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When generative AI first entered software development, it was closer to an advisor ins...

在生成式 AI 刚开始进入软件开发时，AI 更像是一个聊天窗口里的顾问。人需要把需求、代码片段、报错和上下文复制进去，再把 AI 给出的建议、解释或示例代码复制回项目中。...

Model context windows are getting larger, and tools are starting to provide compacting...

模型的 context window 越来越大，工具也开始提供 compact 能力。看起来，只要开一个足够长的 window，把需求、代码、文档、历史讨论和执行过程都放进...

When agents can take on analysis, implementation, review, testing, coordination, and r...

当 Agent 能够承担分析、实现、审查、测试、协调等职责时，软件开发的生命周期似乎已经被 Agent 覆盖了。于是一个自然的问题出现了：人在 Harness Engine...

In Harness Engineering practice, agents appear across many stages: analyzing requireme...

在 Harness Engineering 的实践中，Agent 会出现在很多阶段：分析需求、整理 Spec、实现代码、审查代码、验证行为、协调状态、准备报告。...

After the Spec passes review and the `analyzing -> implementing` human gate opens...

Spec 通过 review，`analyzing → implementing` 的 human gate 被打开之后，Agent 终于可以开始实现。...

With workflow in place, an agent can enter the right plan or story...

通过 workflow，Agent 可以进入一个合适的 plan 或 story；通过文档工程，项目中的记忆和知识也可以在合适的时机进入 Agent 的 Context。看...

Every time an AI agent works, it starts from the current context window....

AI Agent 每一次工作，都是从当前 context window 开始的。它能看到什么，就基于什么理解任务；它看不到什么，就只能猜测、重复探索，或者在错误假设上继续推...

In many vibe coding sessions, the path looks familiar: give an agent a vague requireme...

为什么不能让 Agent 直接开始实现 在很多 vibe coding 的实践里，最常见的路径是这样的：给 Agent 一个模糊的需求...

When discussing AI agents, attention tends to gravitate toward the model itself: wheth...

在讨论 AI Agent 时，注意力很容易被放在大模型本身：模型是否足够聪明，代码能力是否足够强，上下文窗口是否足够大，推理能力是否足够稳定。...

.Net 的新版本，LTS 的 6 发布了。手头的基于 LTS 3.2 或者 5 的项目可以考虑进行升级了。以下是将自己的项目升级的尝试的记录。...

在现实中的规则常常会有对数组类参数进行校验的情况，要求其全部通过或者至少有一个通过的情况，比如商家会发布一系列的任务，如果你能通过其中的任意一个挑战便能获取积分。...