deepsense.ai 提出评估 Agent 系统的四层框架与上线检查清单
deepsense.ai 提出一套评估 Agent 系统的四层框架，覆盖数据集、执行环境、行为验证和指标。它要求每个用例多次运行并以 pass^k 而非 pass@k 作为上线门槛，检查工具选择、调用顺序和失败处理等轨迹，而不只看最终答案。
#教程/实践
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Simon WillisonAI 评分4747 用 Python 3.15 剖析 web-edit：火焰图与源码热力图
用 Python 3.15 内置的 profiling.sampling 剖析未修改的 web-edit 应用，发现混合行尾保留主导了编辑负载：`preserve_endings` 出现在 64.8% 的 15,296 个 CPU 栈中，`SequenceMatcher.find_longest_match` 占 38.3% 的叶子样本。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2727 AI 正在改变开发者工作，GitHub 给出三项应强化的技能
AI 正在改变开发者工作，GitHub 建议开发者强化指挥 AI 智能体、审查 AI 输出和用 AI 解决更大问题三项技能。文中提到，GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 会用第二个模型评审计划、代码和测试，帮助发现第一个模型可能遗漏的问题。