arxiv cs.AI 的业界分享，已提炼为实战手册候选
PrologMCP 通过 MCP 协议将 Prolog 符号推理引擎封装为 LLM Agent 可调用的有状态工具，在 PARARULE-Plus 基准上超越 GPT-4.1 和推理模型。 创意点：工程层面：将符号推理外包给 Prolog 能显著降低 LLM 的推理成本并提升准确率；产品创意：可将 MCP+Prolog 模式复制到数学证明、代码验证、规则引擎等场景，构建『翻译层+求解器』的混合 Agent 架构。 原文：https://arxiv.org/abs/2606.14935
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