SpaceXAI TypeScript SDK 新增五个应用示例

一份公开提示词用于优化 LLM Agent Harness，目标是在不降低任务质量的前提下降低每任务的价格加权 token 成本。某团队一轮改动（提示词精简、工具卸载、缓存布局、稀疏行号、子智能体调优）将整体 token 成本降低约 7%，且质量无损。提示词强调按任务而非按请求计量，并建议先映射 harness、测量基线，再按优先级实施改动。

Cursor 宣布在不降低 Agent 质量的前提下将 token 成本降低 7%，手段包括更紧凑的提示词、按需加载工具、更好缓存和压缩文件读取。作者转发并补充称，智能体工作前后会大量读取以收集上下文，因此优化读取收益明显，建议构建 Agent 的读者参考该文章或让 Agent 直接落实这些发现。配图显示 read 是最常用工具，占 91.3% 的 Agent 会话，grep 77.8%、glob 68.5% 次之。

它正在彻底改变新模型能做到的事

作者分享 grok bot 使用技巧：在电脑上运行 grok bot 后，该机器会成为可从手机访问的主机，从而通过手机让 grok bot 操作电脑。截图展示了在手机上询问 MacBook 桌面状态后，grok bot 返回了当前桌面截图和屏幕上的应用内容。

Eric Zakariasson 汇总用户对 grok @bot 的改进反馈，公布十大方向：提高用量上限、减缓 token 消耗、增加第一方 connectors 并修复不稳定项。

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