深度分析
Learn‑LikeCC：結合 Claude Code 原始碼與模型路由的完整開源學習平台
Learn‑LikeCC是一個以ClaudeCode原始碼為教材的開放式學習平台，提供TypeScript結構解析、可執行復刻CLI與模型路由實驗。透過三大仿真工具展示AgentLoop、腳本與Prompt追蹤流程，協助開發者快速掌握AI Agent架構。此專案促進社群對大型語言模型工具化的研究與應用。
Agent Harness
深度分析
本地模型結合 Agent Harness 實現 OpenClaw PR/Issue 即時三分類：Gemma‑4‑26b‑a4b 與 Qwen‑3.6‑35b‑a3b 表現分析
2026年關閉模型被撤下，促使開發者自建本地AI。作者利用Gemma與Qwen於OpenClaw進行問題與PR分類，透過Piagent與受限reposhell取得即時、低成本通知，模型在330筆測試中達0.8以上F1，且每秒產出百餘token，證明即時分類可行。
深度分析
Mozilla 以 Anthropic Mythos 與 Agent Harness 發掘 271 件 Firefox 漏洞，誤報率近零
Mozilla 近期公開使用 Anthropic Mythos 搭配自製 Agent Harness，於兩個月內於Firefox原始碼發掘271項安全缺陷，誤報率極低，顯示AI結合專屬測試管線或將提升漏洞自動化發現的可信度與效率。此舉對資安產業與開源社群的長遠影響值得關注。
AI Agent
Block 推出 Managerbot AI 代理人：整合 Agent Harness 框架實現主動式商家管理
Block 推出 Managerbot，將 Square AI 從被動的聊天機器人進化為主動式 AI 代理人。它能主動預測庫存短缺、優化員工排班並自動撰寫行銷文案，讓小商家在無需提問的情況下，由 AI 代理人主動提供經營建議與執行方案。