OpenAI Codex changelogAI 評分45
Codex app 26.903 更新：新增連結快捷鍵與 diff 跳轉原始檔
Codex app 發布 26.903 版本，新增可配置快捷鍵，可用預設瀏覽器開啟網頁連結；檔案 diff 新增 Open with > New tab，能從選中行直接在應用內開啟對應原始檔。該版本還改進了重新開啟會話或會話恢復期間發訊息時的恢復與回應速度，並修復了恢復聊天記錄時出現重複後續訊息的問題。
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Hacker News front pageAI 評分64
Berth：合上筆記本，Claude Code 等 agent 仍在開發機上跑
Berth 是一款開源 macOS 應用，讓 Claude Code、Codex 等 coding agent 跑在自有開發機上，合上筆記本仍繼續工作，早上開啟即可看到結果。按 ⌘N 說出需求，Berth 會在選定機器上建立 worktree 並啟動 agent，命令與讀取摺疊成一行、編輯以 diff 呈現，Claude 提問可就地作答；兩個 worktree 可分色分組並排對比聊天、diff 與終端。
OpenAI Codex changelogAI 評分45
Codex app 26.930 支援批次把聊天移入專案
Codex app 26.930 新增一次性把多個已選聊天移動到一個專案的功能，方便集中整理會話。該版本其餘為效能改進與 bug 修復：改善把 managed worktree 附加到聊天時的恢復流程，修復在部分縮放級別下大 diff 顯示為空白的問題，並改進排隊訊息傳送失敗、聊天無法開啟後的重試。
機器之心● 精選AI 評分72
DeepSeek Harness 更新，加入 Claude Code Mods 相容層
DeepSeek Harness 發布 v0.2.1-alpha.1，新增實驗性 Claude Code Mods 相容層，讓按 Claude Code Mods 介面編寫的擴充套件有機會接入 DSH 外掛系統執行。官方稱該相容層主要用於驗證 Mods API 能力，大致屬於 DSH 外掛能力的子集，暫不提供完整實用相容性；diff、agents-md、sec-default 和 telemetry 仍標註為不可執行。
Simon Willison● 精選AI 評分65
Huntley 用 pre-commit hook 攔住 agent 繞過診斷庫
Geoffrey Huntley 分享了一種約束 coding agent 的做法：與其去改 AGENTS.md 讓它使用自己的 diagnostics 庫，不如寫一個 pre-commit hook 檢查 git diff，一旦發現直接呼叫 observability 模組、繞過 diagnostics 的程式碼就拒絕提交，並注入提示要求 agent 改用該庫。他指出更新 AGENTS.md 仍會留下偏差、隨時間漂移，而 hook 把規則變成硬性門禁，效果立刻變成十分滿分。
Hacker News front pageAI 評分55
Offrun：用一個工作區管理所有 coding agent
Offrun 在 Hacker News 的 Show HN 板塊發布，定位是在同一個工作區裡管理多個 coding agent。它提供 peer review 功能：選定一個 reviewer agent 後，它會在程式碼尚未提交時先讀 diff，把發現的問題發到聊天裡；要求修復後，改動會先進入訊息框供人工過目，不會自動合併。工具執行在使用者自己的 agent 帳號上，不需要額外訂閱，也不會在 pull request 上掛機器人。
Claude blog● 精選AI 評分85
Claude Code 推出 TypeScript mods，可改寫提示詞並替換內建功能
Claude Code 上線 mods：用 TypeScript 編寫的小函式，可在事件之前、之後或代替事件執行，能改寫提示詞、攔截或重試工具呼叫、批准權限請求、從工具輸出中抹除金鑰，也能改動介面。mods 隨外掛分發，CLI 與桌面端均可用，與 Claude Code 擁有相同的機器存取權限且不做沙箱隔離，官方建議只安裝可信來源。內建的 /diff 已改為 mod，可在 /plugin 中關閉或替換。
Hacker News front pageAI 評分53
Claude Code 新增建議訊息功能，作者稱真正客戶是模型
Claude Code 會在任務完成後於輸入框預填一條建議的下一條訊息，例如 run the tests 或 commit this，使用者可直接傳送或先行編輯。作者認為該功能的真正受益方是模型：原樣傳送等於正樣本，編輯後的原文與改後版本構成偏好對，diff 顯示出預測錯在哪裡，從而在使用者正常工作中低成本產出 RLHF 所需資料，且來自真實程式碼庫而非合成基準。作者同時宣告這只是猜測，Anthropic 如何使用該訊號、會話是否用於訓練取決於套餐與隱私設定。