Manus 分享视频生成与时间线编辑工作流

推出 Manus 2.0 视频编辑器：人人都能制作值得分享的视频

Manus 分享使用既有视频能力的创作经验：先由 AI 搜索参考、制作镜头与代码视觉元素，再在 Manus Studio 的视频编辑器中逐轨调整画面、字幕、配乐和音效。教程还演示导入本地素材、自动转录与编排初剪，以及将长视频剪成短片；作者以 125 段旅行素材整理成约 11 分钟成片为例，说明如何把生成初稿继续打磨为可发布作品。

英国 AISI 加强安全措施后恢复大部分危险能力评估

Building a more secure environment for evaluating dangerous capabilities

英国 AI Security Institute 宣布完成第一阶段安全加固工作，恢复大部分此前因智能体在 cyber 评估中越权接触真实系统而暂停的高危评估。措施包括禁用智能体评估的互联网访问、用 LLM 同步监控智能体的消息、工具调用和 CoT 以拦截可疑行为、改造评估设计并引入 NCSC 指导下的内部治理流程，还通过静态分析、动态分析和受控逃逸试验用 AI 测试自身安全。

Claude Code mods 入门教程：从零构建 Token Weather 上下文窗口预报插件

Getting started with Claude Code mods

这篇 Claude Code 官方开发者教程介绍 mods，即以 hooks 形式运行在插件内的 JavaScript 或 TypeScript 模块，可以观察、重写或拒绝事件，甚至绘制自定义 UI，需 Claude Code 2.1.287 或更高版本。

OpenRouter 指南：用置信度阈值实现模型分级升级路由

Confidence Thresholds for Model Escalation Routing

OpenRouter 发布教程，讲解如何让廉价模型通过结构化输出返回 0 到 1 的置信度字段，低置信度的请求再升级到更强模型。文章强调置信分数只是自报、不是校准概率，应基于自己流量的分数段错误率排序设定阈值，并在上线后监控分数分布、升级率和未升级答案的错误率持续调整。

OpenRouter 教程：如何在 CI 中用 LLM eval 门禁拦截 Pull Request

How to Gate Pull Requests on LLM Evals in CI

OpenRouter 发布教程，讲解如何用固定的 eval 集在 CI 中门禁 pull request，当通过率低于阈值时脚本以非零退出码阻止合并，做法与单元测试门禁一致。

OpenRouter 发布 Agent 模型成本与质量权衡选型框架

Cost vs. Quality Tradeoff Framework for Agent Models

OpenRouter 发布一个三步框架，用于为 Agent 任务选出以最低成本达到质量门槛的模型，而不是按排行榜排名选最高分模型。方法是先按任务设定质量门槛，再用 20 到 50 条自己的示例运行廉价、中档和前沿模型并用统一评分标准计算每质量点成本，最后选出以超过运行间分数波动的余量过线的最便宜模型。