Agent Skills 是一套针对 AI 编程助手的工程技能包，旨在规范软件开发流程，确保关键步骤如需求定义、测试和安全审查不被跳过。通过结构化的工作流，Agent Skills 提供 24 个技能和 8 个命令，帮助 AI 按照资深工程师的标准执行任务，减少技术债务，确保软件质量和安全性。

国家网信办和市场监管总局发布《网络测评活动规范》，旨在规范网络测评，维护市场公平竞争，保护合法权益。规范要求测评活动遵循客观、公正原则，确保测试样本可追溯，禁止虚假描述和不当比较，相关部门将加强监管，查处违法行为。

《AI编程与智能体开发》强调团队在使用AI工具时需遵循的工程宪章，包括代码审查和安全功能由人类实现等原则。系统级规范定义功能需求和数据模型，确保代码质量和文档同步更新。OpenSpec提供规范文档格式，指导功能开发和项目管理，确保开发过程的规范性和可追溯性。

Mozilla推出MDN MCP服务，旨在解决AI在前端开发中因过时数据导致的“幻觉”问题。该服务通过MCP协议连接MDN文档，确保AI提供最新、准确的Web规范和兼容性信息，从而提升开发效率，减少错误。

BPF类型格式（BTF）是一种为BPF程序提供的二进制类型编码格式，旨在解决DWARF在内核中的局限性。BTF通过压缩内核调试信息，提供结构体、函数签名等类型信息，支持内核中的类型验证和调试，确保BPF程序在内核中高效解析和使用。

苹果更新了App Store审核规则，长期不更新的应用可能被删除，开发者会提前收到通知。抄袭类应用难以上架，若无明显改进，审核将被驳回。低质量应用可能导致开发者账号被取消。

本文探讨了如何利用大语言模型（LLM）管理安全开发规范。通过建立一个llm-wiki中间层，将原始文档编译成结构化数据，生成操作手册CLAUDE.md，收集素材，并最终输出规范文档。这种方法提高了文档管理效率，确保信息的可持续更新和交叉引用，解决了传统文档管理中的问题。

本文探讨了如何利用大语言模型（LLM）管理安全开发规范，通过建立llm-wiki中间层，将原始文档编译成结构化数据，以提升文档的可查找性和维护性。作者分享了实现过程，包括生成操作手册、收集原始素材、让LLM生成Wiki层以及最终规范文档的生成。经过多轮迭代和细化，最终形成了高效的知识管理系统，显著改善了文档的使用体验和更新机制。

在2026年Perl工具链峰会上，Salve Nilsen和我提出了CPAN Meta v3规范的扩展建议。新规范旨在解决CPAN Meta v2无法添加新数据的问题，包括外部依赖、嵌入库、许可和漏洞报告等信息。新元数据将保存在CPAN-META目录中，而不是作为“x_”键添加到现有的META文件中，以简化项目维护者的工作，确保外部依赖得到满足。

日志管理是团队的重要任务，合理选择日志级别，避免将所有信息标记为错误。记录上下文信息，防止敏感数据泄露，区分业务失败与系统故障，避免过度记录。最佳实践包括统一格式、结构化日志和定期清理。好的日志应清晰、准确，成为系统与运维沟通的有效工具。