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Claude Code Auto Mode 遭多跳提示注入繞過，小樣本攻擊成功率最高達 80%

研究人員利用 Python 模組遮蔽，令 Claude Code 自行撰寫的安全解碼器載入惡意 `struct.py`，最終取得遠端程式碼執行。案例顯示逐次工具分類器無法取代作業系統隔離，官方評測的零成功率也不能外推至未見攻擊鏈。

Model Hardware Standard 將儀器能力、自然語言說明及安全限制封裝成可探索的驅動介面，代理可透過 MCP、CLI 或 API 協調多台設備。它目前仍是申請制研究預覽，規格、程式碼與跨模型安全評測尚未公開。

Cursor 不再要求先連接既有 GitHub 等原始碼庫，代理可直接建立專案並透過瀏覽器操作即時環境。新流程縮短原型到部署的距離，也擴大了雲端執行、網路暴露與供應鏈權限的稽核範圍。

CritICL 先離線整理小模型的錯誤、失敗類型與批評，再把相關案例放入大模型提示，而非為每題反覆採樣。作者在 Qwen2.5 數學測試報告略高於 self-consistency 的準確率，但離線建庫成本與尚未釋出的程式碼限制了可重現性。

Experiential 把雲端、自帶金鑰及本機模型統一到 OpenAI 相容介面，並提供身分範圍、模型白名單與硬性預算控制。它還能用 OpenTelemetry 代理軌跡建立任務路由器，但節省成本的數字目前主要來自團隊自行評測。

Debian 開發者選出「負責任使用生成式 AI」方案，沿用既有品質與授權標準，由提交者對 AI 輸出負全責。決議不強制揭露 AI 使用，但明確限制敏感資料外送，並要求大規模自動化修改先經討論。

新版加入 `on_mcp_tool_result` 生命週期介面，讓擴充套件檢查或替換 MCP 的成功與錯誤結果。這提供資料遮罩與輸出正規化的新控制點，也把擴充套件提升為需要稽核的代理信任邊界。

OpenAI Python SDK 已將同步與非同步預設客戶端從 HTTPX 換成 HTTPX2，並停止把舊版 `httpx` 與 `certifi` 當作傳遞相依套件。一般 API 呼叫大致不變，但企業代理、客製 transport、RESPX 測試及憑證信任設定可能在升級後失效。

PILOT 以雙向通道連接監督者與工作代理，允許前者在長任務尚未結束時提供指示或中止錯誤路徑。作者在三項代理基準報告準確率與 token 效率提升，但「自我改進」只更新 harness、技能與記憶，沒有修改模型參數。

CLAP 先以潛在動作從無標註影片學習物理規律，再把表徵接回機器人末端執行器座標。研究團隊已開放程式碼與多種 checkpoint，但生成影片的物理幻覺仍限制其直接參與安全關鍵控制。

PRAXIST 讓多個研究代理分代提出改動，再把評測結果、機制與血緣寫入可稽核證據圖，避免每輪重新探索。作者在 75 項 MLE-bench 報告 60 面獎牌及 3,054 美元模型費用，但系統剛公開，成績與成本仍主要由開發團隊量測。

LeVJEPA 以單一編碼器、跨視圖不變性損失及 SIGReg 防止表徵坍塌，不再依賴 EMA 目標網路、stop-gradient 或像素解碼器。作者在相同資料與訓練週期下報告 5.6 至 20.8 倍算力差距，但結果仍限於團隊重訓的凍結編碼器基準。