如何构建自动纠错 AI 循环
文章介绍如何构建一个 AI 自我纠错系统，通过分离生成、判断和管理三个角色，避免人工介入验证。关键在于利用独立的标准（如测试套件）进行结构化验证，而非简单的重复提问，从而实现自动化错误捕捉与修复。
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Harness Engineering：构建决定AI Agent可靠性的七层架构
文章指出，AI Agent的可靠性不取决于模型权重，而取决于周围的脚手架（Harness）。Harness分为七层：执行环境、工具接口、上下文管理、编排与生命周期、可观测性、验证和权限边界。这七层都是需要编写和版本控制的代码，而非模型属性。此外，Harness还分为由模型构建者提供的内部Harness和开发者自行组装的外部Harness。
设计 Agent 提示循环的完整指南
文章深入探讨了为何单一提示词不足以完成复杂的 AI 任务，并详细介绍了如何设计一个能够自主运行直到任务完成的“循环”。作者提出了构建循环的五个核心步骤：定义“完成”标准、构建上下文而非指令、让 Agent 行动并捕获结果、利用反馈闭合循环、以及设置停止条件。文章强调了从手动编写提示词转向构建自动化规则系统的重要性。
dbskill 更新：新增 /dbs-good-question 助力 Agent 自动化
本文介绍了 dbskill 的新功能 `/dbs-good-question`。作者结合《无穷的开始》中的理论，提出 Agent 自动化的起点在于“更好的问题”。该工具旨在将模糊的问题重写为包含对象、目标、冲突、约束和反馈入口的“问题说明书”，从而生成可批评、可验证的候选解释，为 Agent 自动化任务提供稳定的基础。
Context engineering: 构建卓越 Agent 的关键
文章探讨了“Context engineering（上下文工程）”作为构建优秀 AI Agent 的核心挑战与解决方案。相比于传统的 IVR 和预设流程，Context engineering 通过“渐进式披露”和条件逻辑，确保 Agent 在对话的每一个时刻都能获得最相关且最少量的信息。这不仅解决了模型处理大量 Token 时的性能下降和幻觉问题，还能让 Agent 充分利用大模型的推理能力，适应复杂的现实场景，并随着模型升级而自然进化。
模型是引擎，系统是车身：AI 架构工程随笔
文章反驳了 Kyle Kingsbury 关于 LLM 不可靠的结论。作者认为，裸模型仅是“引擎”，其不可预测性需通过“车身”工程（如 Harness、Resolver、确定性工具）来解决。不应测试模型本身，而应测试由模型、路由和工具组成的完整系统。
skill-refiner — 一个让你的长程 skill 更听话的 skill
针对 Agent 长程任务中常见的跳步、幻觉和状态丢失问题，作者开发了 skill-refiner 工具。该工具基于 FSM（有限状态机）设计，通过三原语约束执行流程。此外，它还提供了通过强模型改写提示词以降低弱模型运行成本的策略。
从零构建 Claude Code：AI 编程代理的实现原理
文章深入剖析了 Claude Code 背后的核心架构，指出其本质是一个“感知-行动-观察”的循环系统。作者演示了如何从简单的命令行脚本开始，逐步构建一个具备文件读写、精确编辑、代码库搜索及权限控制的 AI 代理。文章详细讲解了 Agent Loop（代理循环）、结构化工具调用、子代理上下文管理以及 CLAUDE.md 项目上下文等关键技术点，并最终提供了一个约 150 行的完整 Python 实现示例。
Grok Bot Engineering: 像SpaceXAI一样打造你自己的Bot团队
本文深入介绍xAI（文中称SpaceXAI）的Grok Bot如何运作：每个Bot运行在持久化的云端Linux虚拟机上，拥有浏览器、文件系统和终端。核心亮点是'团队化'使用模式——以Chief of Staff为中心，配合各司其职的专家Bot，并由人工审批关键操作。文中以客服事件处理为例：三个Bot（IncidentWatch、Support Bot、IncidentSweep）协作，10分钟内清理204个工单。文章分7部分讲解Bot的组织架构、工程harness、技能与记忆、审批机制及可复制的搭建方案。
如何打造一个真正能干活的第二大脑（Grok Bot 完整课程）
文章介绍如何用 Grok Bot 在云端构建一个持续运行的“第二大脑”，解决每次与 AI 对话都从零开始的痛点。作者借鉴 Andrej Karpathy 的知识库理念，通过 7 步课程指导读者：用已发送邮件生成个人档案与写作风格文件、用 /workspace 文件夹而非聊天记忆存储慢事实、设置云端 routine 自动归档 Gmail 新材料、每天早晨生成一页摘要、将笔记转化为成品、通过规则固化纠正，最后提供一键粘贴的完整搭建方案。强调文件优于聊天记忆、云端机器人可 24 小时工作，引用 Kevin Rose 的实例佐证。
Set Up Your Grok Bot Like the Team Does: 72 Hours of Livestreams 笔记
作者将 Grok Bot 团队 72 小时直播内容提炼为一篇可操作的配置指南。文章涵盖：一条消息即可完成的安装方法、七条团队总结的提示词习惯、如何用 AGENTS.md 和自定义规则让机器人遵守持久规则、如何让机器人验证自己的工作（构建 verify 工具与检查清单）、自主权分级（investigate → draft → autopilot → full-autopilot）、五套日程例程与连接器规则，以及从市场机器人组装的五个现成团队配置。核心原则包括：写原则而非事故记录、可复现验证、明确真相来源、按爆炸半径设定自主权等。
Grok Bot 可能终结应用切换时代
文章指出，现代生产力的最大瓶颈不是思考慢，而是工作碎片化地在多个应用间切换，决策只需三十秒，而协调却要二十分钟。Grok Bot 类持久化 Agent 的价值在于以任务结果为界面，让应用成为实现细节，消除工具间的转换成本。作者阐述了以职位描述定义工作流、持久化环境保存上下文、将流程固化为可复用例程、从人类行为中学习自动化等理念，并强调 Agent 架构应分层：生成模型负责创造内容，快速决策层负责调度，确定性代码负责规则约束，从而构建真正自主的工作系统。
Claude Opus 5.5——17 个值得调整的习惯用法
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5 后提供了官方 Prompting Guide。作者读完指南并总结出 17 个值得调整的用法：API 默认从 medium effort 开始，用真实任务测试最佳档位；5.5 切换 effort 不再清空 cache；长任务要一次性说清目标和完成标准，让模型维护文件中的 checklist；通过 system prompt 明确何时暂停询问；给多 Agent 工作流设置时间预算；用 subagents 处理重型任务但需核实其报告；删除'请仔细思考'等旧习惯提示词；要理由摘要而非完整推理；设计需求用删除法点名不喜欢的元素；区分用户指令与粘贴内容；Claude Code 现已支持 AGENTS.md。核心是讲清任务目标与流程，而非堆砌提示词。
