arxiv cs.AI 的业界分享，已提炼为实战手册候选
PathoSage 提出三阶段病理学推理框架，通过显式分离知识检索、证据收集和证据裁决来解决 MLLM 幻觉和上下文污染问题，核心是 Structured Evidence Deliberation 模块在新鲜上下文中独立评估异构证据并执行冲突分析。 创意点：Beta-Bernoulli experience system 提供了无需训练的持续信用分配机制来建模工具可靠性，工程师可将此思路迁移到其他多工具 Agent 系统，实现基于相似度加权的工具选择优先序。 原文：https://arxiv.org/abs/2606.07549
这篇候选手册来自公开业界分享的摘要提炼，不转载原文。后续我会补充自己的验证、代码和可复用配置，再升级为正式 playbook。
新 playbook 上线第一时间通知，附作者每周观察。永久免费。
讲清楚什么任务该交给 Claude Code、什么必须自己写。包含 7 个可复制的 prompt 模板和 5 个不该用它的场景。
Agent结合 4 个真实项目，讲每种 agent 模式的适用边界、token 成本、调试体验。带可跑的最小复现代码。
Industry SharearXiv:2606.14900v1 Announce Type: new Abstract: Multi-source transfer learning faces a fundamental scalability bottleneck: existing approaches require either loading all K source models into memory simultaneously during parameter fusion, requiring O(K) memory, or deploying all models at inference time, making production deployment infeasible. We propose GRASP (Gradient-Aligned Sequential Parameter Transfer), which achieves superior knowledge integration while maintaining O(1) memory consumption 创意点：这篇文章包含可复用的 AI 工程实践。 原文：https://arxiv.org/abs/2606.14900