一份面向 builder 的中国 AI 模型发布追踪流程：先看官方 docs/GitHub/model card，再用 RadarAI 做低噪音路由。
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把 AI updates 页面从信息流变成决策清单：每条更新都按 watch、test、skip 处理，并回到官方来源核验。
Kimi Code 是能读写代码、跑 shell、搜索文件、fetch web、接 MCP/插件/subagents/hooks/ACP 的 terminal coding agent；关键是安装入口、能力边界、K2.7 Code 成本估算和 30 分钟小仓库试用法。
截至 2026-07-02 官方页面显示，DeepSeek V4 Flash/Pro 在 API 单价和 1M 上下文上很强；Kimi 的差异点是 K2.7 Code、Kimi Code workflow、多模态和 IDE agent，并可用价格表和同一成本样例直接对照。
截至 2026-07-02 官方页面显示，Kimi/Moonshot 今天要按型号、价格、上下文、Kimi Code workflow 和 DeepSeek 成本基准一起看：K2.7 Code、K2.6、K2.5、Moonshot V1 价格表、套餐/充值说明和 50k input + 10k ou...
盘点 2026 年最值得开发者和产品团队关注的 10 款 AI Agent 与开发者工具，给出官方入口、真实用途和 try/watch/skip 判断。
解读 2026 年值得关注的 7 个 GitHub AI Agent 开源项目：OpenHands、browser-use、LangGraph、CrewAI、Playwright MCP、NLWeb、Mastra。
给企业团队一套 AI Agent 落地流程：试点任务选择、人工基准线、工具选择、验收表、ROI 记录和失败停机条件。
按任务形状选择 Agent framework：长任务看 LangGraph，OpenAI 栈看 Agents SDK，Google Cloud 看 ADK，TypeScript 产品栈看 Mastra。
这篇解释 WebMCP 和 MCP、Playwright MCP、NLWeb 的区别，重点讲它为什么可能让网站从被 Agent 猜测点击，变成主动暴露结构化工具。
把 AI Coding Agent 接项目拆成 issue、repo、coding、browser verification 和 tests 五层，给出任务模板、验证表和性价比判断。
这篇把 MCP Server 从热词拉回开发者实际工作流，按文件、GitHub、浏览器、数据库、搜索和设计上下文分类，给出第一批最值得试的 server 类型、适用场景和保留标准。
这篇不讲抽象 Browser Agent 趋势，而是点名 browser-use、OpenHands、Playwright MCP 和 OpenAI Computer Use，拆它们分别适合什么任务、怎么测试、当前边界在哪里。
这篇给出 Browser Agent 的 15 分钟验证流程，用表单草稿、网页研究和后台巡检三类任务判断它是否真的节省人力，而不是只看 demo 成功率。
这篇把 niche finder 从抽象概念变成可执行筛选表，直接用 volume、SERP 空位、现有小工具和可交付性来判断小词值不值得做。
AI 工具更新很多，但真正值得进 backlog 的不多。这篇给出 backlog、watch、skip 三分表，以及接入、价格、工作流等五个判断项。
Google Trends 能看热度，但看不出一个方向有没有真实产品机会。这篇拆开讲我会怎么补 RSS、Hacker News、GitHub、Product Hunt 和 RadarAI。
开发者常把 AI 更新混着看，最后什么都看了却不知道该做什么。这篇把 API、release notes、开源 infra 和 agent workflow 分开讲清楚。
追 AI 趋势不靠热搜和群聊。每天固定看 GitHub、Hacker News、官方 changelog、API 文档、产品发布页和 RadarAI，并用 watch/test/adopt 表把信息变成动作。
点名梳理 ChatGPT / Codex、Claude / Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Gemini、NotebookLM、Perplexity、Mistral 等产品更新，判断哪些变化真的影响 builder 工作流。
从 OpenAI、Anthropic、Cursor、Perplexity、Mistral、xAI、CoreWeave、Scale AI、Hugging Face 等公司信号，看 AI 市场正在押注的三条主线。
围绕 Codex、OpenHands、browser-use、LangGraph、AutoGen、vLLM、Unsloth、ComfyUI、MCP、LiteLLM 等项目，判断哪些真正改变工作流。
AI API 重大变更要按 changelog、reference、rate limit、pricing、错误样本五层监控。关键不是看完文档，而是把官方变化和固定回归样本、线上错误率、成本波动连起来。
Browser Agent 真正适合的，不是所有网页自动化，而是那些边界清楚、可回放、可人工接管的半自动流程。
开源 AI 更新不是只盯 GitHub Releases，也不是只看 Hugging Face 热榜。更稳的做法是把 repo、model、docs 和 issue 的变化一起看。