把 AI Agent 接進開發流程：從 SDLC 五大階段看怎麼做
Agentic AI 不只是 autocomplete，而是能自主執行多步驟任務的 AI 系統。這篇文章拆解 SDLC 的五大階段，說明每個階段能從哪裡切入、怎麼從 CLI 工具走到全流程自動化，以及目前最值得追蹤的外部資源。
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6 篇文章Agent CLI 完整指南：設計邏輯、工具比較與使用原則
Agent CLI 不是更聰明的補全工具，而是能讀懂 codebase、執行多步驟任務、操作真實環境的 AI 代理。Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、OpenCode、Aider、Pi、Kiro、Amp、Cursor CLI... 工具越來越多，但底層共享一套設計邏輯——理解這套邏輯，才能真正用好它們。
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。
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。
Claude Certified Architect Foundations 考試完整指南
Claude 官方架構師認證的完整備考指南：五大領域重點、六大考試情境、常見反模式與實際演練建議。
AI Agent 的三個核心支柱：Context、Cognition、Action
AI Agent 不是黑盒子——它由三層構成：知道什麼（Context）、怎麼想（Cognition）、能做什麼（Action）。搞清楚這三層，才能理解 agent 為什麼有時聰明、有時失控，以及怎麼設計一個真正好用的 agent 系統。