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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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A deep dive into Jev, TypeSafe's System One model
Flavio Copes 的 Jev 深度指南：系统讲解 TypeSafe 首个 System One 模型如何把文本转成 Choice、Score、Noul 与概率，覆盖 API、成本、延迟、适用边界、Agent 集成和真实工作流。
Jev 不是另一个聊天机器人：它想把 AI 变成代码里的“智能 if”
一篇说人话的 Jev 中文分析：解释 System One 模型、Choice/Score/Noul、并行决策、概率校准与“不会幻觉”的真实边界，并给出在 Agent 路由、安全门控和内容筛选中的落地方法。
FDE实践｜如何通过AI+需求管理，让团队每个版本少开5次会？
Jacky 复盘一套真实的企业 AI 落地方案：用两个飞书机器人完成真需求四要素追问、需求评分与版本立项，在不到 50 元 Token 成本下，让团队每个版本减少 5 次会议，并揭示 FDE 应从单点结果而非大而全系统开始。
GPT-6 官方推荐的 11 段提示词：不知道怎么用，就从这里开始
苏乐整理 OpenAI 官方推荐的 11 段 GPT-6 提示词，按主动性、指令遵循、写作风格、子代理协作和测试验证五类场景给出中文版本与英文原文，适合直接嵌入 Codex、Agent 和日常 AI 工作流。
Harness 工程实践：如何让 Agent 完成自主迭代
汉松这篇工程复盘讲清 Harness 工程如何把 badcase 分析、prompt 修改、部署、评测和 champion-challenger 验证串成 Agent 自主迭代闭环；关键不是让 AI 多写代码，而是把工具链、评测集、长程执行约束和防 reward hacking 机制做成可调用的工程环境。
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。
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