Zapier 博客作者 Harry Guinness 称，OpenAI 上线 ChatGPT dots，即常驻型 AI 代理：每个 dot 拥有自己的云端 Linux 电脑和 Chrome 浏览器，可连接 Gmail、Google Calendar、Slack 等应用，在用户离线时继续工作，并在需要批准或紧急情况时主动发消息。作者用 ChatGPT Pro 账号实测数日，称其能发现扣款失败、更新日历、用邮件验证码登录服务，但也会漏掉需要判断的紧急邮件，认为尚不适合独立托管收件箱或日历。OpenAI 官方说法称 dots 是“always-on agents built to handle everything”。

swyx（@aiDotEngineer）在 X 上宣布，其团队选取一款自己实际使用、年费 43,000 美元的 SaaS，发起全球黑客松，要求在一个周末内用任意模型与任意 harness 将其克隆，并同时采用 AI 评测与真人评测。作者称共收到 72 份提交，经过大量人工评测、消耗约 1000 亿 token 后得出结果，并在 latentspacepod 特别节目中公布数据、说明克隆这类非平凡中端 SaaS 仍难在哪里，同时揭晓 1 万美元「Kill My SaaS」竞赛获奖者并附访谈。以上均为作者自述，具体评测方法与结论需看视频。

TechCrunch 报道，Science Corporation CEO Max Hodak 在 TechCrunch Disrupt 上宣布，公司已把视力恢复芯片 PRIMA 植入首名 Stargardt 病患者。Stargardt 病为遗传性眼病，全球约 15 万人因此失明。公司称该患者今年 5 月在澳大利亚悉尼眼科医院的试验中接受植入，首次康复训练看到字母，第二次能读出一个词。PRIMA 已在欧洲获批用于地图状萎缩患者，公司认为同一思路可扩展到 Stargardt 病。Hodak 称该植入体为 2 毫米×2 毫米，视野窄、黑白但高对比清晰，下一步是扩大视野并缩小电极。

YouTube 频道 AI Foundations 发布 28 分钟教程，称 Anthropic 已完全重建 Claude Projects。作者描述：项目从存放聊天、文件和指令的文件夹，变为带协调代理的工作区——用户只在一个提示栏输入任务，协调代理把工作拆成多个线程并行执行，再汇总成一份计划；新增线程、库、例程三个面板，例程可按月等周期自动运行；项目设置里可分别选择协调模型与线程模型，并有项目记忆与指令，在每个新线程开头加载。以上均为作者演示与说法，非官方公告，未独立实测。

Anthropic 官方频道发布 4 分钟视频，介绍 Claude Code 的 cloud session：任务在云端虚拟机中克隆 GitHub 仓库并在独立分支上运行，不依赖本地电脑开机，可从桌面端、浏览器、终端、手机或 Slack 启动，多个会话可并行。视频称云端会话与本地会话一样计入套餐额度，虚拟机不额外收费，Pro、Max、Team 可用，Enterprise 需 premium 席位或 Chat + Claude Code 席位；Team 和 Enterprise 可在自有基础设施上运行。作者演示了在手机端回答 Claude 提问、审阅 diff 并创建 PR。

YouTube 频道 Sharbel A. 在 16 分钟视频中演示 Anthropic 的 SKILL.md 机制：技能是一个含 SKILL.md 的文件夹，文件顶部写 name 和 description 供 agent 判断何时调用，下方用自然语言写执行步骤；agent 平时只读名称与描述，匹配请求后才加载全文，作者称之为 progressive disclosure。他演示三种建法：手写、让 Claude 通过提问生成、录屏让 Claude 学习流程，并以 VidIQ 做 YouTube 爆款选题研究技能为例。他还列出 Claude 官方技能库、GitHub、Claude Marketplaces、SkillsMP、LobeHub 等社区来源，并提醒安装第三方技能前先扫描代码。

YouTube 频道 Nick Saraev 发布 7 分半视频，称把年营收约 100 万美元的 AI 增长代理业务交给 Claude Code 自动化。他描述流程：先用 Opus 5.5 在 max thinking 下做工作审计（每 5 秒截屏并定时提问），列出全部任务，再让 Claude 为每项任务设计系统；对每项任务跑 10 次并自评，目标约 8/10，不达标就迭代提示与素材；达标后固化为可共享的 skills，并批量并行测试以省时。作者称最终仅剩五六项日常任务需自己处理，其余约 80–90% 已自动化，但他强调仍需人工把关，且这是其个人说法，未提供第三方验证。

Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，距 Muse Spark 1.3 仅约 6 周。第三方 Artificial Analysis 称两者在 Intelligence Index v4.3 最高推理档得分 52 和 56，高于 Spark 1.3 的 48，Opus 5.5 以 58 领先。Wonder 通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供，Wonder Full 仅限 Muse Code 订阅用户；规格为 100 万上下文、输入含文本图像视频音频、输出仅文本，定价每百万 token 输入 4 美元、输出 20 美元。Meta 称其面向个人与专业 agentic 工作，并强调 Active Memory 与 Active Focus。发布当天出现配额异常消耗 bug，同日修复并重置额度。

404 Media 报道，Graylark Technologies 的 AI 工具 Raven（原 GeoSpy）新增室内图像地理定位功能，可从单张室内照片推断出具体房屋。CEO Daniel Heinen 在 LinkedIn 称该功能覆盖全球数百万短租单元；演示视频中，一张洗衣机照片被定位到北卡罗来纳州夏洛特，结果直接引用某 Airbnb 房源描述，另一张浴室照片指向加州 Montecito 一处 Vrbo 房源。404 Media 称其并非反向图片搜索，而是识别照片特征后在 Zillow、Airbnb 等站点匹配同一房产的其他照片。Airbnb 与 Zillow 均表示抓取数据违反其条款，Airbnb 称与 Graylark 无关系并正在审查。

Reddit r/AI_Agents 帖中，LLM 治理代理网关 GuardrailX 联创自述：在 Agent 框架与模型供应商之间加一层代理，实时监控请求签名与用户 ID，检测到无限重试即限流或硬熔断；按步骤语义把简单步骤路由到轻量模型、复杂推理走旗舰模型，并用 LLM-as-a-Judge 异步抽检、低于95%等价阈值就全量回退旗舰模型。其称某企业客户 3571 条请求日志中，2321 条轻量模型请求花费1.73美元，1250 条旗舰请求花费70.55美元，合计72.28美元，对比156.78美元省84.50美元。以上均为作者自述数据，未经独立核实。