Asana 用 GPT-6.1 Sol 将浏览器 Agent 成本降低 76 倍
Asana 的 StackAI CTO Frank Hidalgo 用 Codex 中的 GPT-6 Astra 做实验，把浏览器 Agent 工作流优化到在 GPT-6.1 Sol 上运行成本降低 76 倍、速度提升 5 倍，单次运行平均约 0.47 美元、约 4 分钟。
#教程/实践
OpenAI NewsAI 评分5252
GitHub Blog · AI & MLAI 评分1717 GitHub：AI 正在改变开发者工作，这三项技能值得加强
GitHub 博客提出 AI 时代开发者应加强的三项技能：学会指挥 AI 而非只是使用它、不要轻信 AI 的第一个答案、用 AI 省下的时间解决更大的问题。文中提到 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 会用第二个模型审查计划、代码和测试，以发现首个模型遗漏的问题。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6060 GitHub Copilot app 入门：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot app 的 canvases 是一种可自定义界面，用户只需在 Agent 会话中输入 /create-canvas 技能并用自然语言描述需求，Agent 就会生成界面并在右侧面板打开。
推荐理由：原文给出 /create-canvas 的提示词写法与双向协作机制，读者可据此把日常流程做成可复用画布。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2828 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，用一个含 2,200 个文件、超百万行改动和 400 多条行内评论的开源 PR 做压力测试。代码行高度可预先精确计算，但评论高度依赖 markdown 换行、折叠区、回复框和图片加载，只能在渲染时确定，因此把文档高度拆成确定性的代码几何与动态块几何两套体系，动态块按文件、行号和侧别锚定并惰性测量。
JetBrains AI Blog精选AI 评分6262 JetBrains 详解语义代码搜索 RAG 流水线：解析、分块与向量化
JetBrains 撰文介绍其语义代码搜索平台 Air Context 的 RAG 流水线，首篇聚焦解析、分块与向量化。Air Context 目前支持 Kotlin、Java、Python、JavaScript、TypeScript、C#、PHP、Go、Rust 九种语言的结构感知分块，其余语言回退到按行切分。
推荐理由：JetBrains 公开了语义代码搜索 RAG 流水线的解析、分块与向量化细节，含二进制量化取舍。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral 如何用 AI Agent 迁移 4 万行 Fortran 77 遗留代码
Mistral 帮助一家欧洲能源运营商把 4 万行 Fortran 77 的油藏模拟器迁移到 C++，该代码库没有测试套件也没有集中文档。团队先搭建数值对等测试框架，用自定义解析器生成调用树并借助 Vibe CLI 启动上百个 Agent 补文档，最终采用人工把关的 coder、tester、reviewer 结构化工作流逐模块迁移。
推荐理由：Mistral 用 4 万行 Fortran 迁移案例，给出对等测试框架、文档化和人机协作工作流的具体做法。
Zed BlogAI 评分2222 Zed 隐藏技巧第 4 期：居中布局、多项目导航与命令别名
Zed 发布 Hidden Gems 第 4 期，介绍居中布局、多项目键盘导航、集成终端中设置 EDITOR 为 zed --wait、命令别名和用大纲面板查看搜索结果等技巧。
Model Context Protocol BlogAI 评分3434 MCP 工具注解作为风险词汇：这些提示能做什么、不能做什么
MCP 工具注解自 2025-03-26 规范修订引入，目前包含 readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint、openWorldHint 四个布尔提示，规范明确它们只是"提示"，客户端须默认视为不可信。