Loop Engineering：當 AI 不再需要你打 Prompt
Loop Engineering 是設計「自動 prompt agent 的系統」而非手動 prompt 的工程實踐。Boris Cherny 跑數百個 agent、Addy Osmani 正式命名、Blake Crosley 指出驗證成本才是真正瓶頸——這篇整理一手來源、五大構建塊、適用邊界與批評觀點。
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10 篇文章別人怎麼用 LLM 寫文章：從 Karpathy LLM-wiki 到多 agent pipeline 的取捨筆記
綜述 11 個公開的 LLM 寫作 pipeline，三條主流模式：多 agent（researcher → writer → critic）、Karpathy LLM-wiki（raw + wiki + LLM 寫不手寫）、品質防線（technical verifier + never fabricate + brief gate）。Princeton GEO 論文（KDD 2024）量化了 inline 引用 +28%、加數字 +33%、quote 原文 +41%、關鍵字塞詞 −9%。
Codex App Server：OpenAI 如何把 Agent Harness 變成通用協議
OpenAI 把 Codex harness 包裝成 JSON-RPC over stdio 的 App Server，讓 VS Code、JetBrains、Web、桌面 App 都能共用同一套 agent loop，三個核心 primitive：Item、Turn、Thread。
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。
quidproquo 部落格改進完整規劃：從內容、技術、RAG 設計到 Harness 基礎建設
用自己寫的 30+ 篇 RAG/Agent 文章交叉檢視部落格現狀，整理出橫跨內容品質、網站技術、RAG 設計修正、Harness 基礎建設、AI Agent 應用的完整改進清單，按優先級排列、不分階段。
Agent Skills：讓 AI 代理像資深工程師一樣工作的技能框架
Agent Skills 是 Addy Osmani 開源的 19 個生產級工程技能，透過 /spec → /plan → /build → /test → /review → /ship 的指令驅動 AI 代理遵循資深工程師的開發紀律，而不是走捷徑。
Claude Code Agent Teams 怎麼用？從 GitHub 6,400+ 個 agent 看設計模式
GitHub 上已有 6,400+ 個 .claude/agents/*.md 檔案。我們拆解了 4 個代表性專案——ChemistryTimes（內容生產 pipeline）、claude-sub-agent（document-driven 開發流水線）、agentic（Temporal.io DAG 平行執行）、vs-copilot-multi-agent（Hook 強制記憶寫入）——加上 ruflo 的企業級 swarm 架構，歸納出 6 種設計模式和 5 個實戰趨勢。
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 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。
Phil Schmid：為什麼 Agent Harness 是 2026 年最重要的事
模型是 CPU，harness 是作業系統，agent 是應用程式。模型能力再強，沒有好的 harness 就只是 demo。Phil Schmid 認為 harness 是 2026 年 AI 工程最關鍵的基礎設施。