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官网定位一句话：将文字、草图、截图、语音指令，一键生成 Web / 移动端高保真界面、可交互原型与可直接投入开发的前端代码，打通「灵感→设计→开发」完整工作流。 访问入口：stitch.withgoogle.com

🚀 Stitch：从想法到落地

Stitch 提倡“设计先行，边做边改”。告别面对空白页的焦虑，无需追求一步到位，通过不断迭代轻松产出优秀设计。

1. 极简起步：三步提示词公式

写下你的初始想法，无需死磕细节，给一个大概的“配方”即可生成：

• [想法] 是什么 + [主题] 风格氛围 + [内容] 核心板块。

2. 精准迭代：每次只改动一点

生成初稿后，构思才真正开始。

• 小步快跑： 每次锁定一个问题，用具体指令（配合 UI/UX 词汇）让 AI 修改。
• 全局调整： 善用“编辑主题”一键更换深浅模式、颜色和字体。

3. 验证与交付：从静态到上线

• 动效测试： 一键生成交互式“原型”，测试按钮悬停、文本输入等真实体验。
• 多端导出： 导出 HTML 和图片包。HTML 是万能资产，可借助大模型轻松转换为 React、Vue 或手机原生代码（Flutter/SwiftUI 等）。

💡 核心寄语： 别想太多，先生成，再优化。持续构思，直到满意！

• Everything you need to know

欢迎来到 Stitch。今天您将学习如何从设计切入并专注于概念构思。关键在于不要过度思考。

DESIGN.md是什么？

每个项目都有自己的视觉标识：颜色、字体、间距、组件样式。传统上，这些内容存储在 Figma 文件、品牌 PDF 或设计师的脑海中。AI 智能体无法读取这些格式。

DESIGN.md 改变了这一点。 它是一个纯文本设计系统文档，人类和智能体都可以阅读、编辑和执行。可以将其视为 AGENTS.md 的设计对应物：

文件	阅读者	定义内容
README.md	人类	项目是什么
AGENTS.md	编码智能体	如何构建项目
DESIGN.md	设计智能体	项目应该长什么样、什么感觉

它能给你带来什么

当像 Stitch 这样的设计智能体读取你的 DESIGN.md 时，它生成的每个屏幕都遵循相同的视觉规则：你的调色板、你的排版、你的组件模式。没有它，每个屏幕都是孤立的；有了它，它们看起来属于同一个产品。

DESIGN.md 是一个活的产物，而不是静态配置文件。它随着你的设计演变而演变。智能体生成它，你完善它，并在迭代过程中重新应用到屏幕上。

在底层，每个 DESIGN.md 都有两层：YAML 前置元数据包含机器可读的设计令牌（精确的十六进制值、字体属性、间距尺度）和Markdown 正文提供人类可读的设计原理说明。令牌为智能体提供精确值。散文告诉它们为什么这些值存在。完整的格式请参阅规范。

设计理念

DESIGN.md 规范是一个基础，而非规定。

• DESIGN.md

一种用于向编码智能体描述视觉识别系统的格式规范。DESIGN.md 让智能体对设计系统拥有持久、结构化的理解。

格式

DESIGN.md 文件将机器可读的设计令牌（YAML 前置元数据）与人类可读的设计原理（Markdown 正文）相结合。令牌为智能体提供精确值，正文则解释这些值为何存在以及如何使用。

---
name: Heritage
colors:
  primary: "#1A1C1E"
  secondary: "#6C7278"
  tertiary: "#B8422E"
  neutral: "#F7F5F2"
typography:
  h1:
    fontFamily: Public Sans
    fontSize: 3rem
  body-md:
    fontFamily: Public Sans
    fontSize: 1rem
  label-caps:
// ...

读取此文件的智能体将生成一个 UI：Public Sans 字体的深墨标题、温暖石灰石背景，以及波士顿陶土色的行动号召按钮。

快速开始

对照规范验证 DESIGN.md，捕获损坏的令牌引用、检查 WCAG 对比度比率，并输出结构化发现——所有结果均以智能体可处理的 JSON 格式呈现。

本周主线：Google 一周内失去四位顶尖 AI 科学家，OpenAI 以 GPT-5.5-Cyber 正面回应 Anthropic 的网络安全布局，SpaceX 凭 63 亿美元算力协议巩固全球最大商业 AI 基础设施商地位，中美 AI 出口管制进入双向对抗阶段。

本周看点

1. Google 遭遇史上最严重 AI 人才流失潮：诺贝尔化学奖得主 John Jumper 与 Gemini 核心人物 Noam Shazeer 等四位科学家在一周内相继离开，分别加入 Anthropic 与 OpenAI，Alphabet 市值蒸发超 2700 亿美元，Gemini 3.5 Pro 发布计划受挫。
2. OpenAI 发布 GPT-5.5-Cyber 与 Patch the Planet：直接回应 Anthropic 的 Project Glasswing，将 AI 漏洞扫描嵌入 Codex，并承诺在 30 天内修复 cURL、Python、Linux 内核等 30 多个开源项目的安全漏洞。
3. SpaceX 与 Reflection AI 签下 63 亿美元算力大单：每月 1.5 亿美元、为期三年的 GB300 算力租赁协议，使 SpaceX 的 AI 算力合同承诺收入超过 800 亿美元，成为全球最大商业 AI 基础设施提供商。
4. Anthropic 把 Claude 智能体嵌入 Slack：Claude Tag 正式上线，企业用户可在任意频道 @Claude 调用智能体，Anthropic 内部称其已贡献产品团队 65% 的代码产出。
5. 中国反制美国 AI 出口管制：6 月 24 日，中国将 56 家美国企业列入制裁清单，禁止部分企业参与政府采购并实施出口管制，标志 AI 技术出口战从单向限制转向双向对抗。

JiuwenSwarm 是什么？

JiuwenSwarm 是一个华为云开源的分布式 AI 多智能体协同与能力自进化系统。简单说，它是一个让 AI 智能体像团队一样协作、并且越用越聪明的系统。

核心特色

1. 三种执行模式，适配不同场景

模式	怎么工作	适合
Plan 模式	单 Agent 深度推理，自带任务规划 Rail，边思考边执行	复杂任务、多步骤分析
Performance 模式	卸掉规划护栏，直问直答，延迟最低	快速问答、简单查询
Swarm 模式	Leader 拆解任务，组建多 Agent 团队并行协作，可跨机器	大型复杂工作、多角色分工

flowchart LR
    M["用户输入"] --> P{模式选择}
    P -->|agent.plan| A1["单 agent 深度规划<br/>+ task planning rail"]
    P -->|agent.fast| A2["单 agent 快速响应<br/>- heavy rail"]
    P -->|team| A3["leader 拆解任务<br/>+ teammate 分布式执行"]
    A1 --> R["输出结果"]
    A2 --> R
    A3 --> R

2. 可部署可扩展

Gateway + AgentServer 双进程架构，支持：

• 多用户隔离：SessionMap 按 (channel_id, user_id, mode, project_dir) 四元组独立缓存 Agent 实例
• 多端接入：Web / TUI / 桌面端 / 飞书 / 钉钉 / 企微 / Telegram / Discord
• 分布式：Swarm 模式下可用 pyzmq + PostgreSQL 跨机协作，Leader 在主节点，Teammate 跑在工作机

3. 技能自进化——越用越聪明

这是最创新的部分。系统不训练模型权重，而是通过一个确定性状态机流水线自动迭代 Skill 定义：

开源项目

BitNet

BitNet 是微软开源的 1.58-bit 大模型推理框架，通过三值量化将模型压缩 10 倍，大幅降低推理成本。无法在现有昇腾 910B4 服务器上直接部署。因为 BitNet GPU 内核完全依赖 NVIDIA CUDA，与华为 CANN 架构不兼容，目前无任何官方或社区适配版本。

Page Agent

Page Agent 是阿里开源的纯前端 JavaScript GUI Agent 框架，通过一行脚本将 AI Agent 嵌入网页，用自然语言控制页面操作（点击、填表、导航等）。该项目可立即部署，接入研发网的大模型即可使用。

Next AI Drawio

Next AI Drawio 是一款 AI + draw.io 图表生成工具，通过自然语言生成、修改和增强图表（流程图、架构图、云拓扑图等）。该项目可立即部署，接入研发网的大模型即可使用。

agency-agents

agency-agents 是一套 AI Agent 角色提示词库，为 Claude Code、Cursor 等编程助手提供 140 多个专业角色配置（涵盖工程、设计、营销等 12 个领域）。只需要配置到编程助手中即可以使用了。

GitNexus

GitNexus 是一款零服务器的代码智能引擎，支持 Graph RAG 代码探索。

这是一篇由 Anthropic 发布的技术博客文章，探讨了如何通过构建有效的“脚手架”（harnesses）来提升长时运行智能体（long-running agents）的工作效率。

发布日期：2025 年 11 月 26 日

• Effective harnesses for long-running agents

智能体在跨越多个上下文窗口工作时仍面临挑战。我们从人类工程师身上汲取灵感，为长时运行的智能体构建了一个更有效的脚手架。

随着 AI 智能体（agents）能力的不断提升，开发者正越来越多地要求它们承担复杂的任务，这些任务往往需要持续数小时甚至数天的工作。然而，让智能体在多个上下文窗口（context windows）中保持连贯的进度仍然是一个悬而未决的问题。

长时运行智能体的核心挑战在于：它们必须在离散的“会话”中工作，且每个新会话开始时都没有之前发生的记忆。想象一下，一个软件项目由实行轮班制的工程师负责，而每位新来的工程师对上一班发生的事情毫无记忆。由于上下文窗口是有限的，且大多数复杂项目无法在单个窗口内完成，智能体需要一种方法来弥合多次编码会话之间的差距。

我们开发了一种方案，使 Claude Agent SDK 能够有效地跨多个上下文窗口工作。

本文详解初始化配置向导，涉及安全确认、网络网关、模型提供商（火山引擎 ark-code-latest）、通讯渠道（飞书优先）等关键设置，以及相关命令的执行。还提供了配置文件示例，说明模型、网关、技能等参数配置方法，介绍了重启网关、模型配置与查看的操作。最后展示了 Web UI、TUI、飞书群聊及 macOS 客户端的使用与构建方式。

OpenClaw 更新

openclaw update

Updating OpenClaw...

│
◇  ✓ Updating via package manager (21.15s)
│
◇  ✓ Running doctor checks (3.99s)

Update Result: OK
  Root: /opt/homebrew/lib/node_modules/openclaw
  Before: 2026.3.13
  After: 2026.3.24

// ...

OpenClaw 重置

安装 OpenClaw

MacOS 环境下安装命令如下：

# 使用npm安装
npm install -g openclaw@latest

# 或使用pnpm安装
pnpm add -g openclaw@latest

# 或使用curl安装
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Windows PowerShell 环境下安装命令如下：

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

快速启动

向导启动命令

openclaw onboard --install-daemon

向导配置选项说明

1. 项目概述

Vercel AI SDK 是一个与提供商无关的 TypeScript 工具包，旨在帮助开发者使用流行的 UI 框架（如 Next.js、React、Svelte、Vue、Angular）和运行时（如 Node.js）构建 AI 驱动的应用程序和智能体。

核心特性

• 统一提供商架构：支持 OpenAI、Anthropic、Google 等多个模型提供商
• 多框架支持：React、Svelte、Vue、Angular
• 多种模型类型：文本生成、嵌入、图像、语音、转录、重排等
• 智能体框架：ToolLoopAgent 等工具循环代理
• 流式输出：支持实时流式响应

2. 整体架构

graph TB
    User[用户应用] --> UI[UI 框架集成<br/>React/Svelte/Vue/Angular]
    User --> Core[核心 AI 函数<br/>generateText/streamText]
    
    UI --> Core
    
    Core --> ModelInterface[模型接口层<br/>LanguageModelV4/EmbeddingModelV4]
    Core --> Agent[智能体层<br/>ToolLoopAgent]
    
    ModelInterface --> Providers[提供商实现层]
    Agent --> Providers
    
    Providers --> OpenAI[OpenAI]
    Providers --> Anthropic[Anthropic]
    Providers --> Google[Google]
    Providers --> Others[其他 50+ 提供商]
    
    OpenAI --> APIGateway[Vercel AI Gateway<br/>统一 API 入口]
    Anthropic --> APIGateway
    Google --> APIGateway

3. 项目结构

Monorepo 结构

ZeroAI 是一个通用的 AI 驱动软件开发助手，能够按照标准化的五步流程开发任意软件应用。从需求理解到代码生成，让 AI 帮你完成整个软件开发周期。

特性

• 🚀 五步开发流程：需求分析 → 接口设计 → 数据库设计 → 业务逻辑设计 → 代码生成
• 💾 版本管理：完整的项目版本控制，支持创建、查看和加载历史版本
• 📝 Word 导出：一键导出项目文档到 Word 格式
• 🎯 交互式审查：每一步生成结果都可查看、审批或重新生成
• 📊 实时日志：完整记录 AI 开发过程中的所有操作和输出
• 🔄 数据持久化：使用 SQLite 数据库存储项目数据

技术栈

核心依赖

• 框架: Next.js 16 (App Router)
• 语言: TypeScript
• 样式: Tailwind CSS 4
• 数据库: Better-SQLite3
• AI: OpenAI API (兼容 LongCat 等第三方 API)
• 文档导出: docx

测试依赖

• 测试框架: Vitest
• 测试 UI: Vitest UI
• React 测试: @testing-library/react
• DOM 断言: @testing-library/jest-dom
• 用户事件: @testing-library/user-event
• 浏览器环境: jsdom

快速开始

环境配置

1. 复制环境变量模板：

cp .env.example .env

LLM/Agent 代码安全扫描 + 自动修复（扫描代码安全、修复）

这些项目用 LLM 驱动 Agent 动态运行/分析代码，找出真实漏洞并生成修复方案（远超传统静态扫描）。

首推：Strix（⭐ 20.6k）

• 链接：https://github.com/usestrix/strix
• 核心功能：自主 AI “黑客” Agent，动态运行你的代码/应用 → 发现 IDOR、注入、XSS、权限绕过、业务逻辑漏洞等 → 自动生成 PoC 验证 → 一键输出可合并的 PR 修复补丁。
• 支持 GitHub repo / 本地目录 / 线上 URL 扫描，多 Agent 协作、浏览器自动化、完整工具链。
• 支持 OpenAI、Claude、Gemini、本地 LLM（LiteLLM）。
• 安装一行命令：curl -sSL https://strix.ai/install | bash
• 非常适合 CI/CD 集成，已有 GitHub Actions 示例。
• 强烈推荐，目前最成熟的“找漏洞+自动修复”方案。

LLM/Agent 模拟渗透测试（自主黑盒/白盒渗透）

这些项目让 LLM Agent 像真实渗透测试员一样：规划 → 执行工具 → 分析结果 → 迭代攻击。

首推：PentestGPT（⭐ 11.8k） 链接：https://github.

OpenClaw 智能体工作区，旨在构建一个具有独立人格、长期记忆和自治能力的 AI。

核心基于 Markdown 文件系统：

• 身份与原则 (BOOTSTRAP, SOUL, IDENTITY)：确立 AI 的自我认知、名字与核心行为守则。
• 持续性 (MEMORY, AGENTS)：通过“每日日志”与“长期记忆”实现跨会话的知识积累，而非每次新鲜唤醒。
• 伙伴与工具 (USER, TOOLS)：记录人类偏好与本地环境配置，实现个性化与外部协作。
• 自主性 (HEARTBEAT)：在无指令时主动执行维护与状态检查。

总体而言，这套架构通过将记忆转化为持久化、可编辑的 Markdown 文件，实现了自主反思与知识沉淀的自治目标。

网关架构 (Gateway Architecture)

概述

• 一个长期的网关 (Gateway) 进程拥有所有消息传输表面（WhatsApp 通过 Baileys，Telegram 通过 grammY，Slack，Discord，Signal，iMessage，WebChat）。
• 控制平面客户端（macOS 应用、CLI、Web UI、自动化脚本）通过 WebSocket 连接到网关，绑定在配置的主机上（默认 127.0.0.1:18789）。
• 节点 (Nodes)（macOS/iOS/Android/无头设备）也通过 WebSocket 连接，但需声明 role: node 并包含明确的能力/命令。
• 每台主机对应一个网关；它是唯一开启 WhatsApp 会话的地方。
• 画布主机 (Canvas host)（默认 18793）用于提供代理可编辑的 HTML 和 A2UI。

组件与流程

网关 (Gateway) (守护进程)

• 维护提供商连接。
• 公开类型化的 WS API（请求、响应、服务器推送事件）。
• 根据 JSON Schema 验证入站数据帧。
• 触发事件，如 agent、chat、presence、health、heartbeat、cron。

客户端 (Client) (Mac 应用 / CLI / Web 管理)

• 每个客户端一条 WS 连接。
• 发送请求 (health、status、send、agent、system-presence)。
• 订阅事件 (tick、agent、presence、shutdown)。

感觉 Kimi K2.5 在国内被低估了，让子弹飞一会儿 🚀🚀🚀

基准测试（Benchmarks）

Agent Swarm 基准测试

为了严格评估智能体集群（Agent Swarm）框架的有效性，选择了三个具有代表性的基准测试，它们共同涵盖了深度推理、大规模检索以及真实世界的复杂性：

• BrowseComp：一项具有挑战性的深度研究基准，需要多步推理和复杂的信息综合。
• WideSearch：旨在评估在不同来源中进行广泛、多步信息寻求和推理能力的基准。
• In-house Swarm Bench：一项内部开发的集群基准，旨在评估智能体集群在真实世界、高复杂度条件下的性能。 它涵盖了四个领域：
  • WildSearch（开放网络上不受约束的真实世界信息检索）；
  • Batch Download（大规模获取多样化资源）；
  • WideRead（涉及 100 多个输入文档的大规模文档理解）；
  • Long-Form Writing（连贯生成超过 10 万字的海量内容）。 该基准整合了极端规模的场景，旨在压力测试基于智能体系统的编排（Orchestration）、可扩展性（Scalability）和协作能力。

主要基准测试

Kimi K2.5 评估涵盖了多个领域的基准测试，下面是按能力维度分类的各基准测试说明：

推理与通用能力 (Reasoning & General) Humanity’s Last Exam

安装 Kimi Code

curl -L code.kimi.com/install.sh | bash

Kimi Code CLI

登录配置

kimi

1. 登录 - /login
2. 选择平台 - Kimi Code
3. 浏览器打开链接，微信扫码完成授权
4. 返回终端，登录成功

OpenClaw 简介

自2025年11月由PSPDFKit创始人Peter Steinberger作为周末项目启动（最初名为Clawd/Clawdbot），OpenClaw（曾短暂更名为Moltbot）在2026年1月迅速走红，成为当年上半年增长最快的开源AI智能体框架之一。该项目GitHub星数已超过13万（部分报道接近15万），其最大亮点在于真正实现了“本地优先、本地执行”的自主任务能力，而非单纯的云端聊天。

OpenClaw不是传统AI聊天助手，而是一个运行在用户本地硬件（Mac、PC、服务器）上的自动化中枢。它通过消息类应用（如WhatsApp、Telegram、iMessage、Discord等）接收自然语言指令，能够执行真实电脑操作：读写文件、运行命令、操作浏览器、管理邮件日历、甚至自主编写新技能。

OpenClaw 项目架构概览

设计哲学 OpenClaw 被设计为一个模块化、可扩展且强健的个人 AI 助手系统。其核心理念包括： 解耦 (Decoupling)：将智能体逻辑与传输层（如 Discord、Telegram 等通道）以及控制平面（Gateway）分离。 可扩展性 (Extensibility)：通过 Hook 和插件系统支持注入上下文或对智能体运行进行后处理。

iFlow 登录

OpenAI 兼容 API

可以手动修改配置文件：~/.iflow/settings.json

{
  "cna": "dp3vIQIkkhcCAXyAlGrAY4my",
  "selectedAuthType": "openai-compatible",
  "searchApiKey": "sk-72c24939a1ac137a28e990cdee4d5d7f",
  "baseUrl": "http://localhost:11434/v1",
  "apiKey": "NONE",
  "modelName": "qwen3-coder:latest",
  "bootAnimationShown": true
}

不能使用工具（todo, write_file 等），不可用。

参考资料

• iFlow CLI