文章讲述了 Lauren Tan（poteto）从新加坡自学编程、金融专业出身，通过技术博客和 EmberConf 演讲进入行业的经历。她先后任职于 DockYard、Netflix、Meta（React Compiler 核心作者），2026 年加入 Cursor 后因性能修复工作受挫，转而构建让 Agent 自动修复 Bug 的 Slack 机器人 Binnie，并主导重构 Grok Bot。Grok Bot 发布后她在 X 上粉丝十周内从 3 万增长到近 20 万，获马斯克多次转发，成为 AI Agent 工程领域的标志性人物。
作者分享了2026年10月最新的智能体工程实践技巧。文章介绍了如何用Claude Code作为核心编排器，通过cmux终端直接进入Claude Code，使用/ce-plan和/ce-work的Compound Engineering工作流来规划与执行任务；继续跳过权限设置以提升效率，并给出具体配置代码。重点介绍了个人智能体（如fo、Grok Bot、Peekaboo）如何通过电话访谈、远程控制等方式与终端智能体协作，以及如何让Claude Code调度Codex、Grok、Cursor等工具而不直接打开它们，实现多智能体协同工作。
作者通过8次/last30days扫描和Grok CLI抓取了477条关于Meta Muse的帖子，整理出13个真正有价值的Muse使用技巧并排名。文章介绍了如何像Chief of Staff一样为Muse做入职引导，包括连接账户、让Muse分析过去90天的邮件和日历、分批提问以建立用户画像；还揭示了Muse的可编辑Soul和Memory文件等隐藏设置。文章强调Muse与Grok Bot不同，需要用户一次性配置好单个智能体并持续优化，并附上完整可复制的提示词。
Jev 是由 ChatGPT 联合创造者、RLHF 联合发明人 Diogo Almeida 在隐身两年后推出的决策型 AI 模型。它不做对话生成，而是为软件提供快速决策：选择题、评分、是/否判断，号称比前沿 LLM 快约 200 倍、便宜 400 倍，响应仅需几十毫秒。文章盘点了社区基于 Jev 构建的 9 个实际应用，包括 7 秒找机票的浏览器代理、上下文即时压缩工具、编码代理安全审查器、模型路由中间件等。其命名源自 19 世纪经济学家 Jevons，暗喻资源越便宜消耗越多的悖论。
作者总结了使用 Grok Bot 的实用技巧：全局安装 Compound Engineering 插件并让机器人先制定计划再执行；通过 AgentMail 给每个机器人独立邮箱，避免共用 Gmail 导致发送信誉受损，并可实现邮件转发、儿童日程摘要等自动化；接入 Twilio 电话号码让机器人代打电话，语言切换流畅但真人接听者可能拒绝。文章强调让机器人自己完成安装配置，并提供可粘贴的提示词。
