AI 编程智能体

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。

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。

你不知道的 AI Coding：非技术人的上手、场景与实战

面向非技术同学的 AI Coding 上手科普：从命令行心智、账号与订阅，到 Claude Code、OpenCLI、CLAUDE.md 与 Skill 的实战用法，一次讲清怎样把 AI 变成真正能交付的执行助手。

1M 上下文之后，Claude Code 真正卖的不是 token，而是 session runtime

1M 上下文很重要，但 Claude Code 真正拉开差距的，不是 token 数，而是 session runtime 管理：什么时候 clear、compact、rewind、checkpoint，什么时候把任务切给 subagent。

Claude Code 会话管理与 1M 上下文：什么时候该继续、清空、压缩或交给 Subagent？

Thariq 这篇长文把 Claude Code 的 session management 讲清楚了：长上下文不是无限续杯，真正决定体验的是你怎么在 continue、rewind、clear、compact 和 subagent 之间做选择。

你不知道的 Claude Code：架构、治理与工程实践

从上下文工程、Skills 设计、Hooks、Subagents 到 Prompt Caching，拆解 Claude Code 内部的六层架构。