Flash-Agents: an MCP plugin that hands Claude Code's coding tasks to a DeepSeek Flash worker

Flash-Agents is a Claude Code plugin that delegates bounded coding work—implementing slices, porting tests, reviewing diffs, mapping out a codebase—to a DeepSeek V4.1 Flash worker, while Claude keeps architecture, acceptance criteria, and final review.

quota-audit：按项目和 Skill 拆解 Claude Code 额度消耗的 Skill

作者因 Claude Code 的 /usage 只给账号级百分比、无法看出哪个项目吃掉额度，写了名为 quota-audit 的 Skill，读取本机 ~/.claude/projects/*/*.jsonl 中的 token 用量，按项目、按 Skill 归因，并列出 5h、24h、7d 各窗口的估算花费、超过 150k context 的 session 和撞限记录。

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cache-warmer plugin: no need to rewrite the whole cache after Claude Code takes a break

The author released the cache-warmer plugin to fix a problem: after you step away from Claude Code for more than 5 minutes, the next prompt has to rewrite the prompt cache at full price, so costs pile up over long sessions and the first reply gets slower.

GridPath 发布编辑 Excel 的 MCP server，支持实时计算与 diff 审阅

GridPath 发布一个用于编辑真实 .xlsx 文件的 MCP server，让 Claude Code、Cursor、Codex 等 MCP 宿主通过表格工具直接改表，而不是写脚本再调试。

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Weave Router 2.0 开源发布：为编码智能体做模型路由，追平 Astra 级性能

Weave 团队发布开源模型路由 Weave Router 2.0，可接入 Claude Code、Codex 等编码智能体，在多个 LLM 之间按任务切换，例如用 Astra 处理复杂调试和系统设计、用 Deepseek v4 Flash 处理简单前端改动。

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NGENIX 等 5 套网站与 API 的 DDoS 和机器人防护系统解析

NGENIX 提供无清洗中心的云端 DDoS 与机器人防护，L3/L4 过滤默认开启、L7 过滤从 Lite 套餐起提供，宣称可缓解 7+ Тбит/с 和 5 М+ RPS 的攻击，平台每日处理 60 亿次请求并拦截 2 亿次。

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Inferrail：自托管 LLM 网关，追踪 Cursor/AI 智能体的成本（不存提示词与响应）

开发者发布自托管开源 LLM 网关 Inferrail，可把模型调用归集为单次任务的成本，例如 20 次模型调用对应 1 个任务、花费 $0.43，且不保存提示词和响应。

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Jev 模型实测：用于 RAG 重排、内容审核与实时事件响应

作者在自家产品中实测了 Jev 模型，它通过 Choice 选择答案、Noul 二选一作答并给出各选项概率，特点是并行生成、速度快且便宜。

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前 Yandex 搜索负责人推出 Keenable，为 AI 智能体做搜索

前 Yandex 搜索与广告负责人 Andrey Styskin 与曾为 Alexa 构建 web grounding 的 Matthias Petri 推出 Keenable，已从 Accel 和 Conviction 融资 2600 万美元，自建 crawler、索引和 ranking stack，索引超过 1000 亿文档。

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tapes 发布高保真 trace：还原 agent 会话中被隐藏的 token 与成本

Paper Compute 推出开源代理 tapes，它位于 agent harness 与推理服务之间，记录流经的全部内容，包括系统消息、输入、思考块、工具调用与结果、输出。

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Ratel 发布上下文工程层，按需检索工具与 Skill 避免上下文膨胀

Ratel 是一个面向 AI 智能体的上下文工程层，把工具和 Skill 索引成目录，每轮只检索并注入相关能力，避免把全部工具 schema 和指令塞进上下文。

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Headroom：在智能体与账单之间做上下文压缩的本地代理

Headroom 是一个开源、本地优先的代理，拦截 LLM API 调用并在请求到达服务商前重写 messages 数组，应用代码和模型都不用改。

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Augment Code 推出 Prism 模型路由，按轮次选模型降低约 20-30% 成本

Augment Code 在模型选择器中新增 Prism，由一个小而快的规划模型在每个用户轮次前决定用哪个底层模型，官方称相比前沿推理模型每任务成本低约 20-30%，质量差异可忽略。

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