模型上下文協定 (MCP) 發布全新發展藍圖：聚焦五大核心優先領域
Model Context Protocol (MCP) 發布新路線圖，對開發者整合工具具參考價值。
為什麼我捨棄向量資料庫，改用 SQLite 三元組與高維 VSA 向量打造本地記憶系統
開發者分享以 SQLite triples 取代向量資料庫來建構本機記憶體架構的實戰架構筆記與踩坑心得。
LLM Tribunal：如何透過多模型方法論降低 AI 偏見與幻覺
開發者分享如何正式化多重 OAuth 前沿模型的方法論與架構，有效減少偏見與幻覺。
開發者打造開源 AI 程式碼代理 Faber：透過程式碼圖譜減少上下文與 API 成本
開發者開源基於程式碼圖譜（Code Graph）導向導航的終端 AI 程式碼 agent，有效減少上下文與成本。
提升大模型摘要與檢索能力：六個月筆記實測與調校經驗分享
基於半年筆記寫作 harness 評測經驗，深入分享模型摘要與檢索能力的實戰數據與教訓。
開發 ContextOS：專為長週期 LLM 代理設計的開源 Token 預算感知上下文協調層
開源展示支援 Token 預算意識的上下文編排層（ContextOS），針對長視野 agent 進行混合檢索與執行追蹤。
超越語法：多代理迴圈為何從事後正規表達式轉向編譯期 Token 攔截
深入探討多 agent 迴圈中從後設正則表達式轉向編譯期 Token 攔截的結構化管線強制執行技術。
RAGFlow 企業級 AI Agent Context 與知識檢索平台完整導入指南
詳盡的企業級 RAGFlow 導入指南，作為 AI Agent 基礎架構的實戰培訓教材。
兩週極限實測：RTX 5080 上大模型量化對決，Q4 以上差異微乎其微
兩週頭對頭量化測試分享，探討不同位元數在真實硬體上的表現差異與取捨。
開源 GLM-5.3 效能擊敗 GPT-5.5 與 Claude，成本僅五分之一
詳細評測開源模型 GLM-5.3 在多項任務上的表現與完整評測方法論。