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在常规的对话外，Claude Code（也可以是 Codex）其实还提供了一些别样的控制（或者说：上下文注入）方法，比如：CLAUDE.md、Rules、Skills、Subagents、Hooks、Output Styles、以及 System Prompt Append
近日，来自英国南安普顿大学（University of Southampton）和广州大学的研究者团队提出 SlaClip，一种用于差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）[1] 的自适应梯度剪裁方法。
一开始，忽悠 AI 挺简单。
2026 年，会不会用 AI 不再看 Prompt（提示词）能力了，而是要看会不会设计循环。
AI 正在学着操作电脑。由清华大学计算机系博士团队创立的非十科技，最近发布了一款桌面 Agent 产品 ———Agivar。与多数产品试图优化 Prompt 不同，它选择从另一个方向切入：让 AI 主动学习用户的工作流程。
最近，AI行业又出现了一个有趣的新词。
Workflow、Skill、SOP，可能真的要过时了。
刚刚，开发者Jamieson O'Reilly用泄露的系统级Prompt，硬核解锁了「轻量版」的Fable 5。仅仅一行代码的注入，就让Opus 4.8当场「开智」。在极限对照实验中，O'Reilly给到同一个指令——制作一个现代苹果风的网页。
近年来，文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image，扩散模型已经能够生成高质量图像，也能处理越来越复杂的文本提示。
一年前，行业还在为“从自动补全到 Agent”的进化感到兴奋。然而一年过去，我们不难发现单纯靠“Vibe Coding”和“Prompt 调优”，面对非确定性模型带来的风险和成本问题，显然无法撑起企业级软件开发。