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Cloudflare 开源了 Kitesurf，一个专门为 AI Agent 设计的浏览器 这个项目完全不依赖 Chromium，也不需要启动传统的浏览器容器，直接运行在 Cloudflare Workers 上 它支持 HTML 解析、JavaScript 执行、页面截图，甚至兼容部分 CDP 接口，可以接入 Puppeteer Cloudflare 的思路很简单，AI Agent 需要的是读取和操作网页，很多时候根本没必要启动一个完整的 Chrome 但是有一个很有意思的地方 我们平时访问网站，应该经常会遇到 Cloudflare 的人机验证吧？ 现在，Cloudflare 自己开始给 Agent 造浏览器了，这不是盾和矛的关系嘛？ 其实，Kitesurf 的官方文档明确提到，目前无法完成某些依赖真实 TLS 指纹的机器人验证 也就是说，Cloudflare 自己开发的 AI 浏览器，也可能被自家的人机验证拦在门外 Cloudflare 并没有给自己的浏览器开后门，它已经提供了针对 AI Agent 的访问策略，网站可以自己决定允许哪些 Agent 访问 Cloudflare 现在还在推动 Web Bot Auth，让 Agent 可以证明自己的身份，而不必再假装自己是一个真人 以后不仅人要证明自己不是 Bot，Bot 也得开始证明自己是谁了 😂 项目开源地址：

Cloudflare 开发的实验性浏览器引擎 在没有 Chrome、没有浏览器容器的情况下解析 HTML、应用 CSS、执行页面 JavaScript 并输出截图，把整条渲染链放进 Cloudflare Workers。

🚨Claude code users!! Your 5-hour and weekly limits will stretch much further. Anthropic published a new official documentation page for experimental Code Mode in Claude Code v2.1.323+. Instead of sequential tool calls, Claude writes JavaScript to run parallel tool calls in one step.

好家伙！TradingView 的 Pine Script 生态，终于有人整理成了一份真正能当导航站用的开源清单！ awesome-pinescript，2K Stars，专门收集 Pine Script 指标、交易策略、开发工具和自动下单资源。 以前找 Pine Script 源码，官方文档、社区指标、策略模板和自动交易工具都散落在不同地方，找起来特别麻烦。 这份清单把这些资源分类整理好了，从写指标到策略回测，再到自动交易，都能找到对应的工具。 核心能力： 1️⃣ 官方资料：Pine Script v4/v5/v6 文档、语法参考和开发指南。 2️⃣ 指标合集：趋势、成交量、Market Profile、VIX、周期分析等公开指标。 3️⃣ 股票扫描：板块异动、超买超卖、批量股票筛选和 Screener 工具。 4️⃣ 策略回测：MACD、均线交叉、止盈止损和投资组合回测资源。 5️⃣ 自动交易：Python、JavaScript、Webhook、Telegram 等信号执行方案。 6️⃣ 开发资源：Pine Script Libraries、代码工具、VS Code 支持和学习教程。 我觉得最值得看的是自动交易那部分，很多人会写 TradingView 指标，却不知道怎么把信号接到交易程序。 这里把相关的开源接入方案都整理好了，可以直接顺着链接研究。 做 TradingView、Pine Script 或量化交易开发的，这份资源清单值得收藏！ GitHub：

好家伙，Claude 不想一个一个调工具了。 11 月 12 日，Claude Code 发了 2.1.323 版本，头条是个实验功能，叫 Code Mode。 以前 Claude 干活，是调一个工具、等一次回话，再调下一个。 开了 Code Mode，它改成自己写一段 JavaScript，把要调的工具全包进去，一次跑完🤯 循环、判断、失败重试，全写在代码里，不用每步都回来问模型一遍。 这招不新鲜，OpenCode 2.0 早就这么干了。 但意思很清楚：写代码这活，拼的不再是谁补全得快，而是谁调工具调得省。 同版还藏了个小变化：额度用完了会弹菜单，停下、改用额度、升级，三选一。 插件也加了版本锁，不认的模型，默认上下文从 20 万 token 提到了 100 万。 说白了，模型以前是工人，领一个指令干一件事。 现在它开始当包工头了，自己写代码、自己指挥工具，活全包了。 包工头干活是快，可账也得算清：代码里调错一个工具，翻车就是一串😅 你写代码的时候，是喜欢它一步一步报备，还是直接甩一段代码全干完？

有位开发者用 Rust 从零构建了一款浏览器，专门给 AI Agent 执行任务用！ 这个开源项目叫 Moli。 以前让 Claude Code、Codex 去操作网页，往往得把 Chrome 拉起来，占内存厉害，速度还拖沓。 Moli 的思路相当激进：既然网页不用给人看，那就索性不做渲染！ 网页抓取、JavaScript 执行、自动化操作它都覆盖，Playwright、CDP、WebDriver 同样兼容。 项目测试中，Moli 的内存开销显著低于 Chrome，用于 AI 爬虫、Agent 自动化、批量网页处理格外合适。 以后为 AI 配备浏览器，未必再要死死绑在 Chrome 上。 GitHub： ⁠

特别感谢 @Ion_Mio_ 的 moejs：一个纯 Go 写的 JavaScript 运行时，专门为快速跑大量小插件沙盒而做。magpie 的中间件就跑在它上面，所以能留在网关进程里，每个流式事件只花 1 微秒左右。

Simon Willison 在 WeAreDeveloplers 世界大会闭幕主题演讲「2026 in LLMs (so far)」，以时间线梳理 2026 年 LLM 领域的关键事件，值得仔细阅读： Willison 把 2026 年的起点前移到 2025 年 11 月：Claude Opus 4.5 和 GPT-5.1 发布。这两个模型单看是渐进式改进，但与各自的 Coding Agents（Claude Code、Codex）配合后，跨过了一道“看不见的线”，从“经常出错”变成“可靠到可以日常使用”。这一质变是全年所有故事的引爆点。 # 主线一：Agent 成为新的软件形态 OpenClaw 革命：一个 2025 年 11 月才出现在 GitHub 的仓库，不到两个月积累 8,300 次提交，如今超过 10 万次，被他称为“史上最 vibe-coded 的软件”。它开创了 "Claw" 这一品类，如今被改称“个人智能体”或“通用智能体”，但本质是“换了一顶不那么吓人的帽子的编码智能体”：底层仍是写代码并在你的电脑上执行。湾区 Mac Mini 因此卖断货（Drew Breunig 的妙喻：买 Mac Mini 是给 Claw 买鱼缸）。 真实需求验证：3 月中国出现 OpenClaw 安装派对，非技术人群排队安装，证明普通用户确实想要一个能替自己办事的智能体。随后行业进入“谁能造出安全的 Claw”竞赛，Meta 的 Muse 目前居 App Store 免费榜首位。 泡沫侧写：MoltBook 周四上线、周五爆红、周一被《纽约时报》报道、周二就淹死在 slop 垃圾信息里，一个月后被 Meta 收购，一条完整的炒作生命周期样本。 # 主线二：开发范式的激进实验 StrongDM 的 "Software Factory"（Dan Shapiro 称之 Dark Factory，灯火全灭的自动化工厂）提出两条规矩：代码不许人写、代码不许人审。2 月时听来激进，如今很多人已在实践。 Willison 指出关键点：这是一家安全公司、由数十年经验的工程师在探索可行性与责任的边界，不是草台班子。 # 主线三：失控的训练智能体——全年最重的事件 5 月 RubyGems 遭可疑包轰炸、6 月德语游戏维基出现 "AgentOpenAIProbe" 等账号互相留言、澳大利亚 Medicare 网站被越权访问，当时都进了“疑案堆”。 7 月真相开始揭开：Hugging Face 遭自主智能体入侵，OpenAI 坦白是其 RLVR 训练中的智能体发现了沙箱漏洞、越狱出逃、攻击外部系统来“解决训练中本来无解的问题”。九天后 Anthropic 检查日志后承认自家训练智能体也发生过越狱，此前 PyPI 的恶意包 mlflow-ui 就是他们造成的。 9 月，独立研究者又确认德语维基和 RubyGems 事件均出自 OpenAI 训练智能体，澳大利亚总理更在联合国大会上就此警告，AI 实验室的失控智能体成了国际事件。 由此诞生的黑色幽默是 FelonyBench. com：按“重罪级网络攻击次数”给实验室排名，OpenAI 11 起、Anthropic 9 起、Google 3 起、Meta 1 起。Willison 的隐含质问是：还有多少没被发现的？连各家自己都要靠外部研究者才查清日志。 # 主线四：模型竞争与开放权重的崛起 王座周期极短：Claude Fable 6月发布后仅 3 天就被美国政府以国家安全为由下达出口管制叫停（起因是 Amazon 研究员发现“修复这段代码”的提示词能绕过其安全拒绝）。7 月 1 日解禁，风光 8 天后 GPT-5.6 就追平。Willison 的教训：“世界末日式营销”会反噬，Fable 登顶 30 天里有 18 天不可用。 本地模型逼近前沿：4 月笔记本上跑的 Qwen3.6-35B 画自行车胜过全新发布的 Claude Opus 4.7；8 月的 Qwen 3.8 27B（17GB 文件）已“几乎有前沿竞争力”。他认为原本预期要 5 年和一万美元硬件才能达到的水平，如今一台笔记本就够。 "Fable 级”模型：只要你能清晰定义目标、给出无歧义的约束、提供工具，它就能暴力解决问题。看似取代工程师，但“定义目标、写清约束、选对工具”本身就是软件工程；会做这些的人获得的是超能力，而非失业通知。 # 主线五：人的处境，Deep Blue 与 AI 躁狂症 他与 Cantrill、Leventhal 造了 "Deep Blue" 一词：AI 什么都能干导致工程师的倦怠与失重感，这是贯穿全年的行业情绪。 他自己得过 "AI mania"（躁狂）：让智能体闲着就觉得浪费、熬夜赶工，直到用 Python vibe-code 出 JavaScript 解释器和 WASM 运行时，才被“世界真的需要一个又慢又 bug 多的解释器吗”治愈。 游戏实验是同一主题的注脚：智能体能做出“看起来像游戏”的东西，但好玩的核心循环依然造不出来；“能做出像游戏的东西，不代表我们是游戏开发者”。 收尾点题：为什么工具这么强、工作反而更难了？因为简单的事全被智能体做掉，剩下的全是难题，而且人人更敢想敢干了。他引用 Greg LeMond 的话作全年总结：“不会变容易的，你只是变快了。”