我所知道的所有 Agentic Engineering 技巧
作者 Matt Van Horn 分享了他在“代理工程”（Agentic Engineering）领域的实战经验，这是一种利用 LLM 和自动化流程（如 Claude Code + Compound Engineering）来完成软件开发的新模式。核心技巧包括：立即生成计划、不要细读计划、将计划流程应用于非工程类深度工作、利用语音输入提升效率，以及通过多标签页并行处理任务。文章强调将工作重心从编码转移到规划，利用智能代理自动化执行。
🏷️ Compound Engineering
5 篇Compound Engineering v3.3.0 发布：优化 Agent 思维链与交互
Compound Engineering v3.3.0 版本发布，核心更新在于优化 Agent 的交互模式。新版 Agent 会在执行耗时任务前先展示其理解（Stated、Inferred、Out-of-scope），从而在早期纠正错误假设，降低返工成本。此外，文档审查和代码审查技能变得更加智能，减少了不必要的用户打断，能够自动修复更多问题，旨在让 Agent 更易于纠正且更值得信赖。
Compound Engineering v3 发布：统一命名空间与增强可追溯性
文章介绍了 Compound Engineering v3.0.0 的主要更新，包括使用 'ce-' 前缀统一命名空间以避免冲突，通过结构化文档实现从头脑风暴到代码提交的全流程可追溯性，以及对 Codex、Pi 和 Copilot 等 IDE 的全面原生支持。此外，v3 优化了代码审查流程以防止橡皮图章，改进了调试方法论以减少猜测，并增加了对 Swift/iOS 的审查支持和本地保存功能。
从执行到记忆：gstack + Compound Engineering 实现 Agent 持续进化
文章分析了 Anthropic 的 Agent Harness 架构，并介绍了 Jason Zuo 如何使用 gstack 和 Compound Engineering (CE) 构建了一套完整的工程工作流。CE 替代了 Superpowers，提供了更深入的规划和审查机制。最关键的差异在于 CE 的 /ce:compound 功能，它通过独立 Agent 将每次开发的经验转化为结构化的项目记忆，实现了 Agent 的自我优化与积累，形成了从规划、执行、审查到记忆的完整闭环。
从执行到记忆：gstack + Compound Engineering 构建完整 Agent Harness
文章探讨了 Anthropic 提出的 Agent Harness 架构，对比了 Superpowers 和新工具 Compound Engineering (CE)。CE 通过引入 /ce:compound 机制，将工作中的 Debug 经验沉淀为可搜索的项目知识库，实现了 Agent 的自我优化和“记忆”。结合 gstack 的决策层能力，作者认为 gstack + CE 构成了从规划、执行、审查到记忆积累的完整工作流。