GitHub 安全实验室推出 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线。你只需指向一个 GitHub 仓库，它会自动识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告、改进 harness、分类每个崩溃，并为每个唯一漏洞撰写报告。
推荐理由：作者给出可复用的自主模糊测试流水线，用 LLM 智能体接管 harness 编写、覆盖率反馈与崩溃分类，值得安全研究者参考。
GitHub Podcast 新一期节目拆解五个 AI 编程领域的热门观点。关于读代码：你仍需对代码负责，审查应随风险调整，而非逐行同等对待。关于用 AI：更强信号是判断力，能说清何时用 AI、何时手动、如何审查生成代码。Skills 与 MCP 解决不同问题，二者可共存而非二选一。RAG 并未消亡，只是不再是最新话题。微调模型以适配代码库，未必代表代码质量差。
Mistral 发布 Agentic Search，通过多步检索循环让模型在复杂文档中查找、浏览、验证信息，通过 Mistral Search Toolkit 提供 search、open、navigate、read、grep 五个工具，并内置于 Studio 和 Vibe。
推荐理由：官方发布检索层并给出跨两个基准的准确率、token 与延迟对比，可据此判断它对复杂文档检索的改进幅度。
