能事后告诉你发生了什么，而无法在事前阻止。要避免此类问题，需要在请求层强制执行策略，例如限制重试次数或设置调用上限。这提醒开发者，构建可靠 AI 代理时，策略控制比事后监控更重要。

行业编码代理成本控制 LLM调用可观测性策略执行

推荐理由：做 AI 代理开发的团队都会遇到这类成本失控风险，LangChain 这个案例直接点出了「事后监控 vs 事前策略」的痛点，建议在部署前就加上请求层限制。

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08:44

berryxia@berryxia

76°

OpenAI发布了Codex应用场景页面，展示了编码代理在各团队中的实际任务，包括工程开发、产品开发、质量测试、安全检查、数据分析、内部工具开发及生命科学领域。具体例子有审查GitHub PR、截图转UI、模拟用户测试、代码重构、数据迁移、安全修复、撰写PRD、分析数据集等。这表明编码代理已从演示用途变为日常工作的实用工具，值得开发者关注。

AI产品 Codex 编码代理工程开发质量测试数据分析

推荐理由：OpenAI把编码代理的真实用例摆上台面了，做开发、测试、产品、数据或生命科学的团队都能找到直接可用的场景，建议点开看看你的工作流能不能套进去。

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6月5日

00:39

elvis@omarsar0

开发者 Omar 在逆向工程动态工作流时，发现拥有自己的 orchestrator 和 harness 至关重要。他成功让动态工作流在 Claude Code 生态之外运行，并测试了 Codex 和 Pi 等代理的兼容性。Omar 还展示了一个为 dair_ai 构建的极简编码代理，证明即使最简单的代理也能利用这一原语。这标志着动态工作流首次在 Claude Code 之外有效工作，可能推动其他编码代理引入类似技能。

AI产品动态工作流 Agent Orchestrator Claude Code Codex 编码代理

推荐理由：动态工作流不再被 Claude Code 垄断，做 Agent 编排的开发者可以自己掌控，甚至用极简代理也能实现，值得动手试试。

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5月29日

08:22

elvis@omarsar0

精选

Omar 宣布他构建了一个独立的编码代理解决方案，该方案可与任何编码代理后端配合使用。他特意这样设计，是为了测试来自不同提供商子代理之间的动态工作流。他指出，这些动态工作流的效率是一个真实存在的问题。该方案旨在解决多代理协作中的效率瓶颈。

AI产品编码代理动态工作流多代理协作效率优化 Omar

推荐理由：如果你正在构建或使用多代理工作流，Omar 的方案直接点出了效率痛点并提供了跨后端的解决思路，做代理编排的开发者值得关注。

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5月26日

07:44

elvis@omarsar0

一位开发者分享使用 Claude Code 的 /goal 命令的经验，认为该命令能极大提升编码代理的效率。他建议在使用 /goal 前先进行规划，以确保代理拥有正确的上下文和目标。该帖子在 X 上获得 22 个赞和 1331 次浏览，引发关注。

AI产品 Claude Code /goal命令编码代理效率提升开发者工具

推荐理由：Claude Code 的 /goal 命令解决了编码代理任务执行不精准的痛点，做自动化开发的团队可以直接试，能显著提升效率。

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5月19日

10:49

10:49Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

精选

Simon Willison 在 PyCon US 2026 上用五分钟闪电演讲总结了 LLM 领域过去六个月的发展。他重点介绍了 2025 年 11 月的“拐点”，当时最佳模型在三大提供商间易手五次，最终 Claude Opus 4.5 胜出。更关键的是，编码代理从“偶尔可用”跨越到“日常可用”，显著减少了人工修复错误的时间。他还分享了个人项目 micro-javascript，一个用 Python 实现的 JavaScript 解释器，展示了多语言嵌套运行的技术趣味。演讲通过“鹈鹕骑自行车”SVG 测试直观对比模型能力，强调编码代理的进步是最大亮点。

行业 LLM 编码代理模型对比 PyCon Simon Willison

推荐理由：Simon 用五分钟讲清了 LLM 过去半年的关键转折——编码代理从玩具变成生产力工具，做 AI 开发或重度使用编程助手的团队值得花五分钟了解这个趋势，看完会对模型选择和工具策略有更清晰的判断。

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