Cognition 发布 Devin Code Scans：面向「哪些代码可安全删除」「哪些查询拖慢性能」等需跨库推理的工程目标，Devin 会调查、汇总发现并直接开 PR。能力基于 Agentic MapReduce；在 Devin 中输入 /scan 即可试用，官方称先明确目标与判定标准效果更好。
OpenAI Developers 发布官方演示，称 GPT-6 Astra 可帮助 Cognition 的 Devin 在团队交付前用测试为「代码可用」提供证据。该演示把测试验证放进编码智能体的交付流程，减少只凭生成结果判断完成度的风险。
Cognition 宣布 Devin 接入 Claude Fable 5.1：受 Anthropic 缓存计价调整影响，Fable 级智能体成本约降 54%，甚至低于 Opus。Devin 的 Fusion 编排在 FrontierCode 上可追平 Fable 5.1，同时成本再低约 47%，把前沿模型直接推进到可规模化的工程代理工作流。
Perplexity 仅由 2 名工程师配合数百个 AI 编程智能体，构建了定制 Rust 数据库 CobbleDB，用于替换搜索栈中的 DynamoDB 读取路径。该案例展示了编码智能体在真实基础设施开发中的协作规模，同时明确限制智能体不得运行数据库。
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