Tessl 详解如何工程化构建上下文驱动的软件工厂

Tessl 设计师复盘在 agent 软件工厂 Kikimora 中把品牌与设计规则编入 AI 工作流的方法，指出设计系统只提供组件、教不会构图。

Tessl 提出 context-driven factories 方法，主张把团队工作流与标准写进纯文本插件而非代码，让 agent 读取上下文自行决策，并按"skills 到 loops 再到 factory"的路径组合成完整智能体 SDLC。

LangChain 发布示例项目 Restock，一个在 Slack 上通过 Managed Deep Agents 运行的办公用品购买智能体，演示智能体如何安全完成支付。

Anthropic 发布基于 Claude Managed Agents（beta）的每日简报参考实现，按计划读取 Slack 和 GitHub 来源并向 Slack 发布简报。

Unsloth 发布教程与开源仓库，可将 Qwen3.8、Gemma 4 等 LLM 微调为输出选项概率的决策模型，Qwen3.5 0.8B 在 3 个决策基准上的合计准确率从 20.7% 提到 74.3%，仅需 4GB 显存。

Claude Code 推出云端会话：每个任务在独立 VM 上运行，仓库克隆到新分支，可从 claude.ai/code、手机、Desktop、终端和 Slack 启动并跟踪，完成后产出可转 PR 的分支，Pro、Max、Team、Enterprise 计划不额外收费。

Vercel COO Jeanne DeWitt Grosser 在 Tom Tunguz 的 Office Hours 节目中讲解团队如何搭建运行销售漏斗顶端的 Agent。

LangChain 在其开源编码 Agent Open SWE 中构建模型路由器，在 973 个线程的 A/B 测试中，中位成本从 $2.61 降到 $0.94（降 64%），PR 合并率 29.2% 对 27.3%，质量无可测变化。

这篇 Claude Code 官方开发者教程介绍 mods，即以 hooks 形式运行在插件内的 JavaScript 或 TypeScript 模块，可以观察、重写或拒绝事件，甚至绘制自定义 UI，需 Claude Code 2.1.287 或更高版本。

OpenRouter 发布教程，讲解如何让廉价模型通过结构化输出返回 0 到 1 的置信度字段，低置信度的请求再升级到更强模型。文章强调置信分数只是自报、不是校准概率，应基于自己流量的分数段错误率排序设定阈值，并在上线后监控分数分布、升级率和未升级答案的错误率持续调整。