Fable 的判断力
Agent 省钱不只靠更便宜的 token，也靠减少错误循环。
Claude Code 团队分享的一个重点是：真正的节省来自更好的判断、更少返工和更少人工干预。
01
像战地简报一样读懂 AI token 经济学。
明快、可读、可追踪：帮个人和小团队看懂模型价格、coding-agent 工作流、评测信号和省 token 方法。
先给人读，也给 agent 安全读取、引用和复用。
价格观察输入、输出、缓存、batch、上下文、重试。
Agent 成本Claude Code、Codex、Cursor、Aider、OpenCode。
Token 节省提示缓存、模型路由、压缩、上下文纪律。
起步选题
从上到下，每张卡片给出标题、日期、摘要和开场信号，帮助读者快速判断。
02
发布：llm-coding-agent 0.1a0
一个最小 coding agent 可以拆出 token 花在哪里。
这个 LLM 驱动的 coding agent 展示了任务规划、文件读取、代码修改和验证各自消耗 token 的位置。
03
用 DSPy 评估并改进 Datasette Agent 的 SQL 系统提示词
提示词优化应该用评测框架验证，而不是凭感觉。
项目用 DSPy 评估和改进 Datasette Agent 的只读 SQL 问答系统提示词，把 prompt 质量放进可测试流程。
04
Vercel 的 Andrew Qu：为什么 agents 是一种新软件
面向 agent 可读的网站正在成为产品表面的一部分。
Vercel 解释其 agent 框架 eve，以及 skills、沙箱和 agent-readable websites 为什么重要。
05
Cursor 如何在企业内部部署 AI
当工作流规模化，vibe coding 会变成团队预算问题。
Cursor 的 Forward Deployed Engineers 帮企业搭建 agent 工作流，本质上是在搭建新的软件工厂。
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ScarfBench：企业 Java 迁移的 AI Agent 基准
Agent benchmark 正在走向真实企业迁移任务。
IBM Research 的 ScarfBench 把 agent 放到企业 Java 框架迁移场景里评测。
08
Ornith-1.0：用于 Agentic Coding 的自搭脚手架 LLM
开放权重 coding 模型可能改变 API 成本结构。
DeepReinforce 发布的 MIT 许可开放权重模型，提供多种 dense 和 MoE 规模，用于 agentic coding。
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Qwen3 基准结果
这是连接中国模型和 coding-agent 评测的耐久桥梁。
Aider polyglot coding benchmark 给 Qwen3 模型提供了可讨论的 coding-agent 证据。
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Claude Code 如何使用 prompt caching
Prompt caching 直接影响速度和 token 成本。
Claude Code 自动管理提示缓存；模型切换、/compact、CLAUDE.md 修改和 cache hit rate 都会影响体验。
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从 Claude 转向 OpenCode 和 OpenRouter
这是从默认工具切到开放 router/模型工作流的真实案例。
一个用户在六月放弃 Claude Code，改用 OpenCode、OpenRouter 和开放权重模型，提供了实际迁移线索。
15
Contextify：Claude Code 和 Codex 的可搜索历史
Agent 历史和可复用上下文能减少重复 token 消耗。
如果 agent 每次都忘记上下文，你就在重复烧 token；Contextify 把历史保存为可搜索数据库。
人和 Agent 都能读
优先静态 HTML，同时提供机器可读端点，便于自动化和搜索。
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