AI-Native开发：如何落地SDLC Loop与Codebase Harness
文章探讨了在AI生成代码占比极高的环境下，如何通过Loop In SDLC和Harness In CodeBase解决质量瓶颈。前者在研发各阶段建立闭环，后者将架构约束与上下文沉淀至代码库，旨在对抗代码熵增，实现AI对抗AI的工程体系。
全部文档 / 作者: 观生AI
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AI Agent 工程全景：600+ 场技术分享拆解与未来趋势
本文基于 AI Engineer 频道 600+ 视频内容，系统梳理了 AI 工程化十大核心技术主题，包括 Harness Engineering、Context Engineering、MCP 协议等。文章分析了过去一年的技术演进逻辑，并推演了未来 1-2 年从 AI Coding 向 Software Factories 转变的趋势，同时附带了各主题的代表性视频与索引。