Context Engineering：為什麼你的 AI Agent 問題出在資訊，不在模型
Context Engineering 是 2025 年取代 Prompt Engineering 的核心概念：重點不再是「怎麼問」，而是「給什麼資訊」。把對的資訊在對的時機送進 context window，比換更強的模型更有效。這篇整理了定義、四大策略、實作技巧和常見失敗模式。
8 篇文章
AI Agent 實戰
聚焦 AI Agent 的 context、harness、工作流與組織型協作，整理成一條可複用的工程實戰脈絡。
Anthropic 的 Harness Design：讓 AI Agent 像工程師一樣工作
同一個模型在不同的 harness 設計下會產生截然不同的結果。Anthropic 用雙 Agent 架構、跨 session 狀態檔、GAN 式 generator-evaluator 迴圈，讓 Claude 能自主完成數小時的軟體開發任務。
從 Prompt 到 Harness：AI 工程的三次演化
AI 工程經歷三個階段：Prompt Engineering（寫好指令）→ Context Engineering（餵對資訊）→ Harness Engineering（設計整個工作環境）。每一次演化不是取代前者，而是在更高的抽象層級上操作。
Harness Engineering 進階模式：Tool Registry、Guard System 與 Checkpoint-Resume
Harness 不只是呼叫 LLM 的 wrapper。Tool Registry 管理工具的動態載入與選擇、Guard System 建立四層防護網、Checkpoint-Resume 讓長時間任務可以中斷恢復。這三個模式是生產級 Agent 系統的關鍵基礎設施。
從 Stripe 到 Meta：矽谷一線公司如何用 AI Agent 取代鍵盤
矽谷一線公司各自獨立打造內部 AI coding agent，從 Slack 訊息到 merged PR 全程自動化。深入拆解 Stripe、Ramp、Coinbase、Spotify 四家的架構，再擴展到 Google、Meta、Amazon、Uber、Goldman Sachs、Walmart 等十多家公司的做法與指標。
Agentic Engineering：讓 AI Agent 像真實工程團隊一樣協作
Agentic Engineering 不是讓 AI 寫更快的程式碼，而是讓軟體更快走完整個交付流程——透過多 agent 協作，壓縮跨團隊的協作摩擦。
Agentic Engineering 的記憶問題：從類型、實作到擁有權
Agent 的記憶不是一個插件，而是 harness 本身的一部分。選對記憶類型、估算資料量、再決定用什麼技術——最後，也要搞清楚你是否真的擁有那份記憶。
OpenAI 用 Codex 寫了 100 萬行程式碼：Harness Engineering 實戰
OpenAI 內部團隊 5 個月、3 人、0 行手寫程式碼，用 Codex 交付了一個完整產品。這篇整理他們在 AGENTS.md 設計、repo-local 知識庫、架構強制執行、entropy 管理上的核心心得。