arxiv cs.LG 的业界分享，已提炼为实战手册候选
LCF 通过联合翻译和压缩 KV 缓存实现模型间高效通信，13MB 适配器性能超过 956MB 的 C2C 方案，在不同上下文场景下比纯文本通信快 8.5 倍、准确率提升 23%。 创意点：多 Agent 系统和 LLM 协作场景的通信瓶颈一直是痛点，LCF 用极小适配器解决跨模型 KV 缓存传递难题；工程师可借鉴其「信息差摘要」思路，设计 Agent 间的增量状态同步协议，而非每次全量交换。 原文：https://arxiv.org/abs/2605.22863
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 Share对2025年ACL Rolling Review论文的实证研究表明，LLM评审与人类评审的对齐程度有限，且对齐效果在很大程度上取决于提示词和模型选择。研究还发现作者可以通过迭代修改论文来「游戏」LLM评审，约35%的论文因此获得了统计显著分数提升。 创意点：主流学术会议已在试点LLM辅助评审，这意味着一旦作者学会利用LLM的评审偏好进行针对性修改，学术发表生态将面临系统性公平问题。工程师可借鉴此研究设计「反游戏检测工具」，识别迭代式LLM辅助修改的模式；产品负责人可探索让多个不同模型交叉评审以增强鲁棒性。 原文：https://arxiv.org/abs/2605.28897