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距离 3.6 Flash 发布才过去 3 周，Google 又端上了 Gemini 3.7 Flash。刚刚接掌 Google DeepMind 的 Koray Kavukcuoglu 发文介绍，这是新一代面向 Coding 和 Agent 工作流的主力模型，首发价格只有 Gemini 3.6 Flash 原始价格的一半。
8 月 3 日，Genspark 创始人&CEO 景鲲在 AGI Playground 2026 大会上发布了 GenOffice。这是一款 AI 深度集成的本地 Office 客户端，其亮点在于打通了从 AI 生成到工作交付间的链路：通过 GenOffice 打造的软件工程框架，模型得以直接操作 Office 文件最复杂的底层格式，将生成内容转化为可编辑、可交付的 Word 和 PPT 成品。
首先，对于公众号这样的图文创作来说，有几个核心元素是可以借助 Agent 来帮忙快速实现的：标题、封面、排版、配图。借助 Codex + Obsidian，就完全能实现创作-排版-发布-数据分析整个的完全闭环。
一片龟甲或牛肩胛骨摆在案头，裂纹穿过刻辞，几个字还缺了笔画。
就是上个月我开源的让Claude Code和Codex搭配使用的Skill搭子的1.4版，当时的定位是把Claude Code出计划然后直接在当前对话调用Codex，不需要复制黏贴，由Fable5自己写交接文档自己从CodeX那读取输出。
“NPC”住进真实开发流程，能自己开发、验证、提PR。
Agent这个赛道，终于出了点新东西。
经常用AI的人都知道，AI给出的答案质量，很大程度上取决于你提问的方式。这一点，几乎成了当下社交媒体的流量密码。打开各大平台，随处可见兜售各类Prompt的帖子，我们自己的收藏夹里也往往躺着几十套Pr
数据市场的故事，正在进入新一轮周期。来自企业真实工作流的 Real-world Data，成为越来越多 AI Labs 争夺的新资源。比如 GitHub 就是典型的 Real-world Data，它几乎完整保留了一个问题从出现到解决的全过程。相比之下，今天绝大多数 Human Data 公司提供的，仍是人为构造的数据。
开源一周多，DojoAgents 已经在 GitHub 获得超过 1000 个 Star。DojoAgents 项目受到关注，是因为其并不只是一个能回答投资问题的 Agent，而是一种新的金融决策辅助方式：让 AI 不再停留在生成答案，而是形成对金融世界持续更新的理解，并在数据、工具、权限和风险边界内，长期且持续主动地推进研究与决策辅助任务。