从写 Prompt 到写 Loop
最近翻硅谷工程师的讨论，有个变化挺明显：以前大家比谁的提示词写得漂亮，现在开始比谁的循环设计得好。 OpenClaw 的创始人 Peter Steinberger 在六月初发了条帖子，被看了八百多万次。他说，别再忙着主动提示你的 codin...
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架构设计
系统设计、云边协同、服务治理与工程架构实践。
本栏重点
正在发生
1M 上下文，难点已经换了地方
一年前，模型支持 100 万 token 上下文还是发布会上的高光环节。现在它更像手机快充，人人都有，没有反而奇怪。Claude、OpenAI、Gemini 在海外，DeepSeek、MiniMax、Kimi、智谱在国内，新发布的模型几乎默...
用 Cloudflare Workers 当探针面板：CF-Server-Monitor 解掉了监控者悖论
自己玩 VPS 的人迟早会遇到一个问题：手里 5 台机器要监控，得装一个面板把它们串起来；问题是面板自己也得跑在一台机器上，那这台机器谁来监控？再开第 7 台吗？ 这就是监控者悖论。哪吒探针、Uptime Kuma 都绕不开这一层：Dash...
Loop Engineering 是 Harness 的局部命名
最近一个词在 AI 圈被反复提起：Loop Engineering，循环工程。01Coder（小木头）做了一期视频把这件事讲了一遍，原视频在文末。我看完顺手对了一下自己手里这一年的笔记，想说一句直接点的：它没那么新，但 Boris Cher...
LLM 评测的下一步是一张二维矩阵
过去十几年，工程师调 bug 看的是 stack trace。stack trace 是”代码的执行路径”，每一帧是确定的、可重放的，错了往上翻几层就能定位。 最近两年，工程师开始调 agent。agent 没有 s...
embeddings 是 cached compute
最近 Twitter 上的「RAG 已死」和 Google 上「RAG」的搜索曲线，方向是反的。前者一年比一年响，后者在 2025 年中段创了新高。两条线对不上，要么是社交媒体放大了少数派意见，要么是「RAG」这个词被两边人各说各话。 Tu...
Prompt Learning 的两个反馈圈
最近半年，业界几乎所有团队都在抱怨 agent 不可靠。模型选了最贵的，工具调用接全了，上下文也尽量塞满，可输出依然时好时坏。换一个模型也救不回来。问题出在哪里？ Arize 的 SallyAnn DeLucia 和 Fuad Ali 在 ...
让 AI 代码审查工具不能再瞎引证
最近读了一个叫 Clawpatch 的开源项目源码，写一点感想。 本来没打算细看。它是个自动审代码的命令行工具——扫一遍仓库、找 bug、跑测试、顺手给个修复方案。这类工具 GitHub 上一搜几十个，听起来没什么特别。 读着读着我停下来了...
NVIDIA 给 3 万人 RAG 助手装了一个数据飞轮
10 月底，NVIDIA 一个 12 人小组在 arxiv 挂了一篇论文（编号 2510.27051），题目叫《Adaptive Data Flywheel: Applying MAPE Control Loops to AI Agent ...
构建 Agent 和写软件，是两种工程
写了十年代码的工程师，上手 AI Agent 时常常比新人还别扭。不是能力问题，是直觉问题——越熟练的旧直觉，越容易在 agent 面前变成包袱。 Google DeepMind 的 Philipp Schmid 在 AI Engineer...
Agent Harness 不是要安装的软件包
做生产级 Agent，很多人第一反应是挑一个框架、看一眼文档、运行一下 Hello World，然后觉得大事已定。 Mike Piccolo 的文章 How to Build Your Own Agent Harness 直接拆穿了这个幻觉...
Superpowers 把 vibe coding 推回 TDD
最近几个月，社区里出来一批”反 vibe coding”的 Claude Code 插件。它们的共同形态都差不多：把一段写代码的过程拆成 brainstorm、spec、plan、worktree、subagent ...
大模型时代的 Agent 框架，不只是比谁写得快
这篇文章整理自 The Gray Cat 对 GSD 和 OpenSpec 的一次实测对比：同一个中型写作社区产品，同一个 PRD、同一个模型、同一个 Codex CLI。真正值得看的是，它把 Agent 框架到底在约束“改动”还是“项目”...
OpenSpec：给 AI 写代码这件事加一层"规格说明书"的逻辑
**什么改变了我的想法？** 以前我认为"规格说明书"这种东西是给大团队、正式项目用的，个人用 AI 写代码根本不需要这套流程。看完这个视频我意识到，恰恰因为 AI 写代码时的"自行补全"倾向太强，你反而更需要一个清晰的规格来约束它，否则它...
大型代码库里的 AI，真正先放大的不是写代码，而是“理解代码”
这篇分享最有价值的地方，不是又一次鼓吹 AI 写代码，而是把一个更容易被忽略的事实说透了：在大型代码库里，真正提升产出的常常不是生成能力，而是理解能力。 本文整理自 Sentry 工程师 Priscila Andre de Oliveira...
AI 代理的四种记忆：从上下文窗口到跨会话学习
这期视频表面上在讲 AI agent 的四种记忆，真正有价值的地方是它把今天已经落地的几套工程做法放进了同一张图里：上下文窗口负责眼前，Claude.md 这类项目文档负责常识，skills 负责做事的方法，跨会话记忆才负责真正意义上的“越...
Claude Code 的记忆系统
每次新开一个 Claude Code 会话，上下文窗口是空的。你之前告诉它的事情，它全忘了。 这不是 bug，是设计。问题在于，每次重新解释同一套规则，实在太麻烦。 Claude Code 提供了两套机制来解决这个问题：你自己写的 CLAU...
AI 时代，创业者最大的敌人是快
以前，一个非技术创始人想做一个产品，最少要三件事：找技术联创、融资、等工程师。这个周期动辄半年。 现在，他只需要打开 Claude Code，用自然语言描述需求，几天后就有一个能跑的原型。 Anthropic 最近发布了一份创业手册，讲了这...
用 Claude 做一个会自己长脑子的知识库：比 Obsidian 插件栈更轻，也更像真正的第二大脑
一期讲 Karpathy 式 LLM Wiki 的视频实操：三个文件夹、一个 Claude MD、按月 health check，让 AI 当知识库管理员，而不是继续让人自己维护插件栈。 本文整理自 Systems Made Better ...
Agent Harness 是 AI 编程从提示词走向工程系统的一步
过去两年，大家讲 AI 编程，最常见的词是 prompt engineering、context engineering。现在又冒出一个新词：agent harness。词一多，概念就容易乱。Caleb Writes Code 这期 8 分...