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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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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。
5 人 7 天干完 20 人数周的活：Spec-Driven Development 如何重新定义 AI 编程
本文系统阐述了 Spec-Driven Development（SDD）方法论，通过“5 人 7 天”的实战案例，论证了以规格说明为唯一真实来源、代码作为派生产物的 AI 编程范式，并提供了完整的流程拆解、工具生态对比和陷阱分析。
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。
Your harness, your memory
Harrison Chase 这篇文章解释了为什么 Agent Harness 与 Memory 是一体两面，以及为什么把记忆交给封闭 API 会带来平台锁定。
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