本文介绍了一个名为 IMClaw 的开源项目，它是一个支持 ACP 协议的 AI Agent 网关，核心价值是让你通过微信、飞书等 IM 工具，远程操控 ClaudeCode、Codex、Gemini CLI 等十余种 AI Agent 在服务器上工作。

最后做一个总结：其实讲了这么多概念，Skill、Rules、Spec Coding、Vibe Coding、模型边界等等，《上下文》上下文缺失不好，但上下文过多同样是个坏事在结合 Harness Engineering，就是用工程化手段，稳定、可控地构造:《合理的上下文》理解这些，就可以慢慢的从《会用 AI 写代码》升级成《会工程化驾驭 AI 写高质量、稳定、可规模化代码》

这不是一个"AI 多神奇"的故事。而是一个"人 + AI 协作的最佳实践人提供：真实需求、真实数据、方向判断、优先级决策AI 提供：陌生领域的知识、代码实现、边界情况提醒、可选方案对比当你清楚自己要什么,当你愿意把真实上下文喂给 AI,当你在 AI 犯错时有判断力把它纠回来——盲区再多,都可以靠"明确目标 + 快速反馈"在极短时间内完成原本不可能的事。代码是 AI 写的，但这个插件是我做的。

核心结论：Harness 工程是基础设施，全栈能力是组织形态——这两个支撑起 RD 和 QA 的新协作模式。2026.2.5 Harness 名字起源，驾驭工程；Openai :2026.2.11 , Agent-first, 5个月100万行代码实践；2026.3.24AI连续执行10个小时，完成可交付任务，大模型的上下文焦虑、生产验收分离；2.1 核心公式质量 = 输入约束 × 生成约束 ×

中国人工智能产业发展联盟（以下简称“AIIA”）紧密跟踪大模型和智能体的技术发展与行业应用动态，构建并发布了“方升”（FactTesting）大模型基准测试体系，自2024年以来已对国内外开源与闭源大模型开展了6轮能力监测，累计测试了200余个大模型，持续跟踪其技术演进与表现，为行业技术选型与能力评估提供了重要依据。**作为能力更全面的深度思考模型，文心大模型X1兼备准确、创意和文采，在中文知识问

本文章由飞桨 PFCC 社区成员卢畅贡献。卢畅，飞桨 PFCC成员，飞桨开源之星，飞桨开发者专家（PPDE），长期参加飞桨黑客松、护航计划等开源活动，参与过飞桨执行器预分析性能优化、静态图自动并行架构升级等任务。本期分享的主题是Tensor 索引。在深度学习的世界中，数据是一切算法和模型的基础。有效、高效地处理数据，特别是处理高维数组或张量（Tensor），成为了构建模型、处理数据等任务的重要部分

在 AI Native（人工智能原生）时代，广告营销平台经历了根本性的变革，这些变化不仅提升了广告的效率和精准度，还重塑了广告行业的整体运作方式。

面对复杂的业务场景，百度数据分析平台（TDA） 通过分析能力增强与性能优化双轮驱动，来持续保障用户的分析体验

Skill 是被真实错误倒逼出来的，不是提前规划出来的。前期的规范很粗糙，在反复纠错里逐步补充边界条件和反例，这个迭代过程本身就是价值——它把团队踩过的坑沉淀成了下次不会再踩的规则。上下文膨胀的临界点比想象中早，漂移比崩溃更危险。幻觉出现时不是突然全错，而是逐渐偏离，每一步看起来都还好，到最后才发现方向不对。这种错误比明显报错难处理得多，及早拆分任务是更划算的选择。Memory 文件要提炼，不要备

Skill 是被真实错误倒逼出来的，不是提前规划出来的。前期的规范很粗糙，在反复纠错里逐步补充边界条件和反例，这个迭代过程本身就是价值——它把团队踩过的坑沉淀成了下次不会再踩的规则。上下文膨胀的临界点比想象中早，漂移比崩溃更危险。幻觉出现时不是突然全错，而是逐渐偏离，每一步看起来都还好，到最后才发现方向不对。这种错误比明显报错难处理得多，及早拆分任务是更划算的选择。Memory 文件要提炼，不要备