AI工程

一周之内，Claude Code Cloud sessions 正式可用、Manus 2.0 推出 Cloud Computer、OpenAI 在 DevDay 发布常驻智能体 Dots。Agent 的运行位置正在从你的笔记本搬到云上，真正难的不是给它一台 VM，而是状态、凭证和停止键放在哪里。

我们的原生 iOS / Android 客户端是怎么长出来的：Expo + 新架构、缓存优先、自建 OTA，以及三周里真正花时间的那些细节。

Shopify 用 AI 把 Shop app 在 12 周内重建成原生，还坦白「React Native 可以很快」。我们做了相反的决定：cohub-mobile 继续用 RN + Expo，还自己写了 OTA 服务。这篇把两边的账都算一遍。

给 cohub / pi / Claude Code / Codex 搭一套可回归的 edit 工具 bench：三层结构、四种 harness 对撞，以及三个被我们自己证伪的优化结论。

Gemini 3.8 Flash 把近旗舰能力、Agent 工作流和低价 API 放在同一个产品里。它真正值得关注的不是又一个版本号，而是 Flash 正在变成 AI 产品的主力工作层。

Anthropic 对 Claude 越权访问事件的官方复盘提醒我们：Agent 安全不是只做模型对齐，权限、沙箱、网络出口和评测环境同样是安全边界。

从 Codex 最近合并的 context baseline、bounded replay 和 token usage 变化看，Agent 的上下文管理正在从“不断总结”走向“可回放的外部状态”。

Claude Code 与 Codex 最近的额度调整引发大量讨论。对编程 Agent 来说，额度不是简单的优惠，而是任务能否连续完成的一种容量与可靠性承诺。

Grok Bot 官方开始宣传自动 token 优化。对 Agent 来说，成本不只是后台账单，而是任务能否持续、用户是否敢长期使用的产品体验。

Runway Solaris 把自己定义成 Interface World Model：界面不再是固定组件，而是由模型实时生成的可操作世界。这是产品预览，也是一个值得拆开的方向。

以 Qwen3.8-Flash-Next 为例，拆开一个开源模型从发布到真正可用要经过哪些环节，以及我会怎样判断它是否已经适合接入本地 Agent。

xAI 官宣 Grok 4.6 可在 Pi 使用；DeepSeek Harness 的模型适配层底层就是 pi-ai。两件事指向同一个判断：agent 运行时正在成为模型的分发渠道。

实测跑通官方插件开发教程：写一个真有用的 web_fetch 工具，用 mock LLM 跑出真实调用轨迹（含截图），外加一个关于 Pi 的彩蛋。

上次介绍了 Cohub 是什么，这次直接上手：从创建 Space、和 Agent 协作写代码，到发布成公开 Work，走完一个真实可用的闭环。

Neta Studio 是 Viscept 面向海外的 AI 世界观引擎——一句话描述一个世界，AI 帮你生成视觉小说、交互地图、可玩游戏和 POV 视频。

Cohub 不是又一个 AI 聊天框，而是一个让人和 Agent 在同一个 Space 里共创、保存、发布的平台。开源、可自托管、还有完整的商业化体系。

Karpathy 的 LLM Wiki 不是又一个 RAG 方案，而是一种让 LLM 持续维护 Markdown Wiki 的知识工作流。它可以服务个人知识库，也可以管理组织共享 context。

这段时间我反复调整 AI 助手的 cron、heartbeat 和长期任务策略，最后得到的不是一套定时脚本，而是一套更像长期协作系统的运行方式。

我把《OpenClaw 新手完全攻略》主题页和其中多篇关键文章重新拆解，提炼出一套更适合个人开发者与小团队的落地框架。

这篇文章给出通用 Skill 的核心概念、设计方法与落地清单，帮助你把一次性操作沉淀成稳定、可复用的自动化能力。

结合实战视角拆解 OpenClaw 的核心架构：会话路由、工具层、子代理、定时任务与安全边界。

以独立开发者视角拆解网络营销的实际打法——从 SEO、内容分发到社区增长，每一步都有可落地的策略和数据支撑。