找漏洞的 agent，不能自己验漏洞
README 里藏着一句不太体面的自述：单次跑一遍，只找到重复跑几遍才挖全的漏洞的大约一半。一个自动化审计 skill，先把自己的命中率写在了开头。我把那句对了两遍，确认不是笔误。
很多人压根没看懂 Personal Agent。
重度使用了将近一个月的 Personal AI，想和大家聊下实际感受。从一个产品经理的视角来看，我觉得完全没必要抱怨 AI 行业概念太多。其实来回来去也就一条主线，大家会在不同阶段发现不同的产品形态而已。这段时间，我主要使用的是之前介绍过的 Today AI。
Coding Agent 让你成了管理者
Anthropic Claude Code 团队的 Addy Osmani 在 X 发表长文《Your Coding Agents Made You a Manager》，标题可以译为《你的编程 Agent 让你成了管理者》。
实测字节 TRAE 宝：字节的 Personal agent，从编程场景开始
Coding Agent 越强，人要操心的事反而越多:谁交代背景、谁同步进度、谁记得上次为什么改方案。字节 10 月 29 日上线「TRAE 宝」，用全局助理加项目助理两层结构接管派活与汇报，作者用四个真实项目把它的边界试了一遍。
详细拆解 Pi Agent：产品经理搞懂 Agent 的最佳实践
在 Terminal Bench 2.0 这个专门评测 Agent 完成真实计算机任务的榜单上，Pi 与 Codex、Cursor、Windsurf 一同排进了前五(;答案是够，而且这不是极限操作的取巧。
Agent 干活：2 小时变 15 分钟，省 8 倍时间
有人公开说「Computer Use 这两年没什么进步」。结果 OpenAI 的负责人看到后，差不多是这个反应：> 那是几个月前说的吧？我希望他们现在看法不一样了，因为 Computer Use 跟以前相比，是彻底的 180 度不同。
8款国内主流办公Agent横测，第一竟然是…
SuperCLUE 用端到端任务把 8 款国内办公 Agent 拉了一遍横测，豆包工作以 85.33 分拿下总榜第一，文档处理单项领先第二名近 5 分。
Coding Agent 并行写代码，源码控制系统怎么扩？
我们从 OpenAI 的 Pando 和 Anthropic 的 Scion 出发，结合 GitHub、GitLab、Google 和 Meta 的工程实践，看看哪些问题可以靠减少 CI 的重复取数解决，哪些需要扩展 Git 后端或调整客户端与服务端的分工，以及改完怎么验证。
让 coding agent 调参：optim-agent 把超参搜索变成会读代码的循环
调参这件事，算法工程师一天能重复几十遍：改一个学习率、跑一轮、看指标、再改。贝叶斯优化能替你搜，但它把每个参数当成匿名坐标，不知道 batch size 和 weight decay 之间是什么关系。
同时养五个 Coding Agent 之后，我才发现自己在当组长
早上九点，我打开终端，五个标签页都在滚。一个在跑测试，一个在改样式，一个在读 issue，还有一个卡在权限确认上，等我点"允许"。我自己的编辑器已经三个小时没打开过。这是我认真用 Coding Agent 的第二个月。