Google AI 教程：用 pandas 把 Inspect AI 评测日志导出为 Google Sheets 可视化数据

Google 推出专用于语音转文字的 Gemini 3.5 Transcribe 模型，主打快速、准确且低成本的转录，原生支持说话人分离和词级毫秒时间戳。该模型支持 85+ 种语言自动识别与代码切换，可通过 custom_vocabulary 传入最多 1，000 个领域术语避免专有名词拼写错误，并提供 Smart Transcription 与 Verbatim 两种模式。

Google Agent Skills 团队详解其开源技能库的构建与治理流程：项目始于 Google Cloud Next 2026 前的"swarm"冲刺，发布后 GitHub 星标超 15，000。为保证规模化下的质量，每个技能须通过标准化目录结构、CI/CD 流水线（含 linter、链接检查、AI 辅助清单）及提交时与每周的持续评估，并优先引用远程 MCP 工具。

本教程演示如何用 Google Antigravity SDK 与 Google Cloud 构建多智能体财务对账系统，将供应商交易与 PDF 发票核对。系统由审计编排器、数据研究员、发票分析器和对账引擎四个智能体组成，并设有人工合规门控，将超过 $1，000 的差异升级人工审核。

Google Cloud 推出官方 Agent Skills 开源指令集，旨在让 AI 编码智能体安全、高效地执行多步骤云操作。该仓库基于 agentskills.io 开放标准，目前收录 70 多项技能，涵盖安全审计、无服务器部署、BigQuery 优化等 8 个类别。技能采用渐进式披露模型，通过验证工作流、安全门控和上下文感知机制，防止智能体盲目执行破坏性命令。

Anthropic 的每兆瓦收入从 2024 年的负毛利（每 1 美元收入对应 1.94 美元算力成本）扭转为 2026 年 40-50% 的毛利率，并在 2026 年首次实现盈利季度：109 亿美元营收、5.59 亿美元营业利润。

Warp 在 Claude 平台上构建了基于 Agent Skills 的自我改进循环，通过基础技能与改进技能两个文件型技能，将人类反馈转化为对智能体的持续优化。该模式已应用于其整个开源仓库，覆盖数百名贡献者与数千次代码审查。团队建议以原则而非规则编写技能，并强调低摩擦反馈与改进技能的可复用性。

OpenRouter 提出一套模型选型框架：先定义任务，从实时用量和第三方基准中筛选候选，再对比各提供商的定价与延迟，最后用自有提示词测试。判断标准是"每完成任务的成本"而非"每 token 成本"。其 MCP 服务器可直接在 Claude Code、Cursor 等编辑器中查询实时排名、价格和基准，并用 openrouter/auto-beta 按请求路由。

OpenRouter 数据显示，OpenAI 对 Terra 和 Luna 模型的大幅折扣使日均 token 用量分别飙升 5.6 倍和 13.8 倍，而未降价的 Sol 仅增长 1.1 倍。

OpenRouter 推出统一的异步视频生成 API，通过 POST /api/v1/videos 提交任务、轮询状态并下载 MP4，支持 Seedance、Veo、Wan 等模型，切换模型只需更改 model 标识符。

OpenAI 推出 ChatGPT Work，将 Codex 改造为面向非工程师的智能体产品，最低订阅档每月 20 美元即可使用，旨在让白领通过 LLM 自主完成多步骤工作。OpenAI 内部 6 月有 98% 员工使用 Codex，但组织订阅者仅 17%、个人订阅者不足 1%。公司正通过简化界面扩大采用，以支撑其巨额训练投入。