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Harness 不是一个新技术发明。它更像是 Agent 工程里那部分一直存在、但过去没有被完整命名的“软件工程现实”。

注释应该用来解释「为什么」，而不是弥补代码本身的晦涩。当你想用注释解释一段代码在做什么时，真正该做的往往是重写它，让代码自解释。

手写 mini-cursor 完整版：从 Promise 子进程到 ReAct 循环，30 轮迭代完成 TodoList 全流程 前言 如果你还在纠结"AI 编程 Agent 到底是怎么工作的"，展开

从零手写 AI Agent：LLM + Tool + LangChain，打造能干活的大模型 前言 ChatGPT 很强大，但当你让它"帮我创建一个 React + Vite 的 TodoList 项

大家好，我是农村程序员，独立开发者，行业观察员，前端之虎陈随易。 关注公众号：陈随易，获取最新观察、思考和文章推送。

ReAct 框架深度解析：让 AI 真正"自己干活"的思考-行动-观察循环 前言 当你让 ChatGPT "帮我写一封邮件"，它写完，任务就结束了。这是问答机器——输入一次，输出一次，没有后续。 但当

本文解读 AgentFlow 如何在多轮工具调用中训练 Planner，让 Agent 学会规划、验证、修正，并提升推理与检索能力。

在选择投入生产的模型或推理路由器时，光看性能榜单（Leaderboard）远远不够。真正稳妥的做法是：在上线之前，用自己的数据、自己的提示词、自己的评估标准，在同一平台内同时对比质量、延迟和成本，验证

AI 时代测试岗位的核心变化是测试对象变了，测试方法论也得跟着变。传统软件测试的核心技能不会消失，但具体执行框架需要扩展。

Tool Use 底层原理：当"缸中大脑"遇上物理世界——LLM 工具调用的认知哲学与技术实现 前言 那个在显卡里疯狂跑的 LLM，本质上还是词语接龙的游戏。它是被困在服务器里的缸中大脑——看不见屏幕

截图识别不是 AI 操控电脑的最优解—macOS Accessibility API 提供结构化 UI 树，结合 AppleScript 和本地视觉兜底，构建可靠的四层 Computer Use 架构

也许成长从来不是“我想好了再出发”，而是“我出发了才想明白”。而 2025，就是我在被浪推着往前走的一年。

三条线索，看懂 Agent 时代： 范式——人从操作员变成委托人，机器开始理解你的意图； 工程——从写好一句 Prompt，到构建整套 AI 运行框架； 界面——从点按钮，到说人话，表达力不再被 Ap

只要你最近稍微关注一下开源技术社区，或者翻看几份投资机构的科技趋势报告，就会敏锐地捕捉到一个正在发生的行业质变：人们使用人工智能的方式，已经彻底变了。 就在不久前，大伙儿对 AI 的想象还停留在“网页

作者 | Daniel Phiri 编译 | 岳扬 🌱 - 本文是一些萌芽中的想法集合。 我曾经在一家向量数据库公司工作。我的全部工作就是帮助人们理解为什么他们需要专为 AI 打造的数据库 —— 嵌入

过去一年，AI 几乎进入了每一家公司的讨论清单。 但在卓普云，我们发生的变化并不是“多用了一些工具”，而是： 一整套业务执行逻辑，开始由 AI 协同运行。

在AI产品圈，我们似乎陷入了一种“模型焦虑”：今天 GPT 更新了，明天Claude 推理更强了，后天某个开源模型在榜单上屠榜了。产品经理忙着追新Prompt，开发者连夜切API。但如果我们换个视角，

看看你这周的后台。 Meta 说你成交了 60 单，Google 说 41，TikTok 说 49。 恭喜——你成交了 150 单。而真实订单只有 98。 摘要： 每个平台都自报自己的 ROAS，也都