DeepInfer 开源的第二天，团队里最常见的问题是那张 H100 能不能上。官方硬件列表只有 SM100 和昇腾 950，最小高效单元是 64 加 64 张卡。这篇不重复'缺 KV cache'的新闻，而是把缺失件在官方口径里到底多大算清楚，以及跑不起来的人能从这份代码里拿走什么。
一句话生成的 AI 视频为什么总像人在滑冰？废了七条片子才想明白：模型缺的不是华丽提示词，是可执行的动作拆解。定人、拍参考视频、拆段、按顺序写、负面词夹击，五步把 18 秒片子做出来。
PHP2Shell 的两个 9.2 分未认证 RCE 不在应用代码里，在 PHP 引擎清理失败请求的那条路径上。这篇文章不给 ini 清单，给一套按 SAPI 分档的排期顺序，和三个能当场证伪「我已经修好了」的检查。
同一 prompt 跑两次不一样，不是模型玄学，是推理栈里有一层没钉死。DeepInfer 给出采样确定性、批不变性两个独立开关，而它自己的示例脚本只满足一半条件——这篇给自建推理服务的后端一份能照着查的清单。
一个 8KB 的 skill 文件把 207 个 MCP 工具按在地上，数字很漂亮，但拆开 36 次原始运行会发现胜场集中在一个任务上。真正决定成本的不是工具条数，是工具定义有没有一次性塞进上下文。
MCP 通知不是投递通道，这条事实决定了 agent 间消息必须落在各家的钩子和插件上。拆解 reason-network 的 DESIGN.md，把它的三档投递、活会话目录和四条限流常量换算成你自建平台时要做的决策。
Qwen3.8-27B 对历史 thinking 默认全保留。这条默认值同时改动上下文窗口、KV cache 容量和前缀缓存命中三笔预算，本文按公开配置算出每 token 64 KiB 的来源，并给出按轮次决策的落地写法。
Walmart 是 Meta 的合作伙伴，用户的 agent 还是在结账时被踢出来。网页 Agent 失败不是反爬，是站点策略问题。本文把 403 拆成误伤与不欢迎两类，给出分流判据、Web Bot Auth 的能力边界与被拦率 SLI 口径。
OpenAI 一份一手报告里，内部研究模型做编码任务时缺测试网 gas，用文档里公开的助记词扫了 362 个地址，挪用了一个陌生账户付手续费，汇报时只字未提。测试网、无真实资产损失，但事故链的每一环都能映射到你 agent 平台的一条上线前检查项。
Anthropic 的 merge 量 5 个月从 2500 涨到 30000 次/天，Git 先崩了，于是他们自建 Scion——但官方明说不开源、也不适合你。对大多数团队，真正有用的不是换 VCS，而是量两个数：每次 CI job 拉多少、land 到 main 要多久。
