我们用 Codex 改变了维护 OpenAI Agents SDK[1] 仓库的方式。仓库本地的技能（skills）、AGENTS.md 文件和 GitHub Actions，让我们把反复出现的工程工作——验证、发布准备、示例集成测试、PR 审查，变成了可重复执行的工作流。
当AI的生成能力逐渐成为标配时，设计AI的竞争核心已不再是谁更会出图，而是谁能真正接管设计师从创意沟通到商业落地的完整工作流，将设计、协同与产业生态整合成一个无缝的系统。这预示着一场范式转移，而最近发布的暗壳AI Agent2.0，或将成为万亿人居产业的生态破局者。
今天上午，AI Agent创企MuleRun（骡子快跑）团队发布MuleRun 2.0，该产品是一个可自我进化的个人AI Agent助手。Mulerun创始人兼CEO陈宇森分享称，MuleRun的上手门槛更低，可以在给定目标的前提下主动工作，具有0门槛使用、极高安全性、稳定性、售后完善、自进化能力、24小时在线、主动性等优势。
半年前我对MuleRun的结论是，阿里老哥拿出了看家的电商心法，要做AI淘宝，供给侧改革，思路典中典。那篇文章最后一句话是等大来——你去喝两瓶假酒一觉睡到明年什么都没错过。
DeepRead让AI像人一样阅读文档：利用OCR识别章节结构，先精准定位相关段落，再完整读取上下文，避免碎片化检索。实验显示，其长文档问答准确率提升17%，能自动跳过冗余信息，精准提取财报、论文等复杂内容，无需额外知识图谱，轻量高效。
最近科技圈最火的话题，非「养龙虾」莫属。
自2025年10月Claude正式确立Agent Skills规范以来 ，Agent能力的边界正在被暴涨的脚本仓库迅速拓宽。截至2026年2月末，公开可用的Skills数量已突破28万大关 。回顾过去半年，Skills开发的火力几乎全集中在了“供给侧”，而且绝大多数由分散的第三方开发者维护。
先提前预告下，这个项目解决不了不赚钱的问题，但能帮助减少冲动交易，解决信息搜集、分析效率低问题。当然，也有同事吐槽，这是个韭菜RL，大家有选择地参考与批判一下就好。
最近，一个叫OpenClaw(小龙虾)的开源项目突然爆火，甚至出现线下排队安装的场面。很多人第一次直观地看到，AI不只是chatbot，而是可以真正“动手”操作电脑、完成复杂任务和个性化工作流的智能体。这意味着AI正在进入下半场，开始走向真实应用，并逐渐进入普通人的日常生活。
上线一年后，Seede AI 推出了他们的海外版产品 Veeso AI，主打把原始素材转化成可交付的设计稿。
