斯坦福大学 Mihail Eric 教授开设的「AI 原生软件开发」课程 CS146S 首周资料公开。第一周主题是拆解 Coding Agent 内部机制：LLM 是无状态的文本到文本函数，agent 的能动性来自外部循环，即 agent = LLM + 工具 + 循环。课程用 200 行代码复现 Claude Code 骨架，讲解核心循环设计、read/write/edit/bash 四个最小完备工具集，以及 Claude Code、Cursor 等生产级 agent 系统提示词的结构分层：身份锚定、工具规则、工作流规范、安全边界和沟通风格。课程旨在 demystify：agent 没有魔法，骨架与产品的差距全是可学习的工程问题。
Hermes Desktop Agent 通过将浏览器操作可视化，显著提升了浏览器自动化的可信度。用户可以在桌面界面中实时观察代理的工作过程，包括页面加载、文件处理、工具结果等，从而更容易发现错误并及时干预。其预览栏（Preview Rail）允许用户通过快捷键（Mac 的 Command J 或 Windows 的 Control J）打开，实时查看代理的导航和操作。此外，Hermes 利用网页的可访问性树（accessibility tree）来理解页面结构，结合视觉能力，使其能够更稳健地处理复杂网站。其工具集包括导航、点击、输入、滚动、键盘命令、后退、图像列表等，并具备处理 JavaScript 错误、弹窗、长页面等困难情况的能力，使研究过程更易验证和信任。
文章指出大多数用户使用的只是“许愿”而非真正的提示词，并分享了40个经过在Claude、ChatGPT和Gemini上验证的专家级提示词。这些提示词包含角色、上下文、约束和示例，按场景分为写作（01-10）、分析与策略（11-20）等类别，旨在帮助用户通过精心设计的指令获得稳定、高质量的AI输出。
