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共享状态面不是 Feature，而是基础设施：多 Agent 协作为什么会走向 memory fabric
多 Agent 协作的问题不再只是消息传递，而是缺少一层可恢复、可分层、可控作用域的共享状态面。本文把 smux、tmux-bridge、mem0 这些线索收束到同一个判断：memory fabric 正在变成基础设施。
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Harness之后，最近爆火的 Loop Engineering 是什么？怎么做？
这篇科普把 Prompt→Context→Harness→Loop 四层路径拆开，解释 Loop 不是更长的 prompt，而是一套带 done check、state、feedback 和 stop condition 的控制层。
Addy Osmani 讲 Loop Engineering：别再只会 Prompt，开始设计会自己运行的 AI Coding 循环【中文精译 + 原文】
Addy Osmani 这篇长文把 Loop Engineering 讲成一套六件事：automations、worktrees、skills、plugins/connectors、sub-agents，再加一层外置 memory。真正的变化不是 prompt 写得更花，而是人从亲自提示 agent，转向设计一个会自己发现工作、分派任务、验证结果并持续运行的系统。
Loop 到底是什么：AI 编程正在从 Prompt 走向后台编排
从 Peter Steinberger 与 Boris Cherny 引爆的 loops 争论出发，系统拆解 loop 的技术谱系、工程边界、成本结构，以及在 Hermes / Codex / Claude Code 里真正可落地的设计清单。
你不知道的具身智能：从小机器狗到 Optimus
从一台 200 多元的小机器狗出发，系统讲清具身智能的四个核心难题：感知、空间、动作、力矩。
Codex App 线程调度指南：当前线程、新对话、派生、工作树、Subagents 到底怎么选？
爆裂队长NEXT 这篇长文系统拆解 Codex App 中当前线程、新对话、派生、本地/工作树与 Subagents 的分工边界，给出什么时候该继续上下文、什么时候该换干净视角、什么时候该隔离实验的实操心法。
我是怎样使用 AI 来做 Code Review 的？
Vikingz 用 TinyShip 这个多 app、多数据库 monorepo 的真实经验，拆解一套 AI code review 流程：多模型交叉审查、人工筛选、分离 fix/verify 角色，再用测试闭环，把 AI 写出来的大 diff 变成可控的工程流程。
一文看懂 Harness Engineering，帮你的 AI 提效 10 倍
FakeMaidenMaker 的这篇科普从模型、行动空间、观测/状态空间、记忆、错误恢复和多 Agent 六个维度，系统拆解了 AI Agent 工程底座「Harness Engineering」的核心设计要素，并给出 10 倍提效的操作清单。
AI Agent 是如何记住东西？从原理到实战详细解释
铁锤人这篇科普从长期记忆的输入、编码、存储、检索与更新流程出发，用 RAG、向量检索和 Mem0 等例子解释 AI Agent 如何把上下文转化为可调用记忆，并给出实战中的设计要点。
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