目前的大语言模型就像一个巨大的图书馆，所有的书籍都混在一起，想要添加新书就必须重新整理整个图书馆。当你想让AI既能写代码又能回答医学问题时，通常需要把所有训练数据混合在一起重新训练，这不仅耗时费力，还容易让模型"忘记"之前学会的技能。

遗憾的是，现在的龙虾，称之为「Claw」是有道理的，笨拙的龙虾爪的确很难进行复杂操作。让它打开浏览器逛逛电商平台比价，都要寻找各种对应的 Skills，而且执行的吭哧瘪肚的，这的确让人很难放心地将正经工作流交给龙虾。

当你在GitHub上浏览代码时，你可能不会注意到一个正在悄然发生的巨大变革：越来越多的代码实际上并不是人类写的，而是由人工智能代码助手创造的。这项由荷兰代尔夫特理工大学、加州大学戴维斯分校以及GitHub等机构联合开展的突破性研究，首次全面揭示了自主编程代理在真实软件开发中的活动模式和代码变化规律。这项研究发表于2026年，研究团队分析了超过11万个开源项目 ...